2018.8.16

MUSIC

Musical illusion

- The Dream of Flowers -

Leonid ZVOLINSKII

MUSIC   2018.8.16  |   HOME > MUSIC > Musical illusion

Musical illusionでは、シリーズAuditory Illusion in Music（音楽におけるイリュージョン）とリンクして、テーマごとに出てきた錯聴効果を使った新作を、作者の作品解説と共に公開していきます。

The Dream of Flowers / Leonid ZVOLINSKII

関連するテキスト

» [ MUSIC ] Auditory Illusion in Music - [2] カクテルパーティとモテトゥス、そして「音楽的な耳」 - / Risa MORIYA

作曲者作品解説

今回はコンテクストを持つ芸術としての音楽についてお話したいと思います。 音楽は時間の中で動くもので、絶えずそれぞれの具体的な瞬間や場面までと、その後に鳴り響くものというコンテクスト（脈絡、文脈）の中に存在するものです。それは音楽の水平とよばれる時間軸で、そこでは出来事自体のみならず、その秩序も作品全体の印象を形作ります。まさにこの効果のおかげで、時には長調の音楽も大きな悲しみとして感じられることもあります。例えば、チャイコフスキーの交響曲6番の1楽章の最後を思い出してみましょう。それ以前に出てきた全てのドラマチックな衝突を背景として、全体としては、勝利というよりも、この音楽の「主人公」との明るくも悲しい別れとして感じられます。この部分だけを聴くならば、何倍も喜びに満ちて感じられるはずです。

時間のコンテクストの他にも、「今、ここ」の周辺のコンテクストというのもあります。どんな音と音が同時になることでお互いに組み合わさるかということで、音楽では垂直軸と呼ばれます。よく知られたメロディを変わったコンテクストの中で、The Dream of Flowersと題した短いエスキースの例で聴いてみてください。最初から有名なメロディを聴き取ることができるでしょうか？このメロディにしては大きくコントラストのあるオーケストラのコンテクストの中で聴いた時の印象と、ソロで登場して最後まで演奏された時では、メロディの印象が強く異なるでしょうか？

大きく嵐のようなオーケストラの環境では、脳は初めのうちはメロディが変化したように受け取るでしょう。あるいは、最初に聞いたときには、耳が聴き取ることを拒否して、注意を向けることさえなく、静かな部分のみ聞こえるという人もいるかもしれません。

ですが、実際には「さくら」のメロディは最初の2小節目から既に始められており、しかもメロディは伝統的なメロディから一音も変わっていません。原因は和声です。「さくら」のメロディは下の異なる5つの音から成り立っています。

これに対し、主となる旋法について言えば曲自体は8つの異なる音で構成しています。それでいて、「さくら」の5音は、この拡大された音階の部分として組み込まれています。

最初の主音は«ミ»の音で、これは最初の断片の主要音です。ですが、「さくら」のメロディにはない音です。«ミ♭»はありますが、主音よりも半音低い音です。「さくら」の曲には、この曲の拡張された旋法の一部となっている、自分の旋法があり、自身の主音を持っていますが、結果的に全体の主音である«ミ»に従属する関係にあります。そのため、周りの環境というコンテクストの中では、メロディが変化したようにも感じられるのです。何度もこの曲を集中して聴いてみるうちに、古謡のメロディは何も変化していないことがはっきりと分かるでしょう。面白い仕掛けとして、ホルンは同時に、下の楽譜に示されたロシアの結婚式の儀礼に歌われたロシアの民謡の断片を吹いています。

このロシアのメロディもまた、大きな音階のうちの一部分にすぎませんが、その旋法の主音は曲全体の主音と合致しています。そのためよりすんなりと聴くことができます。最後にはこのメロディはなくなります。フルートが静寂の中で「さくら」のテーマを最後まで演奏するのですが、荒々しいクライマックスとの対比でさらに哀しい曲調に感じられるでしょう。このように、コンテクストは特に対比を基にして、水平の時間の中でも機能して、様々な異なる面を持つイメージを強調する効果を生み出しています。

（作曲＝Leonid ZVOLINSKII / 翻訳＝森谷 理紗）

Top
Leonid ZVOLINSKII
ロシアの作曲家、マルチインストゥルメンティスト、サウンドプロデューサー。 リャザン市生まれ、幼少期より音楽を始め、12歳で「若手作曲家コンクール」で優勝。モスクワ私立音楽学校特待生。グネーシン音楽アカデミーカレッジ音楽理論科卒業後、P.I.チャイコフスキー記念モスクワ音楽院作曲科入学。同音楽院を首席で卒業。リトフチンテレビ・ラジオ放送人文大学専門コースで「オーディオビジュアルアートサウンドプロデューサー」資格取得。 オーケストラ作品、室内楽、声楽曲等のアカデミック音楽作品のほか、ポップ、ロック、Hip-Hopなど様々なジャンルの作曲、演奏を行う。映画音楽、CM、音楽舞踊劇等を手がける。
森谷 理紗 [ Risa MORIYA ]
神奈川県生まれ。北鎌倉女子学園高校音楽科卒業。東京藝術大学音楽学部楽理科卒業、同大学院音楽研究科修了。グネーシン音楽アカデミー研修（音楽史・音楽理論）を経てP.I.チャイコフスキー記念モスクワ音楽院大学院博士課程学際的音楽学研究科修了（芸術学/音楽学博士）。2010年度外務省日露青年交流事業＜日本人研究者派遣＞受給。その後同音楽院作曲科3年に編入、その後卒業。モスクワ音楽家協会150周年作曲コンクールグランプリ。著書”Vzoimoproniknovenie dvyx muzikal’nyx kul’tur s XX - nachala XXI vekov : Rossia- Iaponia（20世紀から21世紀初頭にかけての二つの音楽文化の相互作用：ロシアと日本）”(2017 サラトフ音楽院)で第2回村山賞受賞（2018）。モスクワ音楽院客員研究員を経て、大阪経済法科大学アジア太平洋研究センター客員研究員。

RELATED CONTENTS

MUSIC 2018.8.16

Auditory Illusion in Music

- [2] カクテルパーティとモテトゥス、そして「音楽的な耳」 -

Risa MORIYA

「音楽的な耳」を持つ、ということはどのようなことでしょうか。音楽家にとって必要不可欠な聴取の能力について、脳科学で言われるところの「カクテルパーティ効果」という切り口から考察してみます。

» READ MORE

MUSIC 2018.8.16

Musical illusion

- Compliment -

Leonid ZVOLINSKII

この曲例は、沢山の音の中から必要な音として選択された任意の音に集中することができるという、私たちの聴覚の能力を実証するものです。曲のタイトル «Compliment» は、«complementary»という言葉から、言葉遊びで付けたものですが、作品の気分を反映しているだけではなく、作曲にあたって用いたテクニックを暗に示しています。コンプリメンタリー、つまり相補的な原則が曲全体に浸透し、複数のリズムがモザイク状に融合されて全体的なリズムを形作っています。同様に、それぞれ異なるロジックで作ったハーモニーを持つ楽器たちが織り合わさって、全体のハーモニーが生成されています。

» READ MORE

COLUMN 2018.9.5

コンピュータが音を聞き分けるということ（前編）

- 騒がしい環境下で世界一の音声認識精度を達成 -

Tomohiro NAKATANI, Shoko ARAKI & Makio KASHINO

人間の機能を模した深層ニューラルネットワーク（DNN）をつくることができれば、人間をより深く知ることができるかもしれない。しかし一方で、人間はかなり粗い情報から正解を導き出すことができたり、機械よりも圧倒的に少ない時間で言語を習得したりできる。はたして、機械は人間にどこまで近づくことができるのか。「情報」と「人間」を結ぶ新しい技術基盤の構築をめざすNTTコミュニケーション科学基礎研究所（CS研）の研究者たちが、現代科学の究極のテーマについて語り合う。

» READ MORE

COLUMN 2018.9.5

コンピュータが音を聞き分けるということ（中編）

- 深層ニューラルネットワークと人間の比較から見えてくるもの -

Tomohiro NAKATANI, Shoko ARAKI & Makio KASHINO

最近、深層ニューラルネットワーク（DNN）の登場で、音声認識の精度が一気に向上しつつある。しかしDNNの中身はブラックボックスになっていて、なぜ、そのような結果を導き出すのかがわからない。一方で、人間の音声認識のしくみ自体も、謎に包まれている部分がいまだ多くある。そうしたなか、近年、DNNで構築したモデルと人間とを比較する研究が注目されている。両者を比較することで、これまで謎に包まれていた人間の不思議が明らかになるかもしれない。

» READ MORE

COLUMN 2018.9.5

コンピュータが音を聞き分けるということ（後編）

- 機械との比較からわかる人間の特異性 -

Tomohiro NAKATANI, Shoko ARAKI & Makio KASHINO

NTTコミュニケーション科学基礎研究所の中谷智広さん、荒木章子さんらの研究グループでは、さまざまな音が混じり合った音声から、雑音などの不要な音を取り除きながらそれぞれの音を取り出す音源分離の技術や、音声認識の邪魔になる残響を取り除く技術の開発などを手がけている。最近では、深層ニューラルネットワーク技術を使った画期的な手法により、世界コンペティションで1位を獲得した。スマートフォンやスマートスピーカーの音声認識の向上に資する研究について話を聞いた。

» READ MORE

SERIES