CC BY
47
культуру партнерства и лидерства с достаточно специфическим пониманием существующих профессиональных «норм». Получена возрастная опосредованность данного процесса.
Выявлены общие и специфические условия, выполнение которых побуждают студента к накоплению опыта саморегулирования в личностном и педагогическом аспектах.
Под общими условиями понимались обстоятельства и особенности, которым должны удовлетворять все виды и уровни деятельностных технологий, к ним были отнесены:
- гуманистичность вхождения индивида в социокультурные сферы личностной и профессиональной жизнедеятельности;
- самодеятельный характер «развертывания» природных основ человеческого облика в социальных средах различного уровня;
- построение движения «Я» в системе «материнская культура - социальные среды - внутренних мир» на самоуправленческих основах;
- обеспечение морально-правовой защищенности реализации каждым человеком следующих уровневых позиции личностного саморазвития: «я должен стать настоящим гражданином и высококвалифицированным работником»; «я могу стать семьянином», «я хочу стать высоко разви-
тым, широко образованным и всесторонне воспитанным человеком»;
- создание в обществе и государстве основ технологической модели личностной и профессиональной жизнедеятельности.
Под специфическими условиями понимались обстоятельства и особенности конкретного подвида познавательной деятельности, возникающие при его реализации в обучении, воспитании и социализации учащихся и студентов педагогических учебных заведений.
Таким образом, проведенная работа подтвердила предположение гипотезы о значимости дея-тельностных технологий в становлении опыта профессионального саморегулирования будущих специалистов МЧС.
Библиографический список
1. Сохранов В.В. Социально-педагогические основы становления опыта саморегулирования (Теоретические основы). - Пенза, 1996. - 121 с.
2. Фридман Л.М. Педагогический опыт глазами психолога. - М., 1987. - 224 с.
3. Фетискин Н.П. Психологическое обеспечение инноваций в сфере образования. - Кострома, 1996. - 108 с.
УДК 376
С.А. Филатов
ВВЕДЕНИЕ В КОМПЬЮТЕРНО-МУЗЫКАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ УЧАЩИХСЯ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ ФИЗИЧЕСКИХ И СЕНСОРНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ
В статье изложены основные положения компьютерной методики, позволяющей студентам с серьезными нарушениями зрения осваивать компьютерные методы синтеза, обработки и анализа звука. Кратко охарактеризованы способы компьютерного представления музыкальной информации. Охарактеризованы две компьютерные модели, разработанные автором. Рассматривается классификация музыкальных сигналов. Обсуждаются результаты студенческой работы с простейшими музыкальными сигналами.
Ключевые слова: «мягкое моделирование», музыкальный сигнал, классы музыкального сигнала, математическая музыка, музыкально-акустическая модель, музыкально-статистическая модель, компьютерно-музыкальное моделирование.
Развитие вычислительной техники коренным образом повлияло на эволюцию многих отраслей человеческой деятельности. Появление персонального компьютера ускорило эту эволюцию, преобразовав количество (т.е. скорость) в качество: в наши дни весьма затруднительно найти область знания, не использующую
компьютерную технику. Объясняется это колоссальной скоростью переработки информации, намного превосходящей человеческие возможности.
Многие программные приложения для персонального компьютера, предоставляемые фирмами-разработчиками, не предполагают глубокого вторжения в специфические разделы инфор-
426
Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 2, 2009
© С.А. Филатов, 2009
матики и прикладной математики. Так, одна из наиболее распространенных программ подготовки текста, Microsoft Word, обладает простым и интуитивно понятным меню. Сравнительно несложны способы построения баз данных, а также навигационные возможности для перемещения в глобальной сети Internet1.
Вместе с тем существуют обширные компьютерные области, работа в которых требует специфической профессиональной подготовки. К ним относится, например, численное решение уравнений, составление программ на машинных языках, а также обработка результатов, полученных в результате проведения компьютерных экспериментов. Перечисленные виды деятельности получили наименование математического, или компьютерного моделирования.
Практически любая компьютерная модель опирается на триумвират «исходные уравнения -программа - анализ результатов». Интенсивное развитие компьютерного моделирования в наши дни объясняется, во-первых, чрезвычайно быстро возрастающими возможностями вычислительной техники (память, быстродействие, гибкие и мощные операционные системы). Однако существует и вторая причина: большинство практически важных научных задач допускает лишь компьютерное решение.
За последние 10-15 лет компьютерные методы постепенно проникают и в область гуманитарных наук (социология, история). Совокупность подобных методов получила наименование «мягкого моделирования»2. Как известно, принципиальные сложности в данной области связаны с тем, что, в отличие от естественных наук, точные количественные соотношения, описывающие социальные явления и процессы, на сегодня не разработаны. Тем не менее, увлекательные возможности компьютерного моделирования столь обширны, что естественные трудности процесса научного познания так или иначе преодолеваются. Как правило, для этого используются методы разных, подчас далеких друг от друга областей, дающие при их соединении неожиданные результаты.
Сказанное целиком и полностью относится к применению компьютерного моделирования в области музыкальной науки, или компьютерно-музыкальному моделированию3.
Следует отметить, что компьютерное моделирование как увлекательная, современная и перспективная область педагогической, научной
и практической деятельности в полной мере доступна лишь людям, не обладающим физическими и сенсорными ограничениями.
Вместе с тем рядом со здоровыми, полными сил людьми существуют инвалиды с проблемами зрения, слуха, опорно-двигательного аппарата, психики и др. Морально-этическая задача любого цивилизованного общества - не дать подобным людям замкнуться в своей болезни, обеспечить им полноценное, интересное, творческое существование, тем более что среди инвалидов имеется множество ярких талантов, которые хотят принести пользу обществу, ощутить себя неодинокими, нужными, востребованными.
Компьютер как техническое средство обучения может оказать неоценимую помощь людям с ограничениями физических и сенсорных возможностей в развитии их творческого потенциала. Для этого рядом отечественных и зарубежных специалистов разработаны и продолжают разрабатываться методики, нацеленные на приобщение инвалидов к различным граням научного и художественного творчества.
В предлагаемой работе мы обсуждаем некоторые стороны компьютерной методики, направленной на развитие творческого потенциала невидящих и слабовидящих студентов-музыкантов и музыкальных звукорежиссеров, обучающихся в Государственном специализированном институте искусств (ГСИИ) в Москве. Данная методика предусматривает изучение компьютерных программ - музыкальных редакторов, совместимых с речевыми синтезаторами, что предоставляет слабовидящим и невидящим студентам определенные возможности для обработки музыки и ознакомления с элементами компьютерно-музыкального моделирования.
Рассматриваемая методика состоит из трех этапов:
1) синтез музыкального сигнала;
2) обработка музыкального сигнала;
3) анализ характеристик синтезированного и обработанного сигнала.
Под термином «музыкальный сигнал» мы понимаем различные виды музыкальной информации, которая может быть зафиксирована на элементах памяти компьютера в том или ином формате (формат - в данном случае способ представления информации). Понятие сигнала широко используется в теории цифровой обработки информации; элементы данной теории обязательно присутствуют в учебном курсе физики
и электроники, который читается автором для студентов-звукорежиссеров в ГСИИ4.
Музыкальная информация представима в виде файлов, т.е. способов хранения информации, объединенными форматом IFF (Interchange File Format). Существуют различные типы IFF-файлов: к примеру, файлы MUS содержат графическую информацию о нотной записи. Файлами AIFF и WAVE представлена информация о цифровом звуке5.
Основываясь на разновидностях музыкальных файлов, сформулируем разработанную нами классификацию музыкальных сигналов. Мы можем определить три класса музыкальных сигналов. Первый из них - модельный сигнал. Он формируется в виде некоторой функциональной зависимости, которая реализуется в компьютерной программе на одном из языков программирования; данный сигнал представляет собой ряд чисел. Для того чтобы этот сигнал зазвучал, его необходимо преобразовать в какой-либо музыкальный формат. Таким образом, модельный сигнал не порождает музыкального звучания.
Ко второму классу музыкальных сигналов относится компьютерный сигнал. Он, в отличие от модельного сигнала, представляет музыкальную информацию, зафиксированную на диске компьютера в формате миди- или волнового файла. Примером сигнала данного класса является массив авторских компьютерных звучностей, получивший наименование «математической музыки» (ниже мы более подробно обсуждаем синтез математической музыки).
Третий класс музыкальных сигналов - реальный сигнал. Это, к примеру, запись реального живого исполнения (вокала, фортепьянной игры, симфонического оркестра и т.д.).
Кратко обсудим педагогические и научные аспекты синтеза, анализа и обработки сигналов, принадлежащих к модельному классу. Компьютерная программа для синтеза данных сигналов составлена автором статьи на алгоритмическом языке Fortran Microsoft. Результат работы данной программы - график колебаний, порождаемых моделью одно- или многоголосного сигнала. Данный график демонстрируется студентам на экране монитора. В течение 2007/2008 учебного года мы синтезировали и изучали основные особенности одно-, двух-, трех-, четырех-, шести-, восьми-, десяти- и двенадцатиголосного сигналов, представленных суммой гармонических синусоидальных колебаний. Нами задавались различные
частоты колебаний, соответствующие диапазону фортепьянной клавиатуры.
В особенности конструктивным следует считать моделирование двух- и трехголосных сигналов. Двухголосный сигнал образует музыкальный интервал, трехголосный - музыкальное трезвучие; данные музыкальные конструкции являются чрезвычайно распространенными в реальной музыкальной практике.
Работа студентов с сигналом компьютерного класса состоит в следующем. Учащиеся обрабатывают и модифицируют массив компьютерной музыки, создаваемой автором данной работы совместно со студентами. Данная музыка синтезируется автором на основе компьютерной музыкально-акустической модели6.
Остановимся более подробно на особенностях синтеза компьютерной музыки. Авторская модель базируется на основных принципах классической статистической физики, воплощенных в уравнениях математической физики7. Эти уравнения основаны на т.н. приближении сплошной среды: данное приближение не учитывает дискретных свойств материи, проявляющихся на микроуровне.
Компьютерные эксперименты проводятся при активном участии студентов. Учебные курсы по основам прикладной математики, физики и электроники, а также по музыкальной акустике, музыкальной информатике и истории электронной и компьютерной музыки, читаемые автором, позволяют будущим специалистам-звукорежиссерам обсуждать как физическую постановку эксперимента, так и вносимые в нее изменения.
Результатом компьютерных экспериментов является ряд чисел, отражающих особенности моделируемого физического процесса. Это числовое множество подвергается обработке на основе математического пакета МАГЬАВ8, что, как правило, порождает заметную заинтересованность студентов: вся «физика» процесса разворачивается перед ними на экране монитора, при этом нами используются богатые цветовые возможности, содержащиеся в пакете и вполне доступные слабовидящим студентам.
Далее мы применяем способ обработки получаемого числового множества, в особенности интересный для студентов, чья будущая специальность так или иначе связана с музыкой: на основе специальной компьютерной программы числа трансформируются в звуки с фиксированными значениями тембра, громкости и длительности.
428
Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 2, 2009
Переменной является лишь звуковысотность, что дает возможность синтеза одноголосной компьютерной мелодии. Подобные звуковые массивы (как одно-, так и многоголосные) получили наименование «математической музыки»9; в данных звуч-ностях на основе специфического музыкального языка находят отражение особенности эволюции физических процессов, полученные в результате численного компьютерного моделирования.
Таким образом, основная задача данной компьютерной модели - синтез компьютерных звуч-ностей, порождающих музыкально-акустические эффекты. Поэтому модель рассматривается нами как музыкально-акустическая.
На занятиях по музыкальной информатике учащиеся меняют темп и тембр звучания, создают многоголосные варианты звучностей, используют акустические способы обработки звука. Все это дает возможность полноценного музыкального творчества.
Опыт и навыки, приобретаемые студентами на основе синтеза и первоначального анализа модельного и компьютерного сигналов, позволяют подойти к получению и анализу реального сигнала.
Высококачественная запись музыкального исполнения может быть получена лишь в условиях специальной студии. Однако нам представляется особенно важным следующий педагогический аспект: исполнение на различных музыкальных инструментах (гитара, баян) доступно в том числе и студентам, полностью лишенным зрения. Полученные записи анализируются на основе компьютерной музыкально-статистической модели, построенной автором работы10.
Данная модель оперирует с т.н. оцифрованной, или дискретной информацией. Иначе говоря, в отличие от музыкально-акустической модели, музыкально-статистическая модель явно учитывает дискретные (квантовые) свойства материи, или реального сигнала, возникающие на микроуровне при компьютерной записи.
Основная цель компьютерного анализа на основе музыкально-статистической модели состоит в том, чтобы показать слабовидящим и невидящим студентам, что любое исполнение всегда уникально и неповторимо. Компьютерный анализ, дополняющий традиционный музыкальный анализ исполнения, демонстрирует студентам их собственные возможности, пробуждая их к творчеству.
Таким образом, основы компьютерно-музыкального моделирования воплощены в комплексной методике, разработанной автором. Данная ме-
тодика содействует развитию творческого потенциала слабовидящих и невидящих студентов-исполнителей и звукорежиссеров в области электронной композиции, обработки музыкальных записей и анализа исполнения и тем самым приобщает будущих специалистов к процессу творчества.
Примечания
1 Александров Е.Л. Интернет - легко и просто! Популярный самоучитель. - СПб.: Питер, 2005. -208 с.: ил. - (Серия «Популярный самоучитель»).
2 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинец-кий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. Изд. 3-е. - М.: Эдиториал УРСС, 2003. - 288 с. (Синергетика: от прошлого к будущему.)
3 Филатов-Бекман С.А. О понятии многомерности произведения и компьютерных методах анализа музыки // Музыковедение. - 2008. - N°3. -С. 2-5; Филатов-Бекман С.А. Компьютерно-музыкальное моделирование как инструмент исследования музыкальной информации // Символы, коды, знаки: Сб. материалов 10-й конференции из цикла «Григорьевские чтения». - М.: Изд-во Моск. гуманитарн. ун-та, 2008. - С. 134-140.
4 Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для вузов. 2-е изд. - СПб.: Питер, 2007. - 751 с.: ил.
5 Николенко Д.В. MIDI - язык богов. Наука и техника. - СПб., 2000. - 144 с.
6 Филатов-Бекман С.А. Компьютерно-музыкальное моделирование и параметры порядка // Информационные технологии в науке, образовании, искусстве: Сборник научных статей. - СПб.: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2005. - С. 235-240.
7 Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т. V. Статистическая физика. Изд 2-е, пе-рераб. - М.: Наука, 1964. - 568 с.
8 Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В. MATLAB 7. -М.: НТ Пресс, 2006. - 464 с.: ил. - (Самоучитель).
9 Филатов-Бекман С.А. Математико-музы-кальное моделирование и параметры порядка // Информационные технологии в науке, образовании, искусстве: Сб. научных статей. - СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2005. - С. 235-240.
10 Филатов-Бекман С.А. Об исследовании музыкального сигнала методами компьютерно-музыкального моделирования // Грани культуры: актуальные проблемы истории и современности. Материалы III межрегиональной научной конференции. Москва, 14 декабря 2007 г. - М.: Институт бизнеса и политики, 2008. - С. 223-230.
