12、探索音乐结构中的统一性与动机发展

探索音乐结构中的统一性与动机发展

1 引言

音乐作为一种复杂的艺术形式,不仅承载着情感和表达,还蕴含着严谨的结构和逻辑。理解音乐作品如何通过其内在结构实现统一性和多样性,是音乐理论研究的核心之一。本文将探讨音乐作品中统一性的构成要素,特别是动机的发展及其在不同作品中的表现。通过对具体作品的分析,我们将揭示音乐结构的深层逻辑,以及作曲家如何通过各种手段实现作品的连贯性和独特性。

2 动机的发展与变化

动机(motive)是音乐中最基本的构建单元之一。它通常由几个音符组成,具有独特的旋律、节奏或和声特征。动机的发展和变化是音乐作品中最重要的动力源泉之一,它们不仅赋予作品内部的连贯性,还能创造出丰富的变化和对比。

2.1 动机的基本特征

动机的基本特征包括旋律轮廓、节奏模式和和声功能。这些特征决定了动机的独特性和可识别性。例如,在贝多芬的《英雄交响曲》中,开头的四个音符动机贯穿了整部作品,成为全曲的核心元素。这个动机不仅在旋律和节奏上有显著特点,还在和声上起到了重要的作用。

特征 描述
旋律轮廓 动机的音高排列,形成特定的音程关系
节奏模式 动机的时间分布,包括音符的长短和强弱
和声功能 动机在和声进行中的作用,影响调性和调式的稳定性
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语英语新闻平台上检索,初步锁定德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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