16、探索音乐结构的奥秘:从基本形状到整体统一

探索音乐结构的奥秘:从基本形状到整体统一

1. 音乐结构中的基本概念

音乐不仅仅是音符的组合,它更是一种复杂而有序的艺术形式。理解音乐结构的核心在于掌握其基本要素,如旋律、和声、节奏和调性。这些要素相互作用,共同构建了音乐作品的独特魅力。在深入探讨音乐结构之前,我们需要先了解几个关键概念。

1.1 基本形状(Grundgestalt)

基本形状是指音乐作品中反复出现的、具有代表性的片段或动机。这些片段不仅构成了主题的基础,还影响着音乐的整体发展。基本形状可以是旋律、和声或节奏模式,它们在作品中扮演着重要的角色,为听众提供了识别和记忆的线索。

1.1.1 动机(Motive)

动机是音乐中最基本的构成单位,通常由几个音符组成,具有独特的节奏和音高特征。动机可以通过重复、变奏和发展来扩展成更复杂的音乐段落。以下是几种常见的动机处理方式:

  • 重复 :直接重复动机,保持其原始形态。
  • 变奏 :改变动机的某些特征,如节奏、音高或音色。
  • 发展 :通过扩展或压缩动机,创造出新的音乐材料。
动机处理方式 描述
重复 直接重复动机,保持其原始形态。
变奏
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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