钢琴教学中演奏方法与技巧训练的融合——评《钢琴教育教学与实践问题探论》

钢琴音乐之所以能给人们带来一场视听盛宴,是因为它能用不同的演奏方法与技巧带给我们无限遐想与美感。因此,在进行钢琴演奏时,演奏技巧的作用至关重要。钢琴演奏技巧是刚开始学习钢琴的一种基础技能。然而,不是所有的学习与训练都能够取得良好的效果。为了让学生能够快速且精确地把握钢琴演奏方法与技巧,教师可尝试将它们进行融合,来进行有效教学。《钢琴教育教学与实践问题探论》一书可以让学生在了解钢琴基本知识的基础上再深入学习钢琴教育理论,在具备技能的同时提升个人的艺术素养,进而提高钢琴演奏能力。

谈钢琴演奏教学中学生心理素质的提升

钢琴演奏者不仅需要高超的钢琴演奏技巧,同时也需要极强的心理素质.这样才能保证在演奏过程中正常甚至超水平发挥.作为处于学习阶段的学生,对其心理素质的训练极为重要.台下演奏良好,但是台上却发挥失常的现象时有发生.这种问题的出现和学生心理素质薄弱有着不可分割的关系.导致学生发挥失常的因素有客观和主观两个方面,本文将分别从这两个方面,来阐明影响学生心理素质的因素,并据此提出提升学生心理素质的方法与策略,最后提出对钢琴演奏教学的展望.

钢琴艺术指导在声乐演唱中的作用分析

钢琴艺术指导属于声乐演唱体系中的重要组成部分,其所扮演的角色是不可替代的。在整个声乐演唱体系中,钢琴艺术指导与声乐演唱会彼此作用,通过良好的组合会获得优质的声乐作品,让整个声乐作品更具感染力,也是演示优质声乐作品的关键元素。对此,在此次研究中,笔者就钢琴艺术指导在整个声乐演唱之中的实际作用展开分析与研究,旨在为后续声乐演唱的开展提供系列的借鉴。

浅析钢琴演奏教学中综合能力的培养

当前我国高校的钢琴教学中由于教师认识上的偏差,对学生音乐综合能力的培养不重视,制约了我国钢琴演奏人才队伍的成长和壮大。本文从培养大学生钢琴演奏综合能力的角度切入,浅析了钢琴演奏教学中学生综合能力培养的策略和路径。

试论钢琴演奏中的乐感

乐感是指演奏者对音乐的感受、领悟与表达能力,它是钢琴演奏中的灵魂。阐述了乐感在钢琴演奏中的重要作用,并提出如何在钢琴演奏中提高乐感造诣,从而使演奏者真实地传达出音乐作品中的情感内涵,让受众通过声音的媒介去领会作曲者所要表达的一种意境,从而引起受众情感与音乐的交融。

青春的光辉和饱满的毅力——贝多芬第一钢琴协奏曲OP.15第一乐章为例

文章从作品创作的时代背景、钢琴协奏曲的体裁特性、曲式、钢琴演奏技巧,名家演奏版本等维度对贝多芬第一钢琴协奏曲进行审视,试图更好地指导钢琴演奏.

新时期广东音乐的传承与发展研究

广东音乐是我国首批非物质文化遗产之一,拥有十分重要的历史价值和文化价值。但是在目前全球开放的大前提下,人民群众获得外界信息的方式不断增多,外来文化也在不断地冲击着传统的中国文化。在这种环境下,广东音乐这种拥有四百多年历史且主要靠口耳相传的传统音乐文化正在受到巨大的影响,逐步失去它往日的生存土壤。因此,我们应该在充分了解广东音乐的基础上,对它的传承方式和发展途径进行研究,并通过现代的方式方法扩大广东音乐的影响力,让这一古老的文化形式焕发出新的光彩。

高校钢琴集体课的教学分析

为了进一步提高大学生的综合素质,促进大学生的全面发展,许多高校的音乐公共基础课、艺术类专业、学前教育专业都普遍开设有钢琴课,采用集体教学的方法提高学生的音乐素养,让学生能够掌握基本的钢琴演奏技巧和能力。在实施高校钢琴集体课教学的过程中,教师应当根据学生学习的特点来总结一套更为有效的教学方法,尽可能地降低学生在练习中的难度。

教师语言在少儿钢琴教学中的调节作用

语言是人们交流思想的工具。在少儿钢琴教学中,教学语言是教师开启学生心灵的钥匙,它独具的风韵和格调使之在语言艺术中占有重要地位。本文阐述了教师的语言在少儿钢琴教学中的调节作用。

音画舞相结合——激发当代大学生的音乐创造潜能

音、画、舞相结合的教学方法是以音乐审美为核心、以兴趣爱好为动力、面向全体学生、注重个性发展、重视音乐实践、鼓励音乐创造、提倡学科综合、弘扬民族音乐、理解多元文化和完善评价机制的基本理念。本文阐述了音画舞相结合——激发当代大学生的音乐创造潜能。

新课程理念下的音乐教学评价

音乐教学评价是《音乐课程标准》中的一个重要的环节,是指对音乐学科教学过程及教学效果进行评估的过程。通过音乐教学评价,可以鉴别学生学习音乐的能力、学业状况和发展水平,了解音乐教师的教学质量和教学能力,对提高音乐学科教学质量有着极大的促进作用。

LSTM神经网络下多噪声环境通信弱信号识别仿真

由于在多噪声环境下,微弱信号容易被噪声掩盖,导致通信弱信号识别难度较大且极耗费时间。为此,提出一种基于LSTM神经网络的多噪声环境通信弱信号识别方法。通过贪婪权值算法(Takenaka-Malmquist Greedy Algorithm,TMGW)压缩通信弱信号,获取通信弱信号和噪声在时频面上的能量分布特点,对其降噪处理。建立长短记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络预测模型结构图,通过损失函数优化训练的权重参数,获取网络训练结果,计算实际值与预测值之差,作为高斯分布检测模型的特征值,实现复杂噪声下通信弱信号识别。仿真结果表明,采用所提方法可以有效地识别通信弱信号,全面提升多噪声环境通信弱信号识别效率。