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《雷石音乐圣经》是继《震撼》之后国内开发制作的第二款音乐多媒体软件光盘,由北京雷石世纪科技有限责任公司制作,国际文化交流音像出版社出版。 和《震撼》一样,《雷石音乐圣经》也以西方古典音乐为主要内容。安装并运行本软件后,屏幕上出现主菜单(总目录),内容分为“音乐史”、“音乐大师”、“音乐家”、“名曲赏析”和“CD圣经”5个部分。音乐史主要介绍巴罗克音乐、古典乐派音乐、浪漫主义音乐、印象主义音乐,近现代音乐和民族乐派音乐;音乐大师主要介绍大师级的作曲家、指 相似文献
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张丁方 《卫星电视与宽带多媒体》2020,(5):188-189
桑巴舞音乐节奏的把握对跳好桑巴舞至关重要。桑巴舞蹈的轻松、欢快、热情决定了其节奏的复杂与多变,本文通过对桑巴基本步伐小节数不同组合的节奏来剖析其特点,桑巴舞的不同节奏带来舞者肢体丰富的表达,同时也诠释了其节奏的魅力。 相似文献
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对于音乐爱好者和音响发烧友而言,在爵士女声领域.估计大家在心目中都有一些熟悉的名字。但是对于欧玛拉·裴多昂多(Omara Portuondo)这个名字来说,大家或许会感到非常陌生。除了陌生之外,或许大家还会感到意外.甚至是惊讶, 相似文献
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随着社会的进步和科技的发展,单片机的实际应用逐渐走向成熟,已经被应用于社会的各个领域。本文就应用单片机系统实现对音乐节奏识别灯效系统的智能控制展开讨论,让灯光与音响设备不需要任何导线连接,直接采用声波控制,让彩灯随着音乐的节奏进行闪烁,实现灯光与音乐的完美结合,增加生活的体验乐趣,衬托美丽的氛围。 相似文献
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《广播电视网络技术》2012,(6):127-127
我是北京电影学院导演系毕业的学生。我对母校有很深的感情,它就是我2002年来中国读书的原因。除了北京电影学院,大家都知道世界上有其它教电影的学校,可能不少的人会关注到美国或者在欧洲的学校,所以我今天想介绍位于古巴的国际电影电视学院,名为“EICTV”。 相似文献
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随着散打运动的发展,比赛中运动员的技术水平和竞技能力渐趋接近,仅凭身体、技术战胜对手的现象逐渐减少。良好的运动素质和技术水平,只有通过一定的战术形式表现出来,才能在比赛中有更多的取胜机会.在散打运动员中,动作节奏和战术节奏能有效地调动和控制对手,掌握比赛的主动权。 相似文献
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当前,人们在观赏电视节目的时候,开始更多地注意对美感的欣赏,在这里就要谈到画面节奏这个问题了.在电视新闻专题片当中,要想被观众所接受,电视新闻专题片的创作者就要把专题片的语言节奏与画面节奏很好地结合在一起,以此来达到与观众的共鸣.本文就电视新闻专题片的画面节奏问题进行了研究探讨. 相似文献
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《梦回西班牙向大师罗德里格致敬》,绝对是一部能为你带来美好感受的音乐DVD,无论是视觉上的,还是听觉上的。宛如风和日丽的时候漫步在西班牙和煦的微风中,湛蓝的天空、红色的土地、油绿的树木、风格独俱的建筑……西班牙浓郁的民族风情扑面而来,让我如醉如痴。 相似文献
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作为人类历史上最古老的音乐形式.打击乐是管弦乐器发展到极致后,古典音乐里最具发展空间的门类之一。著名音乐家奥尔夫认为:“节奏是音乐诸要素中最基本的要素。”而在打击乐中.节奏则尤为重要。 相似文献
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音乐节拍是音乐的重要特征之一,对音乐节拍的提取是音乐识别的重要研究内容。小波变换方法可以实现对音乐节拍特征进行有效的提取与识别。文中对音乐节拍的分析采用双尺度小波变换(DWT)方法,即离散小波变换,提取音乐信号的自相关包络,对自相关包络信息进行分析,从而实现对音乐节拍信息的识别。实验证明,文中提出的方法可以有效地对音乐信号的节拍信息进行识别。 相似文献
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影片是由画面和声音两部分组成的,所以影片的节奏也是由画面和声音节奏共同作用而形成的.声音对影片节奏的控制作用是极为微妙的,声音对影片节奏控制作用的大小并不是与其本身的节奏成正比的.这种控制作用是声音与画面相结合的产物.本文主要从影片的各个部分(剪辑点、段落、整体)来看看声音是如何对影片产生作用的. 相似文献
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《广播电视网络技术》2013,(9):124-125
有人曾对纪录片下过这样的定义:纪录片就是不加主观介入地,用摄像机对人物和现场进行原生态的纪录。于是我们就能在部分电视纪实作品中看到,人物行踪和一些现实事件被原汁原味地复制下来了。这种“原生态”的纪录片模式在日本和韩国较为盛行。 相似文献
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作为一个乐迷,如果你还没有听过巴托克的《管弦乐协奏曲》,那将是一个很大的遗憾。因为这部作品是二十世纪音乐的经典,无论是开始部分神秘的沸腾状态,还是结尾光怪陆离的舞蹈节奏,几乎无法用语言来形容其中洋溢着热切的活力。 相似文献
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随着流媒体应用的蓬勃兴起,音频信号的自动分类开始成为工程与学术关注的热点之一。根据音乐信号对乐曲表现的情绪进行分类,由于涉及音乐信号的社会属性和自然属性的综合表征与模糊分类,因此处理方法相应需要在各种传统表征与分类方法的基础上进行机制筛选与架构优化。该文探讨了在AdaBoost算法,K-L变换和GMM模型的基础上构造弱分类器的方法,采用多层分类器结构,成功地实现了对音乐信号进行情绪分类。初步的实验对163首歌曲进行平静(Calm),悲伤(Sad),激动(Exciting)以及愉悦(Pleasant)4种类别的分类,训练集和测试集的分类准确率分别达到97.5%和93.9%,展示了这种方法的可行性和进一步发展的潜在价值。 相似文献