Harmonic Analysis as a Method to Build a Musical Composition Model

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article presents a new synthetic method for analyzing musical works using special musical examples that allow you to present the entire piece in a compressed form. Each analytical method allows you to describe a work in some special language, tell about it in symbols and graphs, and sometimes through notes. To present a work in a different form, which became the result of analytical procedures, means to build a model of the work. The objects of the study are: "Winter II" from the "Album for Youth" by Robert Schumann; "Et La Lune Descend Sur Le Temple Qui Fut" by Claude Debussy; the romance "Выхожу один я на дорогу" by Nikolay Myaskovsky. The analysis methods used in this study are as follows: 1) reduction according to the Heinrich Schenker system; 2) functional harmonic analysis; 3) identification of the main mode and melodic polychords. Reducing the musical texture, it is not necessary to adhere to the H. Schenker method in everything. In this case, the reduction does not lead to the Ursatz, but to the scheme of the pitch lines, which emphasizes the horizontal aspect of the musical texture. Linear analysis makes visible the hidden lines traced behind the audible melodic pattern. The method of analysis based on the identification of the main and secondary melodic stable tones (melodic functions) is poorly developed in modern music theory, although its initial premises were indicated in the works of Boleslav Yavorsky, Lev Kulakovsky and Yurii Kholopov. In this article, all these methods are combined in order to display the work in a single analytical musical example, which becomes its model. By immersing this model in a verbal and conceptual environment, we get the opportunity to express the intramusical "plot" of each piece in several sentences.

作者简介

Yurii Zakharov

Email: n-station@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3873-3934

参考

  1. Захаров Ю.К. К вопросу о гармоническом замысле музыкального произведения // Вестник АХИ. 10. 2021. С. 7–28.
  2. Арановский М. Г. Опыт построения модели творческого процесса композитора // Методологические проблемы современного искусствознания. Вып. 1. Л., 1975. С. 127–141.
  3. Гаспаров Б. М. К проблеме изоморфизма уровней музыкального языка: на материале гармонии венского классицизма // Учёные записки Тартуского государственного университета. Вып. 365. Труды по знаковым системам. Т. 7. Тарту: Изд-во Тартуского гос. ун-та, 1975. С. 217–240.
  4. Гаспаров Б. М. Некоторые вопросы структурного анализа музыкального языка // Учёные записки Тартуского государственного университета. Вып. 236. Труды по знаковым системам. Т. 4. Тарту: Изд-во Тартуского гос. ун-та, 1969. С. 181–183.
  5. Акопян Л. О. По следам Шенкера: редукционизм [Электронный ресурс] // Искусство музыки: теория и история. 2012. № 6. URL: http://imti.sias.ru/upload/iblock/087/akopyan.pdf (дата обращения 26.12.2024).
  6. Плесконосов А. Н. К вопросу о визуализации симультанного образа музыкального произведения как способе развития восприятия музыкальных форм // Музыкальное искусство и образование. 2021. Т. 9. № 1. С. 60–72.
  7. Амрахова А. А. Опыт классификации индивидуальных проектов в современной композиции // Журнал Общества теории музыки. 2022. № 3(39). С. 14–25. doi: 10.26176/otmroo.2022.39.3.002.
  8. Гончаренко С.С. Принцип моделирования в свете теории текста // Вестник музыкальной науки. 2016. № 4 (14). С. 19–25.
  9. Высоцкая М. С. Композиционная модель в музыке: к вопросу об эволюции понятия // Музыкальная академия. 2021. № 4. С. 152–165. doi: 10.34690/208.
  10. Шенкер Г. Свободное письмо. Новые музыкальные теории и фантазии III / пер. Б. Т. Плотникова. Красноярск, 2003. Т. 1: текст. Т. 2: нотн. примеры.
  11. Захаров Ю. К. Есть ли лад в додекафонной музыке? (на примере песни «Das dunkle Herz» ор. 23 № 1 А. Веберна) // Музыкальная академия. 2017. № 3. С. 31–38.
  12. Холопов Ю. Н. Мелодия // Музыкальная энциклопедия. Т. 3. М.: «Сов. энциклопедия», 1976. Стб. 512–529.
  13. Яворский Б. Л. Конструкция мелодического процесса // Беляева-Экземплярская С. Н., Яворский Б. Л. Структура мелодии / Труды Гос. акад. худ. наук. Вып. 3. М.: ГАХН, 1929. С. 7–36.
  14. Кулаковский Л. В. К вопросу о строении народных мелодий // Музыкальное образование. 1928. № 4/5. С. 13–38; № 6. С. 16–38.
  15. Кокорева Л. М. Клод Дебюсси: [исследование]. М.: Музыка, 2010.
  16. Захаров Ю. К. Секреты тональной мелодии // Культура и искусство. 2016. № 3. С. 392-405. doi: 10.7256/2222-1956.2016.3.19225.
  17. Исенко А. И. Музыкальное моделирование как метод познания и сочинения музыки // Концепт. 2015. № 3. С. 121–125.
  18. Акопян Л. О. Анализ глубинной структуры музыкального текста. – М.: Практика, 1995.
  19. Гончаренко С. С. Визуальные паттерны матрицы серийных преобразований // Вестник КемГУКИ. 2015. № 4 (33-1). С. 128–135.
  20. Гончаренко С. С. Кенотипические композиционные модели в concerti grossi XVIII века // Вестник КемГУКИ. 2023. № 65. С. 88–96.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».