73、今日重读早期音乐:传统与创新的交融

今日重读早期音乐:传统与创新的交融

在音乐的历史长河中,早期音乐的研究与演绎一直是一个充满魅力与挑战的领域。从乐器的重建到音乐作品的重新诠释,从对传统的继承到创新的探索,早期音乐正以全新的姿态展现在我们面前。

早期音乐研究的先驱与新发现

Wanda Landowska开启了对乐器的开创性研究,这一研究引发了对巴洛克键盘音乐的重新发掘。她与Pleyel的合作使得第一批羽管键琴的重建成为可能。当时,羽管键琴虽已为人熟知,但人们将其视为拨弦钢琴,而非历史乐器的复制品,其目标是对现代乐器进行改造,而非复制历史模型。这就如同Ravel吸收过去的音乐来创造新事物一样,巴洛克音乐被重新调整,成为了灵感的重要来源,激发了实验与创作。Wanda Landowska的工作甚至促使当时的作曲家为现代羽管键琴创作,比如Francis Poulenc的《田园协奏曲》,这是现代第一部羽管键琴协奏曲。

新古典主义与早期音乐

Poulenc、Ravel等受模态格里高利圣咏启发进行创作的作曲家的作品,在当时被归类为新古典主义。对于像Varèse这样的进步主义者来说,“新古典主义”这个词带有贬义。然而,这一观点可能并不全面。超越时间和风格的简单分类,从过去汲取灵感进行创作不应总是被视为一种倒退行为,而应看作是将过去的元素融入当代视角,与传统进行互动的方式。Meschonnic提出了“现代统一体”的概念,认为元素之间的相似性可以使它们与一个独特的核心相关联。这种线性的时间观念将音乐视为一种垂直的构建,使历史不再被宗教思想所过滤。一些艺术风格的称谓,如哥特式、巴洛克式、洛可可式、印象派、立体派等,最初具有贬义,但后来获得了应有的尊严。新事物往往会引发恐惧,而新古典主义本身意味着作曲家对音乐超越传统的理解。但

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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