信息理論證明巴赫是一位偉大的作曲家
約翰·塞巴斯蒂安·巴赫被認為是西方古典音樂的偉大作曲家之一?，F在，研究人員試圖用信息理論分析巴赫的音樂，來找出他被稱為偉大作曲家的原因。
美國賓夕法尼亞大學的Suman Kulkarni和同事想了解回憶或預測一首音樂的能力與音樂結構的關系。他們選擇巴赫的作品作為分析對象，因為他創作了大量不同結構的作品，包括眾贊歌和托卡塔。相關研究近日發表于《物理評論快報》。
首先，研究人員將每個音符作為一個節點、將音符間的每個過渡表示為一條邊線，然后把它們連接起來，從而將每個作品轉換成一個信息網絡。利用這個網絡，他們比較了每首曲子中的信息量，發現自由且即興的托卡塔由于旨在娛樂和制造驚喜，因此包含的信息比為教堂等更具冥想性的環境而創作的眾贊歌多。
Kulkarni和同事還利用信息網絡將巴赫的音樂與聽眾對音樂的感知進行了比較。研究人員使用了一個現有的計算機模型。該模型基于參與者對屏幕上的一系列圖像做出的反應構建。他們對基于該模型的信息網絡進行調整以適用于音樂分析，每個音符間的連接代表聽眾認為兩個相連音符連續播放的可能性有多大，或者如果這種情況發生，聽眾有多驚訝。
因為人類并不能完美接收信息，所以顯示人們假定音符變化的信息網絡很少與直接基于該曲的信息網絡完全一致，這樣研究人員就可以對這種不匹配進行量化。結果研究人員發現，不匹配度很低，這表明巴赫的作品有效地傳達了信息。
不過，Kulkarni希望對人類感知的計算機模型進行微調，以更好匹配人們聽音樂的真實大腦掃描情況。
在加拿大西蒙菲莎大學的Randy McIntosh看來，該研究在神經科學領域，有望填補音樂等復雜結構與大腦反應間的知識空白，但是該研究忽略了影響人對音樂感知的其他因素，比如，聽眾聽一首曲子的時間以及他們是否受過音樂訓練。
McIntosh還指出，信息理論尚未揭示巴赫的曲子與其他音樂相比是否與眾不同。
相關論文信息：https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.6.013136
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