大咖云集,2018高端论坛将把脉乐器检测(二)

作为北京国际乐器展最受期待的活动之一,2018年的高端论坛——PALM EXPO 乐器检测高端论坛暨全国乐器学研讨会分会由中国演艺设备技术协会主办,中国音乐学院音乐科技系、全国乐器学研讨会承办,将于5月25日13:30至15:30,在老国展1号馆的贵宾室隆重开幕。
此次高端论坛将邀请诸多行业大咖,为乐器检测行业把脉。各位大咖将从声乐检测环境、声学计量等检测方法、乐器检测的应用、评价及意义等方面,全方位阐释行业现状与发展,为观众带来一场顶级的专业讲座。
无论您是专业的乐器检测从业者,或是对相关领域长期关注、抱有热情的爱好者,怎能错过此次盛宴?
活动详情:
主办:中国演艺设备技术协会
承办:中国音乐学院音乐科技系、全国乐器学研讨会
时间:2018年5月25日下午13:30-15:30
地点:1号馆的贵宾室

上期“精彩速递”,我们向您推荐了高端论坛的其中两位主讲嘉宾——中国音乐学院音乐科技系教授韩宝强和沈阳音乐学院音乐科技系教授/广州恒声乐器检测公司专家顾问秦敏静。今天,我们将继续向您介绍两位主讲嘉宾,他们是——


嘉宾介绍:

刘镇波
东北林业大学材料科学与工程学院教授


刘镇波,东北林业大学材料科学与工程学院教授。于2009年至2010年在加拿大林产品研究院进行博士后合作研究;担任国家林业局重点实验室副主任、中国林学会木材科学分会理事。

主要从事木材声学方面的研究,主持国家自然科学基金2项,行业标准修订项目1项,黑龙江省自然科学基金1项,哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目1项,中央高校基本业务费项目4项;作为骨干成员完成国家自然科学基金项目、黑龙江省攻关重点项目、“十一五”科技支撑子课题、中日国际合作项目等多个国家级、省部级科研项目研究。两次获得黑龙江省自然科学技术一等奖、一次获得黑龙江省自然科学技术二等奖、一次获得黑龙江省高校科技一等奖。先后在国内外学术刊物及学术会议上发表学术论文60余篇,撰写及合作出版学术著作5部,授权实用新型专利8项,授权发明专利3项。

演讲题目:《乐器共鸣板用木材的声学研究与应用进展》

木材是乐器共鸣板的重要材料之一,其声学振动性能对乐器的声学品质有着显著的影响。在制造乐器共鸣板时,对木材有极其苛刻的要求,不但要求选用的木材具有很高的振动效率、优良的振动音色,而且要求其具有稳定的发音效果,树种也仅限于少数的几个树种。但木材是一种变异性很大的材料,同树种不同株上的木材,甚至是同株上的不同部分,其材性都有差异,这为制作乐器共鸣板的选材带来了困扰。

基于课题组近年来的研究成果,此次讲座从木材声学振动性能的检测、影响木材声学性能的主要因子、木材声学性能改良、从木材振动性能到乐器产品声学品质的追踪研究、新型材料的探索及乐器共鸣板的振动特性等方面进行了简单总结与分析,并认为以下的几个方面将成为未来研究的热点:

(1)对木材的声学特性进行深入研究,从构造特征、物理属性、化学属性等方面进一步揭示木材的发声机理;
(2)从弹性模量、比弹性模量、声辐射品质常数、声阻抗等指标出发,进行木材声学性能功能性改良研究;
(3)开展乐器共鸣板用木材的替代用材研究,扩大可用于制作乐器共鸣板的资源范围;
(4)新型乐器共鸣板用材料的开发;
(5)追踪研究木材振动性能到乐器产品声学品质仍将是研究热点。

 

李子晋
中国音乐学院音乐科技系副教授、音乐声学博士

李子晋,中国音乐学院音乐科技系副教授、音乐声学博士。一直从事乐器学的科研与教学活动。

发表《民族低音拉弦乐器改良中音质评价实验方法研究》《理解数字音乐—音乐信息检索技术综述》《如何建立乐器声音品质的主观评价标准》《琴弦衰减特性对钢琴声学品质的影响》等论文20余篇,出版专著1部《钢琴音板声学品质评测方法》,获“民族低音拉弦乐器共鸣板输入阻抗测量方法”等4项国家专利,主持和参与国家科技基础项目《中国传统乐器声学测量及频谱分析》、国家文化部科技提升重点项目《民族低音拉弦乐器改良》、北京市教委专项基金《中国民族多媒体乐器数据库》、北京市社科基金《西山文化小镇声音景观设计研究》、北京市教委专项基金《基于音乐内容识别技术的视唱练习系统开发》等10余项项目。

参与复旦大学计算机专业共同建立“多功能中国音乐数据集”的建设,并开展北京市教委项目用于音乐教学实践的《基于音乐内容识别技术的视唱练习系统开发》,在乐器学与音乐声学、人工智能有机结合方面具有跨学科的合作经验。任辽宁省钢琴调律协会副会长、全国钢琴调律职业技能竞赛高级裁判员、国家注册高级(一级)技师。


演讲题目:《乐器检测与音质评价方法的前沿思考》

乐器检测,尤其是声学检测的目的分为三个层次:第一,按照国家标准保证乐器的基本质量;第二,在保证质量的前提下,利用检测手段完成主客观的评价实践;第三,利用评价结果对乐器生产提供指导性建议。

本文对于乐器检测中的音质评价方法提出前瞻性的思考,提出利用神经网络进行音质评价的方法,与乐器检测部门联合开发乐器检测的手机app,并作为搜集标注数据的采集端,采用心理声学特征作为输入、主观评价作为输出,训练机器学习模型,并利用此模型作为乐器声音质量的预测。


与此同时,整个展会期间,我们将在3号馆设置乐器检测中心,免费为大家检测乐器。

参展商和观众可携带自己的乐器前来检测,现场专家会对乐器的声学、发音、设计等提出建议,做您心爱乐器的贴心“医生”。

诚邀各位展商及观众朋友前来体验!