Emotion expression in the singing voice : testing a parameter modulation technique for improving communication of emotions through voice qualities

Tässä tutkimuksessa tarkastellaan tunneilmaisua lauluäänessä ja sen opetettavuutta parametrimodulaatiotekniikan avulla. Tutkimus on kokeellinen vertailututkimus, jossa käytetään kuuntelijoiden arvioita, akustisia analyysejä ja tilastollista päättelyä lauluäänen tunneilmaisevuuden arvioimiseksi lyhyistä vokaalinäytteistä ja lauletuista fraaseista. Tutkimus koostuu kolmesta osatutkimuksesta, joista ensimmäisessä selvitetään kuulonvaraista tunteen tunnistamista klassisella ja ei-klassisella laulutekniikalla lauletuista näytteistä kolmelta eri sävelkorkeudelta laulettuna. Toinen tutkimus vertailee tunneilmaisun akustisia parametreja klassisessa ja ei-klassisessa laulutekniikassa akustisen analyysin keinoin. Kolmas osatutkimus keskittyy parametrimodulaatio-tekniikan opettamiseen näyttelijäntyön opiskelijoille. Siinä vertaillaan tunneilmaisun selkeyttä opetusta saavan ja verrokkiryhmän välillä ennen ja jälkeen koulutusintervention. Tunneilmaisun selkeyden mittareina tässä tutkimuksessa pidetään tunneilmaisun kuulonvaraista tunnistamista ja ääniparametrien vaihtelua eri tunneilmaisujen välillä. Tutkimukseen osallistui 29 (tutkimus I) ja 32 (tutkimus III) ääninäytteiden kuuntelijaa, 11 naislaulajaa (6 klassisen laulutekniikan koulutuksen ja 5 populaarimusiikin laulutekniikan koulutuksen saaneita) (tutkimukset I & II), 2 mieslaulajaa (1 klassisen laulutekniikan koulutuksen ja 1 populaarimusiikin laulutekniikan koulutuksen saanut)(tutkimus I) sekä 6 + 6 laulunäytteitä antanutta näyttelijäopiskelijaa, joista toinen ryhmä osallistui parametrimodulaatiokoulutukseen ja toinen ryhmä sai tavanomaista laulukoulutusta (tutkimus III). Kuuntelijat tunnistivat neutraaleja ilmaisuja ja ilon, lempeyden, surun ja vihan tunteiden ilmaisua lyhyistä vokaalinäytteistä ja fraaseista. Laulajat ilmaisivat tunteita lyhyisiin (16-tahtia tutkimuksissa I & II & 8-tahtia tutkimuksessa III) melodioihin, joista ääninäytteet leikattiin. Pitkät [a:]-vokaalinäytteet analysoitiin Praat-äänenanalyysiohjelmalla. Äänestä mitattiin perustaajuus (fo), äänenpainetaso (SPL), formanttitaajuudet (F1-F5), hälyn suhde periodiseen ääneen (HNR), energian suhde spektrin ylempien ja alempien taajuuksien välillä (Alpha ratio), epäsäännöllinen syklinen variaatio perustaajuudessa (Jitter rap & ppq5), epäsäännöllinen syklinen variaatio amplitudissa (Shimmer apq3 ja apq5), vibratot (fo-vaihtelun taajuus ja laajuus & amplitudivaihtelun taajuus ja laajuus) sekä amplitudikontuurin muoto (äänen voimakkuuskäyrän muoto vokaalin aikana): isku, pidätys ja haipuminen (attack, sustain, release). Tutkimuksen tulokset osoittivat, että tunneilmaisu on mahdollista tunnistaa lauluäänestä, kun laulajat ilmaisevat tunnetta (tutkimukset I & III). Tässä tutkimuksessa tunneilmaisun tunnistaminen tuli helpommaksi sen jälkeen, kun laulajat saivat ohjeet parametrimodulaatiotekniikan käytöstä (tutkimus III). Tunneilmaisu tunnistettiin paremmin ei-klassisella tyylillä lauletuista laulunäytteistä (tutkimus I). Äänenkorkeudella, äänenpaineen tasolla sekä tunteen valenssilla (positiivinen/negatiivinen) ja aktivaatiotasolla (korkea/matala) oli vaikutusta tunteen tunnistamiseen (tutkimukset I-III). SPL, Alpha ratio ja HNR arvot kohosivat korkean aktiviteetin tunteissa (viha ja ilo) ja laskivat matalan aktiviteetin tunteissa (suru ja lempeys), mikä viittaa suurempaan lihasaktiivisuuteen ja tiukempaan äänihuulisulkuun korkean energian tunteissa (tutkimukset II & III). Formantit pakkautuivat korkean energian tunteissa ja sirottuivat matalan energian tunteissa, joka viittaa ääntöväylän muokkaukseen tunneilmaisussa (tutkimukset II & III). Jitteriä ja shimmeriä esiintyi enemmän matalan energian tunteissa, joka viittaa matalampaan lihasaktiivisuuteen (tutkimus II), fo-vibrato oli hitaampaa klassisesti koulutetuilla laulajilla (tutkimus II), kun taas ei-klassisilla laulajilla amplitudivibrato erotteli tunteita (tutkimus II). Äänen lopetukset olivat tilastollisesti merkitseviä tunneilmaisun kannalta ei-klassisella laulutekniikalla laulavilla laulajilla (tutkimus II). Tutkimuksen pääkysymys oli, onko mahdollista integroida vokologista tutkimustietoa tunneilmaisun akustisista parametreista laulunopetukseen ja sillä tavoin tehostaa tunneilmaisua lauluäänessä. Käytimme tutkimuksessa parametrimodulaatiotekniikkaan keskittyvää seitsemän viikon harjoitusohjelmaa, jossa opetettiin erilaisten äänenlaatujen käyttöä näyttelijäopiskelijaryhmälle. Samanlainen näyttelijäopiskelijaryhmä, joka ei saanut erityiskoulutusta, toimi kontrolliryhmänä. Testiryhmä lisäsi erilaisten äänenlaatujen käyttöä tunneilmaisun välineenä koulutuksen jälkeen. Tämä tulos vahvistettiin kuuntelijoiden arvioinneilla ja akustisilla analyyseillä. Tällaista vaikutusta ei näkynyt kontrolliryhmällä. Koulutuksen jälkeen testiryhmä näytti käyttävän taktisesti systemaattisemmin ensimmäistä formanttitaajuutta, äänenpainetasoa, hälyn määrää äänessä ja Alpha ratiota tunneilmaisuun. Tutkimus osoitti, että äänenpainetaso ja tapa, jolla energia jakautuu äänispektrissä, olivat kaksi tyypillisintä äänen tunnepiirteiden indikaattoria. Tutkimuksessa todetaan, että erilaisten äänenlaatujen kouluttaminen voi auttaa ilmaisemaan tunteita lauluäänessä.This study examines emotional expression in singing and its teachability using a novel parameter modulation technique. The work is an experimental comparative study using listener evaluations, acoustic analyses, and statistical deduction to assess the emotional expressiveness of the singing voice from short vocal samples and sung phrases. The investigation consists of three sub-studies, the first of which explores the auditory recognition of emotion from samples sung with Classical and non-Classical singing techniques at three different pitches. The second study compares the qualitative features of emotional expression in Classical and non-Classical singing techniques by means of acoustic analysis. The third sub-study focuses on teaching the parameter modulation technique to acting students. It compares the clarity of emotional expression between the instructional and control groups before and after the training intervention. The measures of emotional expression clarity in this study are considered to be the auditory recognition of emotional expression and the qualitative variation of the voice between different emotional expressions. The study involved 29 (Study I) and 32 (Study III) listeners of sound samples, 11 female singers (six with Classical singing technique training and five with popular music singing technique training) (Studies I & II), two male singers (one with Classical singing technique training and one with popular singing technique training) (Study I), and six + six acting students who gave song samples, one group of whom participated in the parameter modulation training while the other group received standard singing training (Study III). Listeners were to classify samples into neutral expressions and expressions of joy, tenderness, sadness, and anger from short vowel samples and phrases. The emotions were chosen because of their opposite positioning on the valence-activation scale. Singers sang spontaneous emotional expression into short melodies (16 bars in Studies I & II & 8 bars in Study III) from which sound samples were cut. Samples of the sung [a:] vowel were analyzed with the Praat sound analysis program. The samples were analyzed for fundamental frequency (fo), sound pressure level (SPL), formant frequencies (F1-F5), harmonics- to-noise ratio (HNR), energy ratio between upper and lower frequencies of the spectrum (Alpha ratio), irregular cycle-to-cycle variation of fundamental frequency (Jitter rap & ppq5), irregular cycle-to-cycle variation of amplitude (apq3 & apq5), vibratos (fo rate and extent & rate and extent of amplitude), and amplitude contour: attack, sustain, release. The results of the study showed that emotional expression can be identified from the singing voice when singers express emotion spontaneously (Studies I & III). In this study, the identification of emotional expression became easier after singers received instructions on the use of the parameter modulation technique (Study III). Emotional expression was better identified from song samples sung in a non-Classical style (Study I). Pitch, SPL, emotional valence (positive / negative), and activation level (high / low) had an effect on emotional recognition (Studies I-III). SPL, Alpha ratio, and HNR values increased in expressions of high activity emotions (anger and joy) and decreased in expressions of low activity emotions (sadness and tenderness), suggesting increased muscle activity and tighter vocal fold adduction in high energy emotions (Studies II & III). Formants packed in high-energy emotions and scattered in low-energy emotions, suggesting a modification of the vocal tract for the expression of different emotions (Studies II & III). Jitter and shimmer were more prevalent in low-energy emotions, suggesting lower muscle activity (Study II). Fundamental frequency vibrato was slower in Classically trained singers (Study II), whereas in non-Classical singers, amplitude vibrato was statistically significant in differentiating emotions (Study II). Vocal offsets were statistically significant in terms of emotional expression in singers singing with a non-Classical singing technique (Study II). The main question of the study was whether it is possible to integrate vocological research data on the acoustic parameters of emotional expression into practical singing exercises and thus enhance emotional expression in the singing voice. In the study, we used a seven-week training program focusing on parameter modulation techniques that taught the use of different sound qualities to a group of acting students. A similar group of acting students who did not receive special training served as a control group. The test group increased the use of different sound qualities as a means of emotional expression after training. This result was confirmed by acoustic analyses and improved recognition of emotions by the listeners. The control group did not show such an effect. After training, the test team appeared to use F1, SPL, HNR, and alpha ratio for emotional expression more systematically. The study showed that the sound pressure level and the way energy is distributed in the sound spectrum were the two most typical indicators of the emotional characteristics of sound. The study finds that training in different sound qualities can help with the expression of emotions in the singing voice

Emotionaalinen ääni laulutaiteessa : lyhytkoulutuksen vaikutukset äänelliseen tunneilmaisuun

Tutkimuksen tarkoituksena oli kartoittaa akustisen tunneilmaisun parametrejä lauluäänessä ja pohtia tunneilmaisun lauluteknistä koulutettavuutta. Tutkimuskysymyksiä lähestyttiin kvantitatiivisesti mittaamalla lauluäänestä erilaisia akustisia parametrejä, jotka saattaisivat kontributoida tunneilmaisuun. Tutkimuksessa suoritettiin kuuntelukoe, jossa kuulijat arvioivat laulunäytteistä tunnetta ja tunteen intensiteettiä. Akustisista parametreista saatuja tuloksia verrattiin kuuntelukokeen tuloksiin pyrkimyksenä löytää yhteisiä tekijöitä akustisten vihjeiden ja tunteen dekoodaamisen välillä. Lauluäänen tunneilmaisun koulutettavuutta pyrittiin testaamaan aktivoimalla koelaulajien muistiedustuksia suggestion avulla. Tutkimuksessa selvitettiin lisäksi, erottaako kuulija eroja äänellisessä tunneilmaisussa koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien välillä. Tutkimuksessa käytetty laulunäyteotos valittiin koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien perusjoukosta. Koehenkilöiden tehtävänä oli tuottaa tunnepitoista ääntä kolmiportaisella asteikolla. Tunnetiloiksi valittiin viha, suru ja ilo + neutraali. Suggestiotuokio toteutettiin haastatteluna. Kuuntelukoetta ja akustista analyysiä varten näytteistä leikattiin lyhyt pätkä (500 600 ms) [a:]-äännettä. Kuuntelukokeessa pyrittiin selvittämään, tunnistaako kuulija tunteen ja/tai tunteen intensiteetin laulunäytteestä. Kaikki tässä tutkimuksessa käytetyt akustiset mittaukset laskettiin 231 näytteen aineistosta Praat-analyysiohjelmalla. Tutkimuksessa havaittiin akustisten mittausten perusteella (F0-F5, Alfa-ratio, dB, jitter, shimmer, HNR), että tunteiden ilmaisussa käytetään äänen voimakkuuden vaihtelua, formanttituunausta ja ääniraon adduktioasteen vaihtelua. Akustisten parametriensä perusteella muista tunteista selvästi erottui voimakkaasti ilmaistu viha, jonka formanttirakenne ja voimakkuus poikkesivat muista tunteen akustisista ilmauksista ja neutraalista. Suggestion jälkeen akustisissa parametreissä tapahtui pientä hienosäätöä mm. äänenvoimakkuuden käytössä ja formanttirakenteissa. Tässä aineistossa koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien akustisesti mitattavissa oleva ero näkyi äänenkäytön monipuolisuutena koulutetuilla laulajilla. Tunteen tunnistaminen lyhyistä laulunäytteistä näytti tämän tutkimuksen perusteella olevan melko vaikeaa. Tunnekohtaisesti katsottaessa viha oli selkeästi parhaiten tunnistettu, eikä laulajan koulutus tuonut tilastollista merkitsevyyttä tunteen tunnistamiseen. Vihan ja surun tunnistamisessa oli havaittavissa käänteinen korrelaatio. Ilon ja surun tunteet olivat huomattavasti paremmin tunnistettuja koulutettujen laulajien ääninäytteistä. Lisäksi intensiteetti tunnistettiin selvästi paremmin koulutettujen laulajien ääninäytteistä. Tutkimustulosten valossa näyttää siltä, että tunteen koodaaminen akustiseen informaatioon tapahtuu yhtä paljon skaalaamalla kuin biomekaanisesti. Laulaja näyttää normittavan eri tunnetilojen akustiset piirteet suhteessa omaan neutraaliääntöönsä. Eri tunteilla näyttää olevan toisistaan poikkeavat akustiset profiilit, mutta puheäänestä poikkeava sävelkorkeus saattaa vaikeuttaa tunteen tunnistamista. Tutkimuksen tuloksiin nojaten voidaan ajatella, että lauluäänen tekninen kouluttaminen tunneilmaisun habituaalisia akustisia parametrejä myötäillen voi edesauttaa tunteen tunnistettavuutta.Tutkimustulosten valossa näyttää myös siltä, että akustista tunneilmaisua kannattaa tehdä laulaessa mieluummin liioitellusti kuin varoen. ABSTRACT The aim of this study was to map the acoustic parameters of the singing voice in emotional expression and contemplate on their educability in the context of vocal technique. The study questions were approached quantitatively by measuring acoustic parameters that might contribute to emotional expression from the singing voice. A listening test was conducted to determine whether it was possible to hear the induced emotion and its' intensity from the singing samples. The acoustic parameters of the samples were then compared with the results of the listening test to find commonality between acoustic cues and decoding of emotional information from the singing voice. The educability of emotional expression in singing voice was tested by activating the memory traces of the subjects by means of suggestion. It was also tested whether or not there were differences in emotional expression between singers with formal singing education and singers who didn't held a degree in singing. Four singers were included in the study; two educated and two uneducated. Singers were recorded during a singing task, expressing three different emotions (happiness, sadness, anger) with three different intensities (mild, moderate, maximal) and one without emotion (neutral state). Samples were recorded before and after influencing subjects by suggestion. The suggestion was made by following the guidelines of perceptual-motor learning in a form of an interview. Samples were cut to a 500-600 ms stretch of vowel [a:] from which the acoustical analysis and the listening test were performed. In the listening test auditors (N4) were asked to identify the emotion and its' intensity being portrayed in a sample. All of the acoustic measurements in this study were calculated with Praat computer software that is designed for the analysis of speech. According to the acoustical measurements (F0-F5, Alfa-ratio, dB, jitter, shimmer, HNR) of this study it can be said that acoustical expression of emotion in singing voice is done in part by varying the intensity of voice, by formant tuning and by varying the adduction of the glottis. Strongly expressed anger stood out from other emotions and neutral with a different formant structure and loudness level. After the suggestion there were slight tuning of the acoustic parameters especially in formant structures and loudness. In this data it was clearly shown that the educated singers used their voices more diversely to portray emotions than the uneducated singers. Recognizing emotion from a short excerpt proved to be difficult. Anger was the most recognizable emotion and it was statistically well identified regardless of the singers' educational background. Anger and sorrow correlated negatively with each other. Happiness and sorrow were considerably better recognized from the samples given by educated singers. Also intensity was significantly better identified from them. In the light of this data it looks like that the acoustic coding of emotional information to the signal is as much of a scaling process as it is a biomechanical feat. The singer seems to be standardizing the characteristics of a given emotion to his/her own neutral phonation. Different emotions seem to have distinctive acoustic profiles, but the singing voice might make it more difficult to recognize emotions because of the broader pitch variation. This research data indicated that vocal technique that comply the habitual acousic parameters of discrete emotions might aid the listener to better distinguish between emotions. In the light of this sudy it looks that the emotional interpretation in singing is best done overstated rather than understated

Emotionaalinen ääni laulutaiteessa : lyhytkoulutuksen vaikutukset äänelliseen tunneilmaisuun

Tutkimuksen tarkoituksena oli kartoittaa akustisen tunneilmaisun parametrejä lauluäänessä ja pohtia tunneilmaisun lauluteknistä koulutettavuutta. Tutkimuskysymyksiä lähestyttiin kvantitatiivisesti mittaamalla lauluäänestä erilaisia akustisia parametrejä, jotka saattaisivat kontributoida tunneilmaisuun. Tutkimuksessa suoritettiin kuuntelukoe, jossa kuulijat arvioivat laulunäytteistä tunnetta ja tunteen intensiteettiä. Akustisista parametreista saatuja tuloksia verrattiin kuuntelukokeen tuloksiin pyrkimyksenä löytää yhteisiä tekijöitä akustisten vihjeiden ja tunteen dekoodaamisen välillä. Lauluäänen tunneilmaisun koulutettavuutta pyrittiin testaamaan aktivoimalla koelaulajien muistiedustuksia suggestion avulla. Tutkimuksessa selvitettiin lisäksi, erottaako kuulija eroja äänellisessä tunneilmaisussa koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien välillä. Tutkimuksessa käytetty laulunäyteotos valittiin koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien perusjoukosta. Koehenkilöiden tehtävänä oli tuottaa tunnepitoista ääntä kolmiportaisella asteikolla. Tunnetiloiksi valittiin viha, suru ja ilo + neutraali. Suggestiotuokio toteutettiin haastatteluna. Kuuntelukoetta ja akustista analyysiä varten näytteistä leikattiin lyhyt pätkä (500 600 ms) [a:]-äännettä. Kuuntelukokeessa pyrittiin selvittämään, tunnistaako kuulija tunteen ja/tai tunteen intensiteetin laulunäytteestä. Kaikki tässä tutkimuksessa käytetyt akustiset mittaukset laskettiin 231 näytteen aineistosta Praat-analyysiohjelmalla. Tutkimuksessa havaittiin akustisten mittausten perusteella (F0-F5, Alfa-ratio, dB, jitter, shimmer, HNR), että tunteiden ilmaisussa käytetään äänen voimakkuuden vaihtelua, formanttituunausta ja ääniraon adduktioasteen vaihtelua. Akustisten parametriensä perusteella muista tunteista selvästi erottui voimakkaasti ilmaistu viha, jonka formanttirakenne ja voimakkuus poikkesivat muista tunteen akustisista ilmauksista ja neutraalista. Suggestion jälkeen akustisissa parametreissä tapahtui pientä hienosäätöä mm. äänenvoimakkuuden käytössä ja formanttirakenteissa. Tässä aineistossa koulutettujen ja kouluttamattomien laulajien akustisesti mitattavissa oleva ero näkyi äänenkäytön monipuolisuutena koulutetuilla laulajilla. Tunteen tunnistaminen lyhyistä laulunäytteistä näytti tämän tutkimuksen perusteella olevan melko vaikeaa. Tunnekohtaisesti katsottaessa viha oli selkeästi parhaiten tunnistettu, eikä laulajan koulutus tuonut tilastollista merkitsevyyttä tunteen tunnistamiseen. Vihan ja surun tunnistamisessa oli havaittavissa käänteinen korrelaatio. Ilon ja surun tunteet olivat huomattavasti paremmin tunnistettuja koulutettujen laulajien ääninäytteistä. Lisäksi intensiteetti tunnistettiin selvästi paremmin koulutettujen laulajien ääninäytteistä. Tutkimustulosten valossa näyttää siltä, että tunteen koodaaminen akustiseen informaatioon tapahtuu yhtä paljon skaalaamalla kuin biomekaanisesti. Laulaja näyttää normittavan eri tunnetilojen akustiset piirteet suhteessa omaan neutraaliääntöönsä. Eri tunteilla näyttää olevan toisistaan poikkeavat akustiset profiilit, mutta puheäänestä poikkeava sävelkorkeus saattaa vaikeuttaa tunteen tunnistamista. Tutkimuksen tuloksiin nojaten voidaan ajatella, että lauluäänen tekninen kouluttaminen tunneilmaisun habituaalisia akustisia parametrejä myötäillen voi edesauttaa tunteen tunnistettavuutta.Tutkimustulosten valossa näyttää myös siltä, että akustista tunneilmaisua kannattaa tehdä laulaessa mieluummin liioitellusti kuin varoen. ABSTRACT The aim of this study was to map the acoustic parameters of the singing voice in emotional expression and contemplate on their educability in the context of vocal technique. The study questions were approached quantitatively by measuring acoustic parameters that might contribute to emotional expression from the singing voice. A listening test was conducted to determine whether it was possible to hear the induced emotion and its' intensity from the singing samples. The acoustic parameters of the samples were then compared with the results of the listening test to find commonality between acoustic cues and decoding of emotional information from the singing voice. The educability of emotional expression in singing voice was tested by activating the memory traces of the subjects by means of suggestion. It was also tested whether or not there were differences in emotional expression between singers with formal singing education and singers who didn't held a degree in singing. Four singers were included in the study; two educated and two uneducated. Singers were recorded during a singing task, expressing three different emotions (happiness, sadness, anger) with three different intensities (mild, moderate, maximal) and one without emotion (neutral state). Samples were recorded before and after influencing subjects by suggestion. The suggestion was made by following the guidelines of perceptual-motor learning in a form of an interview. Samples were cut to a 500-600 ms stretch of vowel [a:] from which the acoustical analysis and the listening test were performed. In the listening test auditors (N4) were asked to identify the emotion and its' intensity being portrayed in a sample. All of the acoustic measurements in this study were calculated with Praat computer software that is designed for the analysis of speech. According to the acoustical measurements (F0-F5, Alfa-ratio, dB, jitter, shimmer, HNR) of this study it can be said that acoustical expression of emotion in singing voice is done in part by varying the intensity of voice, by formant tuning and by varying the adduction of the glottis. Strongly expressed anger stood out from other emotions and neutral with a different formant structure and loudness level. After the suggestion there were slight tuning of the acoustic parameters especially in formant structures and loudness. In this data it was clearly shown that the educated singers used their voices more diversely to portray emotions than the uneducated singers. Recognizing emotion from a short excerpt proved to be difficult. Anger was the most recognizable emotion and it was statistically well identified regardless of the singers' educational background. Anger and sorrow correlated negatively with each other. Happiness and sorrow were considerably better recognized from the samples given by educated singers. Also intensity was significantly better identified from them. In the light of this data it looks like that the acoustic coding of emotional information to the signal is as much of a scaling process as it is a biomechanical feat. The singer seems to be standardizing the characteristics of a given emotion to his/her own neutral phonation. Different emotions seem to have distinctive acoustic profiles, but the singing voice might make it more difficult to recognize emotions because of the broader pitch variation. This research data indicated that vocal technique that comply the habitual acousic parameters of discrete emotions might aid the listener to better distinguish between emotions. In the light of this sudy it looks that the emotional interpretation in singing is best done overstated rather than understated

Musiikkiliikuntaa yläasteelle ja lukioon

Abstract This collection of pedagogical articles is the result of the exploratory teaching practice process of music education students at the University of Oulu in the pedagogy of music-and-movement education course in the fall of 2022. During the course, students explored the area of music-and-movement they chose by getting to know the literature of the field, completing teaching practice and reflecting on the pedagogical process in the form of seminar work. We particularly thought about how music-and-movement exercises can be made suitable for young people in middle school and high school music classes. In the writings that resulted from the process, various forms of musical embodiments are discussed. The topics of the articles range from the pulsativity of music, to figuring out the rests in music, entrainment, coordination and fine motor skills, body rhythms, changing rhythms, structure of music, images as tools of musical movement, solfeggio, mental images, feelings and stories in music, and the role of a teacher in music-and-movement classes for young musicians.Tiivistelmä Tämä pedagoginen artikkelikokoelma on syntynyt Oulun yliopiston musiikkikasvatuksen opiskelijoiden tutkivan opettajuuden harjoitusprosessin tuloksena musiikkiliikunnan pedagogiikan kurssilla syksyllä 2022. Kurssin aikana opiskelijat tutkivat valitsemaansa musiikkiliikunnan osa-aluetta tutustumalla alan kirjallisuuteen, suorittamalla opetusharjoittelun ja reflektoimalla pedagogista prosessia seminaarityöskentelyn muodossa. Pohdimme erityisesti sitä, miten musiikkiliikuntaharjoitukset soveltuvat nuorison käyttöön yläasteen ja lukion musiikintunneilla. Prosessin tuloksena syntyneissä kirjoituksissa käsitellään monipuolisesti musiikin kehollistamista. Artikkelien aiheet liikkuvat perussykkeestä, taukojen hahmottamiseen, tahdistumiseen, koordinaatioon ja hienomotoriikkaan, kehorytmeihin, vaihtuviin tahtilajeihin, muotorakenteeseen, kuviin musiikkiliikunnan välineinä, säveltapailuun, mielikuviin, tunteisiin ja tarinoihin musiikissa sekä opettajan rooliin nuorille suunnatun musiikkiliikunnan toteuttamisessa

Miten ammattikorkeakoulujen strategiarahoitus kohdentuu?

Tässä artikkelissa tarkastellaan suomenkielisten ammattikorkeakoulujen strategiarahoituksen määrää, rahoituksen kohdentamista sekä rahoitusta suhteessa ammattikorkeakoulun opiskelijamäärään. Tarkastelu kohdentuu erityisesti strategiarahan kohdentamiseen suhteessa opintojen ja työn integrointiin sekä työelämään kiinnittymisen edistämiseen ammattikorkeakouluissa.This article examines the allocation of innovation-/profile-oriented funding in relation to employability indicators and student’s integration to the labour market in the universities of applied sciences in Finland The research data consists of information gathered from the Vipunen -database of educational administration and the open access strategy contracts between universities of applied sciences and the Ministry of Education and Culture for the contract period of 2017-2020. Funding had been allocated to work-life collaboration in the following UAS’s: Haaga-Helia UAS, Laurea UAS, Oulu UAS and Satakunta UAS. Cooperation with commercial and industrial life had been appointed as the focus of activities in the UAS’s of Lappi and Satakunta. Metropolia UAS allocates it’s strategy funding to higher education and employability of immigrants. Entrepreneurship was selected as a focal point of strategy funding in Haaga-Helia UAS, Laurea UAS, Oulu UAS, Saimaa UAS, Satakunta UAS and Seinäjoki UAS. The study revealed that most of the funding was allocated to the following five themes: improvement of admission procedures, structural and strategic alliances, entrepreneurship, organizational development of campuses and internationalization. In proportion to the number or students in the UAS’s the government allocated strategy funds were not distributed evenly. Haaga-Helia UAS got the least (710 euros/ student) and Lahti UAS got the most (1516 euros/student). Strategy funding is a strong governmental steering devise. In the contract period of 2017-2020 entrepreneurship, internationality and regional development were strongly featured in most UAS-OKM contracts. One way of viewing the strategy funding of UAS’s is to see it as a way of carrying out working life pedagogics

Miten ammattikorkeakoulujen strategiarahoitus kohdentuu?

Tässä artikkelissa tarkastellaan suomenkielisten ammattikorkeakoulujen strategiarahoituksen määrää, rahoituksen kohdentamista sekä rahoitusta suhteessa ammattikorkeakoulun opiskelijamäärään. Tarkastelu kohdentuu erityisesti strategiarahan kohdentamiseen suhteessa opintojen ja työn integrointiin sekä työelämään kiinnittymisen edistämiseen ammattikorkeakouluissa

Training the Vocal Expression of Emotions in Singing : Effects of Including Acoustic Research-Based Elements in the Regular Singing Training of Acting Students

Objectives This study examines the effects of including acoustic research-based elements of the vocal expression of emotions in the singing lessons of acting students during a seven-week teaching period. This information may be useful in improving the training of interpretation in singing. Study design Experimental comparative study. Methods Six acting students participated in seven weeks of extra training concerning voice quality in the expression of emotions in singing. Song samples were recorded before and after the training. A control group of six acting students were recorded twice within a seven-week period, during which they participated in ordinary training. All participants sang on the vowel [a:] and on a longer phrase expressing anger, sadness, joy, tenderness, and neutral states. The vowel and phrase samples were evaluated by 34 listeners for the perceived emotion. Additionally, the vowel samples were analyzed for formant frequencies (F1–F4), sound pressure level (SPL), spectral structure (Alpha ratio = SPL 1500–5000 Hz − SPL 50–1500 Hz), harmonic-to-noise ratio (HNR), and perturbation (jitter, shimmer). Results The number of correctly perceived expressions improved in the test group's vowel samples, while no significant change was observed in the control group. The overall recognition was higher for the phrases than for the vowel samples. Of the acoustic parameters, F1 and SPL significantly differentiated emotions in both groups, and HNR specifically differentiated emotions in the test group. The Alpha ratio was found to statistically significantly differentiate emotion expression after training. Conclusions The expression of emotion in the singing voice improved after seven weeks of voice quality training. The F1, SPL, Alpha ratio, and HNR differentiated emotional expression. The variation in acoustic parameters became wider after training. Similar changes were not observed after seven weeks of ordinary voice training.©2021 Elsevier. This manuscript version is made available under the Creative Commons Attribution–NonCommercial–NoDerivatives 4.0 International (CC BY–NC–ND 4.0) license, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed