先直接回答問(wèn)題：我們現(xiàn)在不知道人類大腦是怎么辦到的，也不確定為什么。準(zhǔn)確地說(shuō)，我們連為什么有音樂(lè)這玩意兒都不是很確定。

音樂(lè)和情緒 是音樂(lè)心理學(xué)的一個(gè)分支，專門研究人類情緒與音樂(lè)的關(guān)系的。

有專門針對(duì)此領(lǐng)域的刊目，不謝：Psychology of Music

我一直覺(jué)得藝術(shù)和科學(xué)的關(guān)系非常奇妙，藝術(shù)能夠向受眾傳遞科學(xué)難以傳遞的感情和情緒——雖然在神經(jīng)科學(xué)上認(rèn)為它們是物質(zhì)性的，但是進(jìn)化到今天，藝術(shù)家能夠通過(guò)顏色、陰影和harmony來(lái)傳遞強(qiáng)烈和復(fù)雜的情感，即使時(shí)間流逝，生命逝去、環(huán)境和思想也改變了，這份情感還是能透過(guò)藝術(shù)品傳遞給觀眾。

說(shuō)來(lái)說(shuō)去，并不是材料的本身，而是某種精準(zhǔn)地組合，組合的可能是不同的顏色、不同的線條陰影，也可能是和弦，通過(guò)展示這種組合就能瞬間解鎖觀眾大腦中的某種特定情緒。這種情緒可能因人而異，但大多感受到的情緒很相似，而且往往不是非常簡(jiǎn)單的情緒。

這就是大家常說(shuō)的共鳴。

個(gè)人來(lái)看，這是人類最出色的技能。太特別了，也太復(fù)雜了，以至于我們現(xiàn)在都并不清楚人是怎么做到這一點(diǎn)的。

著名的認(rèn)知心理學(xué)家和語(yǔ)言學(xué)家 Steven Pinker將音樂(lè)比喻為 Auditory Cheesecake，聽(tīng)覺(jué)芝士蛋糕；咱們中國(guó)人姑且想成聽(tīng)覺(jué)包子也不錯(cuò)。音樂(lè)是一個(gè)人類學(xué)習(xí)來(lái)制作和傳遞情緒的事物，就如同包子對(duì)于舌頭上的味蕾一樣。

2009年(Fritz et al 2009) 德國(guó)的一項(xiàng)針對(duì)讓非洲土著（也就是從來(lái)木有接觸過(guò)西方音樂(lè)的人）去聽(tīng)西方古典音樂(lè)的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，西方音樂(lè)中有三種基本情緒：快樂(lè)、憂傷和恐懼。即使文化背景、音樂(lè)背景不同，這三種基本情緒還是可以被識(shí)別的。

最近我對(duì)這方面非常感興趣，由于我的專業(yè)是神經(jīng)科學(xué)，從我的角度看現(xiàn)在談情緒還有些困難，應(yīng)該先搞清楚更基礎(chǔ)的一個(gè)問(wèn)題：為什么有些旋律好聽(tīng)，有些不好聽(tīng)？了解點(diǎn)音樂(lè)的小伙伴都會(huì)說(shuō)合諧harmony，那harmony為什么讓你覺(jué)得好聽(tīng)呢？為什么呢？為什么呢？

我用我那淺薄的音樂(lè)知識(shí)來(lái)講一講，不要注意細(xì)節(jié)，目的是像咱們這種完全沒(méi)學(xué)過(guò)音樂(lè)的人也能大致理解。

我們這里以西方音樂(lè)為例，西方音樂(lè)由7個(gè)音組成（準(zhǔn)確地說(shuō)叫 音階 scale），就是我們小學(xué)就學(xué)過(guò)的

哆來(lái)咪發(fā)唆啦西 

do re mi fa so la ti

C D E F G A B 

(補(bǔ)充：中國(guó)古典音樂(lè)是由五音組成的 宮商角徵羽；而日本古典音樂(lè)是根據(jù)中國(guó)的宮商角徵羽添加了一個(gè)音階變?yōu)?音階）

chord是指同時(shí)按下兩個(gè)音（或是更多音的組合）。有些音的組合好聽(tīng)，即 協(xié)和 （consonant）；有些組合不好聽(tīng)，即 不協(xié)和 （dissonant）。了解哪些音組合協(xié)和（也就是好聽(tīng)），哪些不好聽(tīng)，是作曲的基礎(chǔ)。

為了下面的解釋的方便，讓我們來(lái)看一個(gè)鋼琴的鍵盤。

音樂(lè)家們發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)音中，一個(gè)音正好是另一個(gè)音之后的第五個(gè)音，或說(shuō)中間差4個(gè)音時(shí)，是最好聽(tīng)的，這就是perfect 5th （完全五度音程），有著Perfect consonance 完全協(xié)和。什么叫第五個(gè)音呢？我們隨便先選擇一個(gè)音，do，那它之后的第五個(gè)音是so，兩個(gè)鍵同時(shí)按下，這個(gè)組合就是perfect 5th， 聽(tīng)起來(lái)最好聽(tīng)。（以鋼琴為例，白鍵為一個(gè)音、黑鍵為半個(gè)音。）

Perfect 4th 也很好聽(tīng)，細(xì)節(jié)在此就不多說(shuō)了。經(jīng)典西方音樂(lè)理論將這個(gè)總結(jié)成了一張表，詳情見(jiàn)下（越靠下，越難聽(tīng)）：

（自制表）

值得注意的是，感知旋律”好聽(tīng)不好聽(tīng)“直接會(huì)影響聽(tīng)音樂(lè)的愉悅感，這里愉悅感不等于情緒快樂(lè)。完全不愉悅的旋律，不在現(xiàn)階段考慮音樂(lè)和情緒的主要研究范圍，完全不愉悅的旋律，你不會(huì)想聽(tīng)，更不會(huì)把它當(dāng)成音樂(lè)，當(dāng)然這有很強(qiáng)的文化影響。

認(rèn)知科學(xué)家Mark Changzi 認(rèn)為音樂(lè)會(huì)引起情緒是因?yàn)槲覀儗⒙曇襞c動(dòng)作聯(lián)系了起來(lái)。因?yàn)槲覀兡軌蛲ㄟ^(guò)觀察其他人類的表情、聲音和動(dòng)作，引起了我們自身的情緒。換言之，音樂(lè)是一種介質(zhì)，它傳遞了真實(shí)的人類動(dòng)作。

這個(gè)理論我個(gè)人很贊成，因?yàn)槲蚁肫鹆藘杉聝海?

1. 節(jié)奏感。人非常喜歡tapping，譬如無(wú)聊時(shí)，用手指有節(jié)奏地輕敲桌面；當(dāng)我需要全神貫注地在一個(gè)嘈雜的環(huán)境中跟蹤一個(gè)重復(fù)出現(xiàn)的聲音，無(wú)論是音樂(lè)還是單調(diào)的聲音，自己打節(jié)拍，會(huì)幫助我集中注意力。這種現(xiàn)象，我們家snesorimotor synchronization （sms) 感知和動(dòng)作同步化。而聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)對(duì)拍子的感知和動(dòng)作同步化的能力是最具有代表性的，其最有趣的產(chǎn)物就是舞蹈。話說(shuō)，其實(shí)鳥(niǎo)也會(huì)跳舞的你知道嗎（劍橋的發(fā)現(xiàn)）？同種的鳥(niǎo)的叫聲也會(huì)有不同的口音哦（隔壁實(shí)驗(yàn)室的發(fā)現(xiàn)）~

2. 在鋼琴演奏比賽是，你覺(jué)得評(píng)委是以聲音為標(biāo)準(zhǔn)還是視覺(jué)為標(biāo)準(zhǔn)的呢？

你肯定想，不是廢話嘛，鋼琴比賽肯定是聲音啊。雖然評(píng)委估計(jì)也是這么打算的，可惜，研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)很明顯地，在演奏比賽中，看到的比聽(tīng)到的更占主導(dǎo)地位。在鋼琴比賽中你看到的是什么呢？看到的是演奏者的動(dòng)作和表情。也就是說(shuō)，你認(rèn)為的演奏水平，很大程度上受到了演奏者的動(dòng)作的影響。演奏者的演奏動(dòng)作越熱情，你對(duì)音樂(lè)的情緒感知越強(qiáng)烈。說(shuō)到這里，你該想到朗朗了吧。

不是黑朗朗。但...他視覺(jué)上的表演可能給他的總體演奏水平加了很多分。

這是我們學(xué)校UCL的Dr Chia-Jung Tsay 在2013年做的實(shí)驗(yàn)，發(fā)表于PNAS，效果之顯著，你可以在學(xué)校官方Y(jié)outube上親身做這個(gè)實(shí)驗(yàn)。（鏈接在此，不謝：Classical music competitions judged by sight, not sound)

話說(shuō)這位蔡博士完全是我心目中的第一女神，哈佛畢業(yè)的心理學(xué)家和專業(yè)鋼琴家，現(xiàn)在在UCL的Management Science and Innovation (管理科學(xué)和創(chuàng)新系) 當(dāng)副教授。

而且，她還特別優(yōu)雅，隨手將Youtube視頻封面圖截給你看，不是太好看。但，反正我看到的時(shí)候我已經(jīng)跪了。看了她以前的文章和經(jīng)歷后，除了我媽以外，我還從來(lái)沒(méi)有這么崇拜過(guò)一位現(xiàn)世的女性，簡(jiǎn)直是我的理想型。

這個(gè)話題能講非常多，這里只是想到哪兒寫到哪兒。我可以一直沿著這個(gè)路子講到我現(xiàn)在做的 隨機(jī)單音節(jié)聲音pattern，還可以講到幼兒對(duì)聲音的認(rèn)知，到語(yǔ)言，甚至還能到股票規(guī)律的預(yù)知。感興趣的自己去查查statistical learning 和 predictive coding吧，非常有意思。今天就到這兒了吧。

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