Investigating pianists' individuality in the performance of five timbral nuances through patterns of articulation, touch, dynamics, and pedaling
Notice bibliographique
Résumé
Timbre is an essential expressive feature in piano performance. Concert pianists use a vast palette of timbral nuances to color their performances at the microstructural level. Although timbre is generally envisioned in the pianistic community as an abstract concept carried through an imaged vocabulary, performers may share some common strategies of timbral expression in piano performance. Yet there may remain further leeway for idiosyncratic processes in the production of piano timbre nuances. In this study, we examined the patterns of timbral expression in performances by four expert pianists. Each pianist performed four short pieces, each with five different timbral intentions (bright, dark, dry, round, and velvety). The performances were recorded with the high-accuracy Bösendorfer CEUS system. Fine-grained performance features of dynamics, touch, articulation and pedaling were extracted. Reduced PCA performance spaces and descriptive performance portraits confirmed that pianists exhibited unique, specific profiles for different timbral intentions, derived from underlying traits of general individuality, while sharing some broad commonalities of dynamics and articulation for each timbral intention. These results confirm that pianists' abstract notions of timbre correspond to reliable patterns of performance technique. Furthermore, these effects suggest that pianists can express individual styles while complying with specific timbral intentions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».