流行音乐声乐教材（女声曲目 附光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗洪 编

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出版社： 人民音乐出版社

ISBN：9787103038765

版次：1

商品编码：12195693

品牌：人民音乐出版社（PEOPLE’S MUSIC PIBLISHING HOUSE）

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-04-01

用纸：胶版纸

页数：96

附件：光盘

内容简介

《流行音乐声乐教材（女声曲目）》收入曲目90首，都是中国流行乐坛中沉淀下来的经典作品。分初级、中级、高级三个程度（各30首），每首曲目附有详细的教学演唱提示。本书还附赠“怎样唱好流行歌曲通俗唱法基础教程”DVD光盘一张，教学效果好，示范性强。《流行音乐声乐教材（女声曲目）》是报考流行专业考生、歌曲爱好者、歌手们的必备教材。
《流行音乐声乐教材（女声曲目）》可以作为高等艺术院校流行音乐声乐延长专业的教学用书，也适用于广大流行音乐爱好者、报考流行音乐声乐专业的学生自学。

作者简介

罗洪，声乐教授、硕士研究生导师、男低音歌唱家，中国音乐家协会会员、中国音乐家协会流行音乐学会理事、中国高等院校流行音乐研究会副会长、中国音乐剧研究会教育专业委员会副主任、广东省音乐家协会理事、广东省流行音乐协会副主席。现任星海音乐学院流行音乐系主任。
1981至1986年就读于中国音乐学院声乐系。1986年毕业后任教于星海音乐学院，从事声乐教学工作。1996年撰写的《“字正腔圆”与中国歌曲的演唱》和2003年撰写的《美声唱法与通俗唱法之比较》获省级音乐论文评选一等奖。2000年出版教学DVD《怎样唱好流行歌曲》。2005年出版个人CD专辑《今夜无眠》。2007年出版著作《正音必备教材--普通话规范发音》。多年来，培养出多位在广东乃至全国文艺界颇具影响力的学生，如高林生、刘小钰、张莹、周笔畅、“海鸣威”、赵鹏、“东山少爷”、俞灏明、朱洁、刘惜君等。2000年被选人《中国当代艺术界名人录》。2007年获广东流行音乐三十年“杰出音乐人”奖。

目录

（一）初级曲目
1．千言万语
2．爱的代价
3．约定
4．掌声响起
5．祝你平安
6．星语心愿
7．月亮代表我的心
8．好大一棵树
9．山不转水转
10．我不想说
11．奉献
12．妈妈的吻
13．梦醒时分
14．楼兰姑娘
15．橄榄树
16．相思河畔
17．昨夜星辰
18．小城故事
19．但愿人长久
20．牵手
21．最浪漫的事
22．味道
23．挥着翅膀的女孩
24．你的眼神
25．泪海
26．笔记
27．梦里水乡
28．至少还有你
29．我愿意
30．执迷不悔

（二）中级曲目
1．思念
2．听海
3．是否
4．囚鸟
5．信天游
6．云河
7．拥抱明天
8．亚洲雄风
9．莱茵河畔
10．为了这一天
11．几度夕阳红
12．每一次想你
13．不管有多苦
14．认真的女人最美丽
15．好人一生平安
16．别问我是谁
17．青青世界
18．走过
19．雾里看花
20．前门情思——大碗茶
21．执著
22．月光爱人
……
（三）高级曲目

好的，这是一份关于其他领域图书的详细简介，旨在避免提及您提供的书名及其内容： --- 图书名称： 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 图书编号： CS-AI-NLP-2024-003 作者： 张伟，李芳，王明 出版社： 世纪科技出版社 出版日期： 2024年5月 --- 内容简介 本书是一部聚焦于当前人工智能领域最热门分支——自然语言处理（NLP）与深度学习交叉领域的前沿研究与实践的专业著作。随着计算能力的飞速提升和大规模预训练模型的兴起，NLP正在经历一场深刻的革命。本书旨在为计算机科学研究人员、高级软件工程师、数据科学家以及希望深入理解和应用现代NLP技术的专业人士，提供一个全面、深入且紧跟技术脉络的知识框架和实战指南。 全书共分为十五章，结构严谨，内容覆盖面广，从理论基础的夯实到最新模型架构的解析，再到具体行业应用的落地，层层递进，确保读者能够构建起坚实的理论体系和实践能力。 第一部分：理论基础与模型演进（第1章至第4章） 本部分作为全书的基石，回顾了传统NLP方法论的局限性，并详细阐述了深度学习在文本表示层面所扮演的核心角色。 第1章：自然语言处理的范式转变：本章首先概述了NLP的发展历程，重点分析了从基于规则和统计模型（如HMM、CRF）到基于神经网络模型的根本性飞跃。讨论了词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe的原理及其在捕获词汇语义方面的重要性。 第2章：循环神经网络（RNN）及其变体：深入剖析了RNN的基本结构，并着重讲解了其在处理序列数据时遇到的梯度消失/爆炸问题。随后，详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，包括输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以实现长期依赖关系的有效建模。 第3章：注意力机制与序列到序列模型（Seq2Seq）：本章是理解现代NLP模型的关键。详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）的核心思想，即如何动态地为输入序列的不同部分分配权重。接着，系统阐述了Seq2Seq架构在机器翻译、文本摘要等任务中的应用，并展示了如何将注意力机制融入Seq2Seq框架，极大地提升了性能。 第4章：Transformer架构的诞生与解析：本章将核心篇幅给予Transformer模型，这是当前几乎所有SOTA（State-of-the-Art）模型的基石。细致讲解了其完全摒弃循环和卷积结构的设计哲学，重点解析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的数学原理、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及前馈网络和残差连接的作用。 第二部分：预训练模型的深度探索（第5章至第9章） 预训练模型是当前NLP领域的主流，本部分聚焦于如何从零开始理解和掌握这些巨型模型。 第5章：基于BERT的上下文嵌入模型：全面解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的结构，特别是其采用的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）两种预训练任务。探讨了BERT在下游任务微调（Fine-tuning）的完整流程和策略。 第6章：生成式预训练模型（GPT系列）：本章聚焦于以GPT系列为代表的解码器架构模型。对比分析了GPT-1到GPT-4在模型规模、训练数据和能力提升上的演进路线。重点探讨了其自回归（Autoregressive）特性如何使其在文本生成任务中表现卓越。 第7章：混合架构模型与更高效的结构：除了主流的Encoder-Decoder和Decoder-only结构，本章还涵盖了Encoder-Decoder结构的优化，如T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的范式。此外，也介绍了如ELECTRA等更注重训练效率的模型变体。 第8章：参数高效微调（PEFT）技术：随着模型规模的增大，全参数微调成本高昂。本章详细介绍了参数高效微调技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning等，指导读者如何在有限资源下高效地适应特定任务。 第9章：模型对齐与伦理考量：讨论了大型语言模型（LLMs）在实际部署前必须经历的关键步骤，如指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）。同时，系统分析了模型幻觉、偏见放大和安全性等重要的伦理与社会责任问题。 第三部分：核心任务与前沿实践（第10章至第15章） 本部分将理论与实践紧密结合，覆盖了NLP领域的几个关键应用场景，并提供了具体的工程化指导。 第10章：高级文本分类与序列标注：涵盖了情感分析、意图识别等高级分类任务。对于命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）等序列标注任务，重点讲解了如何利用条件随机场（CRF）与Transformer的结合来优化边界判断的准确性。 第11章：机器阅读理解与问答系统：深入探讨了抽取式（Extractive QA）和生成式（Generative QA）问答系统的设计原理。分析了SQuAD等基准数据集的特点，并展示了如何使用Span Prediction等技术实现高精度的抽取式问答。 第12章：文本摘要与机器翻译的工程实践：详细对比了抽取式摘要和抽象式摘要的优劣。在机器翻译方面，除了基础的Seq2Seq实现，还探讨了多语言模型（如mBERT, XLM-R）在低资源语言翻译中的应用。 第13章：知识图谱嵌入与关系抽取：探讨了如何将深度学习技术应用于结构化知识的构建。讲解了知识图谱（KG）的概念，以及如何使用TransE、RotatE等方法进行知识图谱嵌入，并利用BERT模型进行复杂关系三元组的自动抽取。 第14章：多模态学习的前沿探索：随着视觉和语言的融合，多模态成为新的研究热点。本章重点介绍了如何融合图像特征和文本特征，实现跨模态检索、视觉问答（VQA）以及文本到图像生成（如DALL-E, Stable Diffusion的底层原理概述）。 第15章：大规模模型的部署与优化：针对工业界需求，本章提供了将训练好的大型模型投入生产环境的实操指南。内容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及使用ONNX、TensorRT等推理加速框架进行部署优化的具体案例分析。 适用读者 本书非常适合具有一定Python编程基础和高等数学知识的读者。它不仅是高校计算机专业研究生和高年级本科生的优秀参考教材，也是希望将深度学习技术应用于金融、医疗、内容创作等领域的技术人员不可多得的工具书。通过阅读本书，读者将能熟练掌握构建、训练和优化前沿NLP系统的核心技术栈，为未来的人工智能研究和产品开发打下坚实的基础。 ---

评分☆☆☆☆☆

我得说，光是从这本书的装帧和整体设计就能感受到出版方的用心，它散发出一种专业录音棚的质感。内页的排版非常清晰，谱面清晰易读，对于那些需要对照歌词和伴奏进行练习的学习者来说，简直是福音。特别是那些关于舞台表现力的探讨部分，作者似乎深入研究了众多知名流行歌手的现场表演录像，提出了许多非常具体的、可操作的建议，比如如何通过身体语言来强化歌曲的情绪高潮，或者如何在不同的麦克风技术下调整自己的音量和色彩。这已经超出了传统声乐教材的范畴，更像是一本结合了声乐训练、表演艺术和录音实践的综合指南。我特别欣赏它对“声音个性化”的强调，它不强求所有人都唱出同一种“标准”的音色，而是引导学习者去挖掘自己独特的音质特点，并学会如何用技术手段去放大和修饰这些特点，让自己的声音在众多演唱者中脱颖而出。这种以“自我发现”为核心的教学理念，在当今的声乐教育领域是相当罕见的。

评分☆☆☆☆☆

对于那些自学成才或者希望在课外巩固训练的声乐爱好者来说，这本书附带的光盘简直是教科书级别的伴奏资源。我试听了光盘中的演示音轨，发现其伴奏制作水平非常高，完全可以媲美专业录音棚出品的成品。它不仅提供了标准的钢琴伴奏版本，更包含了完整乐队编配的伴奏，这对于模拟真实舞台环境下的演唱练习至关重要。更棒的是，很多曲目还提供了带有专业人声示范的音轨，这些示范并非那种过于“完美”到不切实际的录音室版本，而是非常贴合教材中教授的特定技巧的示范——你可以清晰地听到示范者是如何运用书中提到的那些小技巧的。这使得学习过程中的参照系非常明确，我可以在听完示范后，立即对照自己的练习，进行即时修正。这种听觉反馈的质量，是单纯依靠文字描述教材所无法比拟的，它极大地提升了自学效率和练习的趣味性。

评分☆☆☆☆☆

这套书完全是为那些对传统声乐学习感到枯燥、渴望接触更具现代感和实用性的演唱技巧的声乐学习者量身打造的。我当初拿到这本书时，最吸引我的是它那与时俱进的曲目选择，完全没有那种老旧教材里动辄就是古典艺术歌曲的沉闷感。相反，它聚焦于当下流行乐坛那些真正能让人产生共鸣的作品，从那些情感表达丰富、技巧要求多变的现代流行金曲中汲取教学素材。比如，书中对于气息的控制和胸声、混声的过渡处理，都是完全基于流行音乐的特点来设计的，而不是生硬地套用美声唱法的理论。即便是最基础的发声练习，也融入了模仿流行歌手咬字、音色处理的元素，让人感觉学习过程充满了乐趣和即时反馈感。而且，教材在乐理知识的讲解上也极其注重实用性，不会用晦涩的术语堆砌，而是通过分析热门歌曲的和声进行和旋律走向，直观地展示乐理在流行编曲中的应用。对于我这种主要兴趣在舞台表演而非纯学术研究的爱好者来说，这本教材提供了一条更短、更直接的通往“像专业歌手一样演唱”的道路。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的地方，在于它对“情感传达”这门无形艺术的具象化描述。在许多教学资料中，情感往往被描述得非常玄乎，让人抓不住重点。但在这本教材中，作者巧妙地将情绪的表达与具体的发声器官运动联系起来。例如，在处理伤感主题的歌曲时，书中会指导你如何通过轻微地降低喉位和调整气流的稳定度，来自然地带出一种“哽咽感”或“疲惫感”，而不是生硬地挤压喉咙。这种将“感觉”转化为“技术动作”的处理方式，极大地降低了学习者理解和实践情感演唱的门槛。此外，教材中还穿插了一些关于歌词分析的章节，教导如何通过对文本的深入理解来指导你的每一次呼吸和咬字选择，确保听众能完整接收到歌曲叙事的核心信息。可以说，这本书不仅教你如何发出优美的声音，更重要的是，它教你如何用声音去“讲故事”。

评分☆☆☆☆☆

这本书在技术层面的深度挖掘，让我这个已经有几年演唱经验的人也受益匪浅。它没有停留在“张开嘴唱歌”这种表面层次，而是非常细致地剖析了流行音乐中那些看似不经意，实则非常精妙的演唱技巧。比如说，它对“气音”和“沙哑音”的运用，不是简单地告知“可以这样唱”，而是深入讲解了声带如何通过不同的张力和闭合度来产生这些特定的音色，并且给出了针对性的肌肉控制练习。对于那些想要挑战高难度转音或复杂即兴的进阶学习者来说，这本书提供的解析工具箱无疑是非常宝贵的。我尝试书中介绍的关于“混合声区连接”的练习方法后，感觉之前困扰我的换声点不顺畅的问题得到了极大的改善，过渡区域变得平滑而富有弹性。这套教材的逻辑性很强，它构建了一个由浅入深、层层递进的知识体系，确保学习者在掌握基础后，能够稳步迈向更复杂的演唱艺术。