Studio della deviazione percettiva di campioni audio restaurati digitalmente

5 STUDIO DELLA DEVIAZIONE PERCETTIVA DI CAMPIONI AUDIO TRATTATI DIGITALMENTE INTRODUZIONE Si può riassumere l’oggetto della presente ricerca come una possibile soluzione sperimentale alla problematica della valutazione del restauro audio. Centro dell’ indagine è infatti l’analisi della dislocazione e dello spostamento di diverse tipologie di documenti sonori, restaurati digitalmente, in spazi multidimensionali. Questi ultimi sono ottenuti mediante procedure statistiche a partire da attribuzioni soggettive e misurazioni oggettive della qualità sonora e hanno lo scopo di evidenziare somiglianze e divergenze tra diverse versioni dello stesso audio. Questo studio non vuole essere un’analisi puramente matematico-analitica delle grandezze in gioco nel restauro dei documenti sonori e durante la loro audizione. La sua motivazione risiede nell’esigenza di una maggiore integrazione degli strumenti scientifici e sensoriali durante la pratica stessa del restauro, finalizzata a una maggiore consapevolezza delle scelte da parte dell’operatore. Un aspetto fondamentale da considerare, inoltre, è che l’orecchio dell’ascoltatore di materiale restaurato non effettua riduzioni ”acusmatiche” dell’ informaziona sonora, ma la interpreta e codifica secondo la propria sensibilità, influenzata a sua volta da un background sociale- culturale. È quindi importante, per la riuscita di un recupero, oltre alla dotazione e alla capacità tecnica dell’operatore, anche la consapevolezza del fatto che qualsiasi sua scelta inciderà globalmente sulla comprensione del documento sonoro e non solo sul suo gradimento. Il ramo della scienza, in costante espansione, che tenta di spiegare l’elaborazione dell’informazione musicale da parte del soggetto, formulando paradigmi di analisi computazionale del materiale stesso, è il Music Information Retrieval [De Filippo De Grazia 2006-2007]. Il MIR è stato di aiuto nella scelta di features acustiche significative e grazie ad esso, per la presente ricerca, si è potuto attingere da studi pregressi [Lartillot-Toiviainen, 2007] per individuare i dati quantitativi più importanti dei campioni in gioco. Esiste una vasta gamma di funzioni già scritte che, implementate con programmi di calcolo quali MatLab o SuperCollider, forniscono stringhe di dati frame by frame facilmente rielaborabili.