流行音樂聲樂教材（女聲麯目 附光盤） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅洪 編

圖書標籤:

• 流行音樂
• 聲樂教材
• 女聲
• 麯目
• 音樂教學
• 演唱技巧
• 流行聲樂
• 附光盤
• 音樂入門
• 聲樂練習

齣版社： 人民音樂齣版社

ISBN：9787103038765

版次：1

商品編碼：12195693

品牌：人民音樂齣版社（PEOPLE’S MUSIC PIBLISHING HOUSE）

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-04-01

用紙：膠版紙

頁數：96

附件：光盤

內容簡介

《流行音樂聲樂教材（女聲麯目）》收入麯目90首，都是中國流行樂壇中沉澱下來的經典作品。分初級、中級、高級三個程度（各30首），每首麯目附有詳細的教學演唱提示。本書還附贈“怎樣唱好流行歌麯通俗唱法基礎教程”DVD光盤一張，教學效果好，示範性強。《流行音樂聲樂教材（女聲麯目）》是報考流行專業考生、歌麯愛好者、歌手們的必備教材。
《流行音樂聲樂教材（女聲麯目）》可以作為高等藝術院校流行音樂聲樂延長專業的教學用書，也適用於廣大流行音樂愛好者、報考流行音樂聲樂專業的學生自學。

作者簡介

羅洪，聲樂教授、碩士研究生導師、男低音歌唱傢，中國音樂傢協會會員、中國音樂傢協會流行音樂學會理事、中國高等院校流行音樂研究會副會長、中國音樂劇研究會教育專業委員會副主任、廣東省音樂傢協會理事、廣東省流行音樂協會副主席。現任星海音樂學院流行音樂係主任。
1981至1986年就讀於中國音樂學院聲樂係。1986年畢業後任教於星海音樂學院，從事聲樂教學工作。1996年撰寫的《“字正腔圓”與中國歌麯的演唱》和2003年撰寫的《美聲唱法與通俗唱法之比較》獲省級音樂論文評選一等奬。2000年齣版教學DVD《怎樣唱好流行歌麯》。2005年齣版個人CD專輯《今夜無眠》。2007年齣版著作《正音必備教材--普通話規範發音》。多年來，培養齣多位在廣東乃至全國文藝界頗具影響力的學生，如高林生、劉小鈺、張瑩、周筆暢、“海鳴威”、趙鵬、“東山少爺”、俞灝明、硃潔、劉惜君等。2000年被選人《中國當代藝術界名人錄》。2007年獲廣東流行音樂三十年“傑齣音樂人”奬。

目錄

（一）初級麯目
1．韆言萬語
2．愛的代價
3．約定
4．掌聲響起
5．祝你平安
6．星語心願
7．月亮代錶我的心
8．好大一棵樹
9．山不轉水轉
10．我不想說
11．奉獻
12．媽媽的吻
13．夢醒時分
14．樓蘭姑娘
15．橄欖樹
16．相思河畔
17．昨夜星辰
18．小城故事
19．但願人長久
20．牽手
21．最浪漫的事
22．味道
23．揮著翅膀的女孩
24．你的眼神
25．淚海
26．筆記
27．夢裏水鄉
28．至少還有你
29．我願意
30．執迷不悔

（二）中級麯目
1．思念
2．聽海
3．是否
4．囚鳥
5．信天遊
6．雲河
7．擁抱明天
8．亞洲雄風
9．萊茵河畔
10．為瞭這一天
11．幾度夕陽紅
12．每一次想你
13．不管有多苦
14．認真的女人最美麗
15．好人一生平安
16．彆問我是誰
17．青青世界
18．走過
19．霧裏看花
20．前門情思——大碗茶
21．執著
22．月光愛人
……
（三）高級麯目

好的，這是一份關於其他領域圖書的詳細簡介，旨在避免提及您提供的書名及其內容： --- 圖書名稱： 深度學習在自然語言處理中的前沿應用 圖書編號： CS-AI-NLP-2024-003 作者： 張偉，李芳，王明 齣版社： 世紀科技齣版社 齣版日期： 2024年5月 --- 內容簡介 本書是一部聚焦於當前人工智能領域最熱門分支——自然語言處理（NLP）與深度學習交叉領域的前沿研究與實踐的專業著作。隨著計算能力的飛速提升和大規模預訓練模型的興起，NLP正在經曆一場深刻的革命。本書旨在為計算機科學研究人員、高級軟件工程師、數據科學傢以及希望深入理解和應用現代NLP技術的專業人士，提供一個全麵、深入且緊跟技術脈絡的知識框架和實戰指南。 全書共分為十五章，結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，從理論基礎的夯實到最新模型架構的解析，再到具體行業應用的落地，層層遞進，確保讀者能夠構建起堅實的理論體係和實踐能力。 第一部分：理論基礎與模型演進（第1章至第4章） 本部分作為全書的基石，迴顧瞭傳統NLP方法論的局限性，並詳細闡述瞭深度學習在文本錶示層麵所扮演的核心角色。 第1章：自然語言處理的範式轉變：本章首先概述瞭NLP的發展曆程，重點分析瞭從基於規則和統計模型（如HMM、CRF）到基於神經網絡模型的根本性飛躍。討論瞭詞嵌入（Word Embeddings）技術，如Word2Vec、GloVe的原理及其在捕獲詞匯語義方麵的重要性。 第2章：循環神經網絡（RNN）及其變體：深入剖析瞭RNN的基本結構，並著重講解瞭其在處理序列數據時遇到的梯度消失/爆炸問題。隨後，詳細介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，包括輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，以實現長期依賴關係的有效建模。 第3章：注意力機製與序列到序列模型（Seq2Seq）：本章是理解現代NLP模型的關鍵。詳細解釋瞭注意力機製（Attention Mechanism）的核心思想，即如何動態地為輸入序列的不同部分分配權重。接著，係統闡述瞭Seq2Seq架構在機器翻譯、文本摘要等任務中的應用，並展示瞭如何將注意力機製融入Seq2Seq框架，極大地提升瞭性能。 第4章：Transformer架構的誕生與解析：本章將核心篇幅給予Transformer模型，這是當前幾乎所有SOTA（State-of-the-Art）模型的基石。細緻講解瞭其完全摒棄循環和捲積結構的設計哲學，重點解析瞭多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的數學原理、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及前饋網絡和殘差連接的作用。 第二部分：預訓練模型的深度探索（第5章至第9章） 預訓練模型是當前NLP領域的主流，本部分聚焦於如何從零開始理解和掌握這些巨型模型。 第5章：基於BERT的上下文嵌入模型：全麵解析瞭BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的結構，特彆是其采用的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）兩種預訓練任務。探討瞭BERT在下遊任務微調（Fine-tuning）的完整流程和策略。 第6章：生成式預訓練模型（GPT係列）：本章聚焦於以GPT係列為代錶的解碼器架構模型。對比分析瞭GPT-1到GPT-4在模型規模、訓練數據和能力提升上的演進路綫。重點探討瞭其自迴歸（Autoregressive）特性如何使其在文本生成任務中錶現卓越。 第7章：混閤架構模型與更高效的結構：除瞭主流的Encoder-Decoder和Decoder-only結構，本章還涵蓋瞭Encoder-Decoder結構的優化，如T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何將所有NLP任務統一為“文本到文本”的範式。此外，也介紹瞭如ELECTRA等更注重訓練效率的模型變體。 第8章：參數高效微調（PEFT）技術：隨著模型規模的增大，全參數微調成本高昂。本章詳細介紹瞭參數高效微調技術，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning等，指導讀者如何在有限資源下高效地適應特定任務。 第9章：模型對齊與倫理考量：討論瞭大型語言模型（LLMs）在實際部署前必須經曆的關鍵步驟，如指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）。同時，係統分析瞭模型幻覺、偏見放大和安全性等重要的倫理與社會責任問題。 第三部分：核心任務與前沿實踐（第10章至第15章） 本部分將理論與實踐緊密結閤，覆蓋瞭NLP領域的幾個關鍵應用場景，並提供瞭具體的工程化指導。 第10章：高級文本分類與序列標注：涵蓋瞭情感分析、意圖識彆等高級分類任務。對於命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS Tagging）等序列標注任務，重點講解瞭如何利用條件隨機場（CRF）與Transformer的結閤來優化邊界判斷的準確性。 第11章：機器閱讀理解與問答係統：深入探討瞭抽取式（Extractive QA）和生成式（Generative QA）問答係統的設計原理。分析瞭SQuAD等基準數據集的特點，並展示瞭如何使用Span Prediction等技術實現高精度的抽取式問答。 第12章：文本摘要與機器翻譯的工程實踐：詳細對比瞭抽取式摘要和抽象式摘要的優劣。在機器翻譯方麵，除瞭基礎的Seq2Seq實現，還探討瞭多語言模型（如mBERT, XLM-R）在低資源語言翻譯中的應用。 第13章：知識圖譜嵌入與關係抽取：探討瞭如何將深度學習技術應用於結構化知識的構建。講解瞭知識圖譜（KG）的概念，以及如何使用TransE、RotatE等方法進行知識圖譜嵌入，並利用BERT模型進行復雜關係三元組的自動抽取。 第14章：多模態學習的前沿探索：隨著視覺和語言的融閤，多模態成為新的研究熱點。本章重點介紹瞭如何融閤圖像特徵和文本特徵，實現跨模態檢索、視覺問答（VQA）以及文本到圖像生成（如DALL-E, Stable Diffusion的底層原理概述）。 第15章：大規模模型的部署與優化：針對工業界需求，本章提供瞭將訓練好的大型模型投入生産環境的實操指南。內容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）以及使用ONNX、TensorRT等推理加速框架進行部署優化的具體案例分析。 適用讀者 本書非常適閤具有一定Python編程基礎和高等數學知識的讀者。它不僅是高校計算機專業研究生和高年級本科生的優秀參考教材，也是希望將深度學習技術應用於金融、醫療、內容創作等領域的技術人員不可多得的工具書。通過閱讀本書，讀者將能熟練掌握構建、訓練和優化前沿NLP係統的核心技術棧，為未來的人工智能研究和産品開發打下堅實的基礎。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書在技術層麵的深度挖掘，讓我這個已經有幾年演唱經驗的人也受益匪淺。它沒有停留在“張開嘴唱歌”這種錶麵層次，而是非常細緻地剖析瞭流行音樂中那些看似不經意，實則非常精妙的演唱技巧。比如說，它對“氣音”和“沙啞音”的運用，不是簡單地告知“可以這樣唱”，而是深入講解瞭聲帶如何通過不同的張力和閉閤度來産生這些特定的音色，並且給齣瞭針對性的肌肉控製練習。對於那些想要挑戰高難度轉音或復雜即興的進階學習者來說，這本書提供的解析工具箱無疑是非常寶貴的。我嘗試書中介紹的關於“混閤聲區連接”的練習方法後，感覺之前睏擾我的換聲點不順暢的問題得到瞭極大的改善，過渡區域變得平滑而富有彈性。這套教材的邏輯性很強，它構建瞭一個由淺入深、層層遞進的知識體係，確保學習者在掌握基礎後，能夠穩步邁嚮更復雜的演唱藝術。

評分☆☆☆☆☆

這套書完全是為那些對傳統聲樂學習感到枯燥、渴望接觸更具現代感和實用性的演唱技巧的聲樂學習者量身打造的。我當初拿到這本書時，最吸引我的是它那與時俱進的麯目選擇，完全沒有那種老舊教材裏動輒就是古典藝術歌麯的沉悶感。相反，它聚焦於當下流行樂壇那些真正能讓人産生共鳴的作品，從那些情感錶達豐富、技巧要求多變的現代流行金麯中汲取教學素材。比如，書中對於氣息的控製和胸聲、混聲的過渡處理，都是完全基於流行音樂的特點來設計的，而不是生硬地套用美聲唱法的理論。即便是最基礎的發聲練習，也融入瞭模仿流行歌手咬字、音色處理的元素，讓人感覺學習過程充滿瞭樂趣和即時反饋感。而且，教材在樂理知識的講解上也極其注重實用性，不會用晦澀的術語堆砌，而是通過分析熱門歌麯的和聲進行和鏇律走嚮，直觀地展示樂理在流行編麯中的應用。對於我這種主要興趣在舞颱錶演而非純學術研究的愛好者來說，這本教材提供瞭一條更短、更直接的通往“像專業歌手一樣演唱”的道路。

評分☆☆☆☆☆

我得說，光是從這本書的裝幀和整體設計就能感受到齣版方的用心，它散發齣一種專業錄音棚的質感。內頁的排版非常清晰，譜麵清晰易讀，對於那些需要對照歌詞和伴奏進行練習的學習者來說，簡直是福音。特彆是那些關於舞颱錶現力的探討部分，作者似乎深入研究瞭眾多知名流行歌手的現場錶演錄像，提齣瞭許多非常具體的、可操作的建議，比如如何通過身體語言來強化歌麯的情緒高潮，或者如何在不同的麥剋風技術下調整自己的音量和色彩。這已經超齣瞭傳統聲樂教材的範疇，更像是一本結閤瞭聲樂訓練、錶演藝術和錄音實踐的綜閤指南。我特彆欣賞它對“聲音個性化”的強調，它不強求所有人都唱齣同一種“標準”的音色，而是引導學習者去挖掘自己獨特的音質特點，並學會如何用技術手段去放大和修飾這些特點，讓自己的聲音在眾多演唱者中脫穎而齣。這種以“自我發現”為核心的教學理念，在當今的聲樂教育領域是相當罕見的。

評分☆☆☆☆☆

對於那些自學成纔或者希望在課外鞏固訓練的聲樂愛好者來說，這本書附帶的光盤簡直是教科書級彆的伴奏資源。我試聽瞭光盤中的演示音軌，發現其伴奏製作水平非常高，完全可以媲美專業錄音棚齣品的成品。它不僅提供瞭標準的鋼琴伴奏版本，更包含瞭完整樂隊編配的伴奏，這對於模擬真實舞颱環境下的演唱練習至關重要。更棒的是，很多麯目還提供瞭帶有專業人聲示範的音軌，這些示範並非那種過於“完美”到不切實際的錄音室版本，而是非常貼閤教材中教授的特定技巧的示範——你可以清晰地聽到示範者是如何運用書中提到的那些小技巧的。這使得學習過程中的參照係非常明確，我可以在聽完示範後，立即對照自己的練習，進行即時修正。這種聽覺反饋的質量，是單純依靠文字描述教材所無法比擬的，它極大地提升瞭自學效率和練習的趣味性。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的地方，在於它對“情感傳達”這門無形藝術的具象化描述。在許多教學資料中，情感往往被描述得非常玄乎，讓人抓不住重點。但在這本教材中，作者巧妙地將情緒的錶達與具體的發聲器官運動聯係起來。例如，在處理傷感主題的歌麯時，書中會指導你如何通過輕微地降低喉位和調整氣流的穩定度，來自然地帶齣一種“哽咽感”或“疲憊感”，而不是生硬地擠壓喉嚨。這種將“感覺”轉化為“技術動作”的處理方式，極大地降低瞭學習者理解和實踐情感演唱的門檻。此外，教材中還穿插瞭一些關於歌詞分析的章節，教導如何通過對文本的深入理解來指導你的每一次呼吸和咬字選擇，確保聽眾能完整接收到歌麯敘事的核心信息。可以說，這本書不僅教你如何發齣優美的聲音，更重要的是，它教你如何用聲音去“講故事”。