Попытайся ответить на вопрос какие свойства музыки

Загадочный мир звуков Сергея Рахманинова

Прочитать отрывок из книги Н.Бажанова «Рахманинов».

Шаг за шагом непостижимый мир звуков раскрывал маленькому музыканту свои кладовые. <…>

Когда наступали сумерки, бабушка (Софья Александровна Бутакова) складывала рукоделье и начинался разговор по душам. К душе внука она хорошо узнала дорогу. Иногда бабушка «сказывала» нараспев, особым новгородским говорком, про Васю Буслаевича и Вольгу Святославовича. <…>

Раз, пошептавшись с бабушкой, Ульяша принесла из соседней комнаты гитару…

Подумав, завела Ульяша старинную свадебную песню – «Матушка моя, что во поле пыльно?..».

Голос у неё оказался неожиданно низкий, грудной. Сергей весь насторожился, тихонько и прерывисто дыша…

Пела в этот вечер Ульяша и суровую – про татарский полон, и задорно-лукавую – про утушку луговую.

Много воды, много песен утекло, покуда понял Серёжа, что и в музыке, и в жизни сердца печаль и радость – родные сёстры.

Раз Ульяша зазвала во двор белоголового и темноглазого пастушонка Савку. За спиной у него вместе с холщовой торбой висел на шнурке берестяной рожок… И рожок вдруг запел так светло и нежно, что Серёжа даже засмеялся от радости.

Однажды Сергей забрёл на церковный двор. На скамье подле звонницы сидел востроглазый старичок. Он назвался Яковом Прохоровичем и повёл Сергея на колокольню.

С изумлением Сергей следил за тем, как его кривые, чёрные, узловатые пальцы целой сетью верёвочек «играли» на малых колоколах.

Когда Сергей спускался с колокольни под щебет ласточек. Осторожно нащупывая крутые ступени, в голове у него гудело. Но зато он уже знал всё про колокола – вечевые, набатные, благовестные; знал, что такое красный – усладительный – звон.

Часто ранним утром, когда он ещё нежился под одеялом, сквозь щебет птиц за окошком с дальнего выгона долетал голос пастушьей жалейки. Он плыл над лугами, одетыми росой, потом вдруг как бы останавливался, повиснув в воздухе, и уходил, замирая. И во сне не снилось ни Савке, ни самому Сергею, что этот нехитрый напев пастушьего рожка много лет спустя на далёкой чужбине ещё не раз позовёт лебединой песней стареющего русского музыканта.

Загадочный мир звуков Сергея Рахманинова

Прочитать отрывок из книги Н.Бажанова «Рахманинов».

Шаг за шагом непостижимый мир звуков раскрывал маленькому музыканту свои кладовые. <…>

Раз, пошептавшись с бабушкой, Ульяша принесла из соседней комнаты гитару…

Подумав, завела Ульяша старинную свадебную песню – «Матушка моя, что во поле пыльно?..».

Голос у неё оказался неожиданно низкий, грудной. Сергей весь насторожился, тихонько и прерывисто дыша…

Пела в этот вечер Ульяша и суровую – про татарский полон, и задорно-лукавую – про утушку луговую.

О каких музыкальных впечатлениях маленького Серёжи Рахманинова рассказал писатель?

Какие музыкальные сочинения «звучат» со страниц этого рассказа?

Попытаться ответить на вопрос: «Какие свойства музыки Рахманинова доказывают правдивость его слов: «Я – русский композитор, и моя родина наложила отпечаток на мой характер и мои взгляды. Моя музыка – это плод моего характера, и потому это русская музыка… Единственное, что я стараюсь делать, когда я сочиняю, – это заставить её прямо и просто выражать то, что у меня на сердце»?

О каких музыкальных впечатлениях маленького Серёжи Рахманинова рассказал писатель?

Какие музыкальные сочинения «звучат» со страниц этого рассказа?

Попытаться ответить на вопрос: «Какие свойства музыки Рахманинова доказывают правдивость его слов: «Я – русский композитор, и моя родина наложила отпечаток на мой характер и мои взгляды. Моя музыка – это плод моего характера, и потому это русская музыка… Единственное, что я стараюсь делать, когда я сочиняю, – это заставить её прямо и просто выражать то, что у меня на сердце»?

Источник

Анонимный вопрос

10 мая 2018 · 18,2 K

Интересуюсь искусством, музыкой, литературой, в свободное время и компьютерные…

Музыка дарит нам разнообразные эмоции: может успокоить, взбодрить, воодушевить, заставить грустить, почувствовать страх. Нужно обладать невероятным талантом композитора, чтобы передать слушателю определенное чувство. Послушайте того же Ханса Циммера. Его не просто так приглашают работать на фильмы, ведь многие сцены не были бы столь волнительными и увлекательными без его музыки. Некоторые композиции даже могут вызвать мурашки. Разве это не удивительная сила?

В образах которые возникают в голове от того или иного произведения……………….

Музыка дарит разные эмоции:весилит может заставить грустить,успокаевыет
Разная музыка влияет на Человека.
Может избавлять от депрессии,снимает нервное и мышычное наприжения,стимулирует дыхание и кравооброщение,улучшает аппетит

Я сама это проходила я в (6)

В чем сила музыки?! –
В воздействии на настроение и ум человека, в разное время мира и жизни, в воспитании чувства воли и силы души, человека! Музыка отражает картины бытия, она как оружие в борьбе за жизнь, бывает разных жанров , поп-музыка, рок , джаз, классика, мажорная веселая, минорная грустная у каждого времени своя музыка, отражающая… Читать далее

Почему фанаты рок-музыки в большинстве не любят Баскова, Киророва, Диму Билана, ведь у них сильные и профессиональные голоса, которые дадут фору многим рокерам?

Музыкант и педагог по образованию, издатель, журналист, продюсер ряда музыкальных… · show-biz.by

Меломаны или просто разнообразные потребители музыкальной продукции имеют разные вкусы и соответственно разные критерии оценки артистов. Большинство относится к музыке с чисто потребительской позиции: “сделайте мне красиво”. Это значит, что исполнитель на сцене должен быть симпатичным, обаятельным, хорошо одетым, а песня – благозвучной и несложной для восприятия. А если такой артист обладает к тому же сильным, поставленным голосом, – то всё, это звезда и наш герой. Если же это певица, то будет вполне достаточно, если у неё будут иметься в наличии красивые ноги мини-юбка.

Но есть меломаны, сделанные из совсем другого теста и которые при оценке творчества артиста пользуются совсем другими критериями. Для них важно, чтобы певец был искренним, честным и пел о чем-то важном, что реально волнует человека в жизни, а не про какую-то абстрактную несчастную любовь. Если такой исполнитель не выводит гладкие оперные рулады, а хрипит и сипит, то это только прибавляет его выступлению достоверности. Как получается у Юрия Шевчука, Тома Уэйтса, Рода Стюарта, Бонни Тайлер, Тины Тернер, Брюса Спрингстина, как получалось у Владимира Высоцкого, Курта Кобейна и Дженис Джоплин. У этих артистов хриплый пронзительный голос – мощное средство выразительности. Они действительно, спев буквально пару нот и разрывая собственные связки, могут заглянуть в самую душу. Бывает, что вокальные данные совсем скромные, но артист поёт о таких важных вещах и находит такие точные слова, что становится кумиром. Как Булат Окуджава, Андрей Макаревич, Боб Дилан, Патти Смит. Собственно, большинство артистов в роке именно такие: с не особо выдающимися голосами, но с важными мыслями и идеями, которыми они со сцены делятся со слушателями.

Когда такой артист выходит на сцену в скромной черной футболке или кожаной куртке, это добавляет его образу достоверности, он воспринимается не как звезда-небожитель, а как хороший знакомый, “один из нас”, буквально сосед, которому доверяешь.

Вот и получается, что есть одна аудитория, которая после тяжелого трудового дня хочет отвлечься от тяжелых будней и полюбоваться на “красоту”. И есть другая, которая вовсе не хочет отключать мозги, а наоборот, желает думать, говорить и слушать о своих проблемах. Залакированные прически и блестящие пиджаки на сцене вызывают у неё только раздражение. И нет ничего удивительного в том, что эти два крайне разных сообщества относятся друг к другу с искренней и глубокой нелюбовью.

Прочитать ещё 32 ответа

Почему музыка доставляет удовольствие человеческому слуху?

Она не слуху доставляет удовольствие, а уму. Чёрт! Я просто не могу пройти мимо этого вопроса, потому что это – вопрос вопросов. Запросто может быть, что если “вынуть” один какой-то звук (или не один – это всё равно, но по-раздельности), то он не удовольствие доставит, а наоборот – пытку. Но когда он там, вместе с другими звуками, из всего вместе, из сочетания – и в моменте (гармония), и во времени (мелодия) – выходит удовольствие. Я тут где-то оставлял ссылку на статью в “Теории и практики” под названием (точно не помню) “Если мы опишем музыку математикой, то поймём, как работает наш мозг”. Это дельная статья. Но вообще, музыка – это тайна. Её, например, с точки зрения логики – не должно быть совсем. Потому что мелодия – это “разорванный временной континуум” или “дискретная непрерывность” (это одно и то же, но и то, и другое – невозможно, нонсенс). Но она есть! Значит – музыка, в принципе, вне досягаемости человеческой, философской, любой логики. Ну ладно, это всё захватывающе загадочно… …

Прочитать ещё 11 ответов

Существует ли вредная музыка?

Художник, искусствовед, актёр, диктор и вообще очень приятный человек…

Перед вами топор. Кусок металла на деревянной ручке. Им можно убить человека. Можно просто изуродовать — отрубить ногу или руку. Топором можно защититься от дикого зверя или отбиться от нападения врага. Им можно нарубить дров и согреться в холодную ночь. Можно убить зайца и приготовить жаркое. А можно «срубить» без единого гвоздя изумительной красоты деревянную церковь. А ещё топором можно просто срубить дом и прожить в нём всю жизнь.

Топор — это инструмент. И всё зависит от того в чьих руках он находится! Вы поняли аналогию? Музыка — это инструмент. А инструмент сам по себе не может быть «вредным» или «безвредным». Только человек может употребить этот инструмент «во зло». Марши и залихватские песни сопровождали эсэсовские карательные акции. Из специального автомобиля с громкоговорителем лилась музыка и заглушала вопли сжигаемых жителей деревни. Ужас кромешный, не правда ли? Но если послушать эти песни ВНЕ КОНТЕКСТА, то это просто весёлые солдатские песни.

На строительстве канала имени Москвы, по воспоминаниям современников, с утра до ночи из громкоговорителей низвергались водопадом песни Дунаевского, Колмановского и Покраса. Канал строили рабы! Рабы — заключённые. Они дохли как мухи от голода, болезней, избиений и безысходности. Но причём тут прекрасные песни Дунаевского? Это советские надсмотрщики превратили эти песни в орудие пыток и издевательств, когда тебя избивают прикладами под весёлое — «Я другой такой страны не знаю где так вольно дышит человек…»

Короче! Музыка, сама по себе, не может быть вредной. Но человек может её превратить во что угодно — и в спасительное лекарство и в орудие пытки, в волшебное развлечение и в смертельный яд!

Прочитать ещё 7 ответов

Что Вы можете рассказать о музыке 21 века? (особенности музыки и т.д)?

Сочиняю музыку, изучаю звукорежиссуру и музыкальное продюсирование.

Единственное, что можно сказать о музыке в наше время в целом – ее стало слишком много и она обесценилась. Музыка встала на конвейер и мы наблюдаем печальную картину копирования и штамповки. Дефицит свежих идей и свежего взгляда на музыку, а также отсутствие смелости у музыкантов сказать что-то свое. Особенно сильно этим болеет поп-музыка и метал, как ни странно.

Прочитать ещё 2 ответа

Источник

Музыка успокаивает, завораживает, лечит, бодрит, снимает напряжение. В чем проявляется сила музыки? Почему она так влияет на нас?
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp
Какие чувства вызывает у нас музыка любимых произведений. Спектр чувств будет огромен: радость, счастье, печаль, грусть, возбуждение, расслабление, нежность, душевный подъем и другие. Но среди них вряд ли будут присутствовать отрицательные ощущения: зависть, обида, чувство негатива, злость, стыд, вина. Все это говорит о том, что музыка имеет особый смысл и влияние на наш мозг. В чем заключается сила музыки, почему наш мозг так воспринимает её и подчиняется её влиянию? Музыка успокаивает, завораживает, лечит, бодрит, снимает напряжение. В чем проявляется сила музыки? Почему она так влияет на нас? Музыка – это источник удовольствия
Музыкальные ритмы помогают нам испытывать заряд бодрости и энергии, душевного подъема, забыть о проблемах, расслабиться, настроиться на рабочий лад. Многие из нас ставят на будильник любимые мелодии – потому что просыпаться так приятнее и настроение поднимается. День начинается с радостных моментов. Музыка очень близка нам. Мы быстро «входим» в контакт с ней: танцуем, двигаемся под звуки ритма. Движения наших тел отображают наше ощущение и понимание музыки, мы словно пропускаем её через себя. Помимо этого, все свои неприятные чувства и эмоции мы проецируем на неё. Музыка спасает нас от стресса, помогает расслабиться. Музыка защищает нас
Музыка выступает в роли щита, ограждающего нас от окружающих и собственных проблем. Мы пытаемся защититься посредством музыки от излишней общительности. Многие на рабочем месте одевают наушники и включают ненавязчивую музыку, потому это помогает им не отвлекаться на посторонние звуки и сосредоточиться на деле. Как часто после ссор с ребенком или любимым человеком, тот или иной уходил в свою комнату и включал музыку погромче. Это способ оградиться от нежелательного общения с родителями, близкими людьми. Поэтому на улицах мегаполисов и крупных городов часто встречаются люди с наушниками. Таким образом они пытаются уединиться и подумать о своем, не чувствуя себя всего лишь песчинкой в огромной массе людей. Музыка вдохновляет нас и делает умнее
Музыка – это своего рода вдохновение и муза. Многие талантливые личности обязаны любимым мелодиям новыми открытиями и творениями. Что и говорить, многие из нас творят под любимую музыку: кто-то на кухне, на бумаге, нотном листе или станке. Благодаря объемной музыки, звучащей на трех разных частотах, наш мозг начинает активнее работать. Музыка активизирует мышление, потому как процесс это эмоциональный, а мелодии дарят эмоции. Под влиянием музыки границы и способности нашего мышления расширяются. Музыка помогает справиться состраданием и побороть печаль
Мы слушаем музыку не только, когда наши глаза светятся от счастья, на душе весело и легко. Даже в грустные и тяжелые моменты жизни музыка окружает нас. Но когда на сердце грусть и печаль, в душе осадок горечи, мы ставим пластинку с грустные мелодиями. Тяги к веселым ритмам отсутствует. Ощущение, что печальные и даже трагические мелодии, помогают нам справиться с собственной душевной болью, побороть печаль, очищает нас от негативных эмоций. Во время депрессии или в другие тяжелые минуты, многие из нас становятся словно каменные, лишенные способности чувствовать. Музыка с нотками грусти, помогает освободиться от этого защитного кокона, позволяя снова чувствовать, вызывая эмоции, слезы. Одним словом, мы снова начинам жить через чувства. Печаль и грусть размыкает этот круг, в котором мы прибываем во время душевных переживаний. Мы открываемся жизни, успокаиваемся, начинаем глядеть в будущее, ищем новые пути и выходы.

Источник

Spotify запустился в России 15 июля. Мы попытались ответить на вопрос, каким образом стриминг-сервисы составляют для нас рекомендательные плейлисты. Спойлер: оказывается, это очень сложно.

Каждый понедельник более 100 миллионов пользователей Spotify получают свежий плейлист под названием «Discover Weekly». Это персональный сборник из 30 новых для слушателя песен, которые, как считает сервис, скорее всего, понравятся пользователю.

Так выглядит плейлист «Discover Weekly»:

Популярность подобных рекомендаций побудила Spotify вложить больше ресурсов в разработку алгоритмов создания плейлистов.

Каким образом Spotify еженедельно отбирает для каждого пользователя по 30 песен? Для ответа на этот вопрос обратимся к истории рекомендательных сервисов с музыкой.

Краткая история музыкальных рекомендаций

В нулевые сервис Songza запустил функцию музыкальных онлайн-рекомендаций, используя живых кураторов. Команда «музыкальных экспертов» составляла, по мнению руководства сервиса, грамотные, но неперсонализированные плейлисты, распределяя их по настроениям и жанрам. Позже подобную стратегию возьмет на вооружение сервис Beats Music, который в 2015-м перевоплотится в Apple Music.

Система живых кураторов работала хорошо, но она основывалась на субъективном выборе экспертов и поэтому не могла учитывать индивидуальный вкус каждого пользователя. В какой-то моментSongza перестал работать автономно, став частью Google Play Music.

Наряду с Songza одним из оригинальнейших игроков в сфере музыкальных рекомендаций в нулевые был сервис Pandora. Его авторы придумали присваивать каждой песне набор тэгов. Группа людей слушала музыку, собирала тэги и помечала ими каждую песню. Этот метод позволял с легкостью составлять плейлисты похожей музыки.

Примерно в то же время была создана аналитическая платформа The Echo Nest, которая отличалась радикальным подходом к персонализации музыки. The Echo Nest использовала алгоритмы для анализа музыки и текста песен для создания персональных рекомендаций. Позже этот сервис был куплен Spotify.

Другим способом «рекомендательную» задачу решил до сих пор существующий сервис Last.fm, который для создания подборок использовал систему коллаборативной фильтрации.

В чем же особенность Spotify, спросите вы?

Spotify использует три модели рекомендаций

На самом деле представители крупнейшего стриминга не изобретали собственный революционный метод создания рекомендательных плейлистов. Вместо этого компания соединила лучшие подобные стратегии других сервисов. Получился уникальный и мощный исследовательский механизм.

Для создания «Discovery Weekly» сервис использует три модели:

1.Коллаборативная фильтрация (метод Last.fm), которая анализирует вашу модель поведения и других.

2. Обработка естественного языка (ОЕЯ) для анализа текста.

3. Аудиомодели, которые анализируют аудиофайлы.

Кратко рассмотрим работу каждого метода.

Фото: Ever Wonder How Spotify Discover Weekly Works? Data Science, via Galvanize

Рекомендационная модель #1: Коллаборативная фильтрация

Когда слышишь фразу «коллаборативная фильтрация», на ум обычно приходит компания Netflix как одна из первых, кто использовал такую модель рекомендаций. Netflix анализирует оценочные рейтинги пользователей и с их помощью подбирает кино для зрителей со схожими вкусами.

После успеха Netflix коллаборативная фильтрация быстро распространилась, став стартовой точкой для всех, кто занимается моделями рекомендаций.

В отличие от Netflix, Spotify не имеет системы рейтинга, который позволил бы пользователям ставить музыке оценки. База данных Spotify строится на основе косвенного фидбэка — в особенности количества прослушиваний и других стриминг-данных, например истории действий пользователя (сохранил ли он песню к себе в плейлист, посетил ли страницу артиста, песню которого слушал, и так далее).

Как работает коллаборативная фильтрация на практике? Вот небольшая иллюстрация:

Фото: Collaborative Filtering at Spotify, by Erik Bernhardsson, ex-Spotify

Что происходит на картинке? У каждого собеседника есть предпочтения: тому, кто слева, нравятся треки P, Q, R и S, а его сосед предпочитает композиции Q, R, S и T.

Коллаборативная фильтрация обрабатывает эту информацию следующим образом: «Хммм… Вам обоим нравятся три трека — Q, R и S, — поэтому у вас схожие вкусы. Исходя из этого, вам вполне могут понравиться треки друг друга, которые вы до этого не слушали».

После этого система предлагает собеседнику справа послушать трек P (он не упомянул эту песню, так как не слушал ее раньше, но трек есть в плейлисте собеседника). Соседу слева предлагается послушать трек T ровно по той же причине.

Но как Spotify использует эту концепцию на деле? Как рассчитываются миллионы предложений, основанных на миллионах предпочтений пользователей?

Благодаря математическим матрицам, выполненным в библиотеках Python.

Матрица, которую вы видите, — гигантская. Каждый горизонтальный ряд представляет одного из 140 миллионов пользователей Spotify (если вы один из них, вы в матрице). Каждый вертикальный ряд представляет одну из 30 миллионов песен в базе данных Spotify.

Библиотека Python проходит через длинную сложную формулу:

Когда библиотека заканчивает расчет, нам даются два вектора, показанных здесь в виде X и Y. X — это пользовательский вектор, демонстрирующий вкус одного пользователя, а Y — песенный вектор, презентующий данные одной-единственной песни.

Матрица производит два типа векторов: пользовательский и песенный. Фото: From Idea to Execution: Spotify’s Discover Weekly, by Chris Johnson, ex-Spotify

Теперь у нас 140 миллионов пользовательских векторов и 30 миллионов песенных векторов. Содержание их — простой набор чисел, бесполезных сами по себе, но очень эффективных при сравнении.

Чтобы выяснить, с какими пользователями у вас больше всего совпадают вкусы, коллаборативная фильтрация сравнивает ваш вектор с векторами других пользователей, пытаясь найти самое большое количество совпадений. То же самое происходит с вектором Y, песнями: вы можете сравнить вектор одной песни с другими и найти наиболее схожие.

Коллаборативная фильтрация работает хорошо, но в Spotify знали, что можно улучшить систему, добавив еще один механизм под названием ОЕЯ.

Рекомендационная модель #3: Модель с аудиофайлами

Несмотря на эффективную совместную работу первых двух моделей, Spotify ввел третий алгоритм для улучшения точности музыкальных рекомендаций. В отличие от первых двух, модель аудиофайлов позволяет учитывать свежезагруженные песни.

Например, песня вашего друга была залита в Spotify. Возможно, у нее только 50 прослушиваний, эта выборка слишком мала для коллаборативной фильтрации. Кроме того, допустим, песня пока никак не освещена в сети, так что она пройдет и мимо модели ОЕЯ. И вот тут в дело вступает модель аудиофайлов.

Она работает без всякой дискриминации по отношению к менее популярным трекам. Благодаря этому алгоритму песня вашего друга может оказаться в «Discover Weekly» наряду с популярными треками.

Но как анализируются такие аудиоданные?

Тут на помощь приходит сверточная нейронная сеть.

Она используется также в программах по распознаванию лиц. Для задач Spotify сеть заточили под работу с аудиоданными вместо пикселей. Ниже — пример того, как работает такая система.

Фото: Recommending music on Spotify with deep learning, Sander Dieleman

У этой нейронной сети четыре сверточных слоя (тонкие ряды слева) и три плотных узких слоя (справа). Проходы сквозь столбцы — временная частота аудиофрагментов, которые соединяются друг с другом и образуют спектрограмму.

Аудио проходит через эти сверточные слои, и после прохождения последнего можно увидеть слой «главного временного отбора». Он захватывает всю временную ось, эффективно рассчитывая статистику усвоенных особенностей трека за время его звучания.

Иными словами, проход через каждый слой дает программе небольшой срез данных, которые на финальном слое объединяются в единый массив информации.

После их обработки нейронная сеть выпускает некое «понимание» песни, которое включает в себя такие характеристики, как ее размер, гармония, форма, темп и громкость. Ниже показан набор информации, которую алгоритм получил из 30-секундного отрывка композиции «Around the World» Daft Punk.

Фото: Tristan Jehan & David DesRoches, via The Echo Nest

Считывание ключевых характеристик тех или иных песен позволяет Spotify понять фундаментальную схожесть между различными треками. После завершения этого процесса пользователь получает свой долгожданный «Discover Weekly».

Теперь вы знаете, какая сложная система кроется за каждой новой подборкой из 30 треков в Spotify.

Источник

Попытайся ответить на вопрос какие свойства музыки

Почему фанаты рок-музыки в большинстве не любят Баскова, Киророва, Диму Билана, ведь у них сильные и профессиональные голоса, которые дадут фору многим рокерам?

Почему музыка доставляет удовольствие человеческому слуху?

Существует ли вредная музыка?

Что Вы можете рассказать о музыке 21 века? (особенности музыки и т.д)?

Краткая история музыкальных рекомендаций

Spotify использует три модели рекомендаций

Рекомендационная модель #1: Коллаборативная фильтрация

Рекомендационная модель#2. Обработка естественного языка (ОЕЯ)

Рекомендационная модель #3: Модель с аудиофайлами