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FIG. 1: “Performance Worm” de 30 compassos do Prelúdio op. 23 No. 6 de Rachmaninov,<br />

tocado por Vladimir Ashkenazy: t<strong>em</strong>po <strong>em</strong> BPM (horiz.); volume <strong>em</strong> sones (vert.) (Goebl,<br />

Pampalk et al., 2004).<br />

Excelentes revisões bibliográficas sobre a pesquisa <strong>em</strong> performance<br />

musical e expressivi<strong>da</strong>de foram elabora<strong>da</strong>s por Palmer (1997) e<br />

Gabrielson (1999; 2003), as quais reún<strong>em</strong> praticamente to<strong>da</strong> a<br />

referência bibliográfica <strong>da</strong> área até o final do século XX.<br />

MODELOS E MÉTODOS DE AQUISIÇÃO DE DADOS.<br />

Medir objetivamente a expressivi<strong>da</strong>de musical, envolve a<br />

identificação e medição de parâmetros físicos que possam<br />

representar os recursos utilizados pelo intérprete para comunicar<br />

sua intenção expressiva. O probl<strong>em</strong>a é formalizado a partir modelos<br />

de representação que buscam quantificar as intenções expressivas<br />

do intérprete através de um conjunto de parâmetros descritores,<br />

definidos e calculados a partir de informação extraí<strong>da</strong> do sinal de<br />

áudio de gravações <strong>da</strong> performance. O primeiro passo é determinar<br />

que tipo de informação será utiliza<strong>da</strong> e como será extraí<strong>da</strong> do sinal,<br />

para <strong>em</strong> segui<strong>da</strong> definir os parâmetros descritores <strong>da</strong> performance<br />

ou de aspectos dela a ser<strong>em</strong> investigados.<br />

Revista Opus 12 - 2006<br />

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