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关键词： 《闪闪的红星》   江苏省东台市   千年古镇   二胡   全神贯注   《映山红》   潘冬子  

摘要： 周末的清晨,在千年古镇——江苏省东台市时堰镇老镇区井栏巷11号,伴随着激扬奔放的二胡、扬琴声响起,学生们正全神贯注地与老师一同演奏着曲目《映山红》随后,老师放下手中的二胡,给学生们讲起《闪闪的红星》中主人公潘冬子的革命故事。看着演奏日渐熟练的学生,老师的脸上露出了笑容,他就是东台市时堰镇“汉澄德艺教育辅导站”的老师——刘汉澄。

关键词： 中国传统音乐   传承   传播   自我   琵琶  

摘要： 如何看待音乐艺术的东西方差异?又如何在其中探寻自我,特别是如何在国际上成为文化传统的传承和传播者?正是当代表演艺术界研究与思考的重要课题。带着这些问题,琵琶演奏家吴蛮邀约了美国达特茅斯学院作曲教授董夔、华裔多种器乐演奏家汪洪结合各自的音乐人生经历,共同探讨音乐中蕴藏着的人生况味,通过对话,以他们的视角来思考如何在中西方融合中更加清晰界定自身特质、不迷失自我等话题。

关键词： 江月   琵琶   声色   跨学科学习  

摘要： “以江月为文澜”的谋篇布局让《琵琶行》精妙绝伦,也给予了后人深入研究的独特视角,其典型特质随着时间推移而真实巧妙地转变,营造出广袤阔远的空间和澄澈冷寂的氛围。本文“声色”之美的审视与品读,需要我们探究“江月”三个阶段的动态文本影像建构、空间和色彩交织的静态文本影像呈现,尤其是“江月”与“琵琶”的声色互动、共融共生状态。此外,声色审美探究还需整合美术、音乐、物理和地理等高中其他学科的必备知识内容和学科思维方式,从跨学科视角对文本进行研习,是导向跨学科教学,构建跨学科教学体系,提升学生跨学科综合素养的有力尝试。

关键词： 弦鸣乐器   琵琶   弹拔乐器  

摘要： 琵琶,早期称“枇杷”“批把”。东汉至隋代,琵琶曾是各种颈箱型弹拔乐器的泛称。其结构由琴箱(槽)和号柄(颈或项)组成。

关键词： 礼乐文化   古琴   修身养性   琴社   雅趣   幽兰   英国人  

摘要： “琴之为器也,德在其中”。古琴作为四艺之首,是中国礼乐文化的典型代表之二。抚琴弄弦,修身养性,已经成为不少英国人心中的雅趣。推动这种雅趣形成的因素之一正是幽兰琴社的社长程玉。

关键词： 古琴   唱词   伦理思想   研究   中国   宋代  

ISBN: (纸本)9787214275851

摘要： 古琴作为儒家思想的一种载体，其命运与儒家礼乐教化思想的兴衰程度是成正此的，儒学兴则琴学盛。古琴艺术作为一种社会意识形态，受社会环境、政治背景和道德观念的影响，是对其所赖以生存盼经济基础和社会现实的反映。由于琴乐的伦理思想主要体现在其词部分，故本书以宋代古琴曲词作为研究对象，选取部分具有代表性的古琴曲词，挖掘其中蕴含的伦理思想。

关键词： 琵琶   音乐教育   和田地区  

摘要： 随着新课程教育教学课程不断深化改革,以往的音乐教育课程已经不能够满足现阶段中小学学生音乐教育的发展与进步,针对此种情况需要进行一定程度的改革,因此应在课程的目标、分类、设置、方法与教学手段上进行相应变革。琵琶课程教学是高校音乐教育专业中不可或缺的一部分,对高校大学生就业发展有着极为重要的影响,通过做好琵琶课程教学,培养学生高超的演奏技巧、欣赏能力与教育教学能力,从而得到高校音乐教育工作者共同的认可。本文主要针对和田地区高等师范类学校,对音乐教育专业琵琶课程教学现状进行研究分析,并提出相关改进建议与改革措施。

关键词： 《秦土情》   古筝   演奏   陕西音乐特色   戏曲  

摘要： 战国时期,古筝在陕西地区迅速流行起来,广受人们的喜爱和认可,所以陕西地区古筝被称为“秦筝”。由于陕西地区悠久的历史文化和独特的地域特色,使得秦筝发展尤为昌盛。广大筝乐作曲家积极弘扬秦地文化,以秦地的戏曲文化为基本素材,创作出许多有名的陕西筝曲,《秦土情》是秦地典型代表作品之一。笔者通过对筝曲《秦土情》的地方音乐元素和情感表达进行深度分析与研究,从而更好地把握本曲的情感,更精准地演奏筝曲《秦土情》。

关键词： 古琴   打谱   音乐表演  

摘要： 古琴调意之说历来已久,其研究多为调意本体的单一研究。作为琴曲之前的调意,从标题到音乐本体,理应与后续琴曲有所关联。本文将以乐律学、演奏经验、中国古代哲学等多角度的辩证思考,对《神品蕤宾意·神奇秘谱》进行打谱研究。

关键词： 古琴   支持向量机   木材纹理   面板质量  

摘要： 本研究应用支持向量机算法,结合古琴共鸣板木材表面纹理特征,建立古琴面板质量预测模型。共收集古琴面板样品77张,采用数码相机拍摄共鸣板图像,经图像处理去除背景。提取包括连续纹理数、断裂纹理数、最长纹理值等7项纹理特征定量指标,以其中21张样品作为训练集,余下56张作为测试集。利用支持向量机结合专家打分法对训练集特征进行模型训练,并对测试集进行等级预测。结果显示,训练集和测试集的分类准确率分别达到95.23%和96.42%。两组预测等级与专家评分实际等级之间误差较小。研究表明,支持向量机算法可对古琴面板木材纹理特征进行有效分类,实现面板质量的准确预测,为乐器面板的选材提供了参考。