МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ» (ГУАП)
|
|
КАФЕДРА № 41 |
|
|
ОТЧЕТ |
|
|
|
|
ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ |
|
|
|
|
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ |
|
|
|
|
к.т.н., доцент |
|
|
|
А.В. Яковлев |
|
|
|
|
|
должность, уч. степень, |
|
подпись, дата |
|
инициалы, фамилия |
звание |
|
|
||
|
|
|
|
ОТЧЕТ О ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ № 2
Исследование влияния вокальных упражнений на технику пения
по курсу:
ОРГАНИЗАЦИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ |
|
|
|
|
|
|
СТУДЕНТ ГР. № |
4016 |
|
|
|
М.О. Жовтяк |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
подпись, дата |
инициалы, фамилия |
||
Санкт-Петербург 2024
Исследование влияния вокальных упражнений на технику пения
Исследование проводили:
Анастасьева В.Н., Белякин П.М., Дербишева А.И., Лобанов В.М., Бородина А.П., Жовтяк М.О., Ибрагимова Р. М.
2024
Введение
Пение вокальных упражнений решает две задачи: распевание, то есть приведение голоса в рабочее состояние, и формирование у певца необходимых вокальных навыков.
Человек, не занимающийся пением, часто может не попадать в ноты, его голос дрожит и колеблется. Но выполнение вокальных упражнений и распевов может помочь исправить некоторые недочеты сделать голос ровнее за счет разогрева мышц, пение четче при помощи упражнений на дикцию.
3
Гипотеза
Даже человек, не занимающийся пением, после некоторых вокальных упражнений сможет сделать свое пение чище и четче
Актуальность
Если гипотеза найдет подтверждение, то с помощью всего нескольких упражнений человек сможет обрести уверенность и почувствовать себя смелее ситуациях, в которых появляется необходимость петь на людях.
4
Задачи
Для успешного проведения исследования были поставлены следующие задачи:
1. Проведение поиска и обзора существующих исследований по теме.
2. Выбор вокальных упражнений и песен для эксперимента.
3. Запись пения добровольцев до и после выполнения упражнений.
4. Разработка алгоритма для перевода полученных записей в формат удобный для анализа
5. Анализ полученных данных и выявление результатов.
5
Состав научного коллектива
6
Составление дизайна исследования
Обследуемая группа:
Студенты в возрасте от 18 до 25, которые не обладают особыми навыками пения и ранее им не занимались
Требования к песням:
Необходимо подобрать несколько песен с разными характеристиками
Требования к вокальным упражнениям:
Разогреть мышцы и организовать дыхание
Расширить певческий диапазон и развить дикцию
Освоить различные технические приемы
Условия записи голоса:
Устройства для записи должны быть аналогичны друг другу
Во время записи необходимо избегать посторонних звуков
7
Выбор упражнения для распева
Для выполнения требований к вокальным упражнениям, изложенным ранее, были выбраны три упражнения для распевания:
Звук “мммм” тянется продолжительное время, постепенно меняются ноты. Упражнение нацелено на разогрев мышц и разработку дыхания.
Пение каждой ноты на разные слоги. Данное упражнение обеспечивает ровный переход от звука к звуку, разрабатывает дикцию.
Растяжка диапазона и чистка интонации. В упражнении упор сделан на дополнительный разогрев мышц, сделать пение более чистым.
8
Описание процедуры проведенного научного исследования
Подготовка к исследованию:
Подбор вокальных упражнений
Выбор песен
Подготовка оборудования
Проведение исследования:
Обследуемые без предварительной подготовки записали каждую из двух песен. Были выбраны песни “Владимир Путин - молодец” Олега Лихачева и “Конь” Любэ.
Далее обследуемые по очереди выполнили три предложенных упражнения для распевания.
Обследуемые записали те же самые отрывки песен после упражнений.
9
Интерпретация полученных в исследовании результатов
Для интерпретации полученных результатов была использована конфигурация chroma_fft программы openSMILE.
Для определения данных значений openSMILE использует алгоритм transformFFT.
Для вывода данных, полученных после применения конфигурации, на графиках, был написан алгоритм на Python, который определял несущую ноту в каждом промежутке времени.
Примерная схема работы алгоритма Fast Fourier Transform
10