古诺歌剧中的法国咏叹调风格——以《萨福》中“我不朽的里拉琴”为例

咏叹调唱段“我不朽的里拉琴”是十九世纪法国作曲家古诺创作的第一部歌剧《萨福》中的著名唱段,这首咏叹调的文本和音乐特征都体现了鲜明的法国咏叹调风格。在法国歌剧被德国作曲家瓦格纳强势影响的背景下,正是这部歌剧和这段咏叹调的创作,让年轻的法国作曲家找回了对法国音乐风格的认同感和自信感。本文将从文本和创作的过程切入,详细分析这首咏叹调的音乐特征,探究其鲜明的法国风格和对其后抒情歌剧体裁的影响。

拉尔夫·沃恩·威廉斯艺术歌曲套曲《最后四首歌》的风格探究

诗歌与音乐的结合往往能创造出一种氛围——让聆听者们深刻地感受到一种独特的审美。英国艺术歌曲随着时间的推移,作曲家地位的国际化以及音乐创作手法的创新,涌现出了大量根据英国民谣改编的艺术歌曲。本文即以拉尔夫·沃恩·威廉斯的《最后四首歌》为研究目标,从作品的创作背景、音乐风格、作曲技巧以及音乐表演等角度,对英国艺术歌曲的语言、风格与美学特点进行探索。

结合改进ConvNeXt网络与知识蒸馏的天气识别

为提升复杂交通场景下天气识别准确率的同时实现网络轻量化,提出了一种结合改进ConvNeXt网络与知识蒸馏的天气识别方法。首先,在ConvNeXt网络的每组Block特征提取块后加入SimAm注意力机制,构建ConvNeXt_F网络,利用SimAm注意力机制对Block块提取的深层特征进行鉴权并校正权重,有效强化对天气判别性特征的捕获能力;其次,在网络训练过程中将Equalized Focal Loss(EFL)与Mutual-Channel Loss(MCL)采用平均占比的方式进行累加作为总损失函数,一方面利用EFL消除数据不均衡造成的影响,另一方面利用MCL减小同类天气下局部细节特征差异;最后,采用知识蒸馏技术将天气分类知识从ConvNeXt_F网络迁移到轻量级MobileNetV3网络,虽然精度略微损失但网络参数量大幅减少。实验结果表明,与其他算法相比,所提方法在本文构建的宁夏高速公路场景下的天气数据集weath⁃er-traffic和公开的自然天气数据集RSCM2017上准确率分别达到96.22%,84.8%,FPS分别达到157.6 Hz,137.6 Hz,FLOPs和Params仅为0.06 G和2.54 M,识别精度、速度和网络的轻量化较原网络均有提高,能够更好地应用于储存和计算能力受限的实际场景中。