La guerrière: No. 2, ténor (ton original)

Augusta Holmès.

Paysages d'amour. IV. No. 2 en Sol. Parmi les meules

Augusta Holmès.

Musical commonplace book : manuscript, [approximately 1790-approximately 1810]

Contains songs, partly from English operas, and instrumental music.

3 Lieder für eine tiefere Stimme mit Begleitung des Pianoforte

Die Diebin mit der Rosenwange / Gedicht von G.E. Lessing - Vor dem Feinde / Gedicht von Adolf Gad -- Wie ist diese Welt doch so schön / Gedicht von L.R.

Pairings: Quintets and Duos from the Collaborative Piano Repertoire

Chamber music with piano comprises some of the greatest masterpieces in the Western canon. The works range from duo sonatas with various instruments through septets. In regard to duo sonatas, the violin is the instrument most frequently paired with the piano. Of all the chamber works for larger ensembles, the most popular is the quintet. In this dissertation, I will be exploring the similarities and differences between the duo sonatas and quintets of a given composer. I will be surveying Robert Schumann’s Piano Quintet in E-flat Major, Op. 44 along with his Violin and Piano Sonata in A Minor, Op. 105. The next pairing will be Johannes Brahms’ Piano Quintet in F Minor, Op. 34 and his Piano and Violin Sonata in D Minor, Op. 108. Dmitri Shostakovich’s Piano Quintet in G Minor, Op. 57 and his Cello and Piano Sonata in D Minor, Op. 40 will be the last two works examined in this dissertation. This dissertation project consisted of three recitals, presented in the Gildenhorn Recital Hall at the Clarice Smith Performing Arts Center of the University of Maryland. The recitals featured works by Johannes Brahms, Robert Schumann and Dmitri Shostakovich and took place on March 14, 2014, February 13, 2015 and November 22, 2015. All three recitals were recorded on compact discs, which can be accessed at the Digital Repository at the University of Maryland (DRUM) and at the University of Maryland Hornbake Library.

Relatório de estágio

I (Prática Pedagógica) - O estágio foi realizado na Academia de Música de Almada (AMA) com três alunos de níveis diferentes: Aluno x, Iniciação Musical; Aluna y, 2º grau; e Aluna z, 5º grau. A planificação do trabalho foi feita com a colaboração do professor Vasco Broco e sob a supervisão do professor Pedro Saglimbeni Muñoz, tendo por base o programa da AMA e procurando corresponder às necessidades individuais de cada aluno, bem como respeitar os diferentes ritmos de aprendizagem. Dadas as diferenças de idade e de nível, os objectivos que procurei atingir com cada aluno durante o ano lectivo são naturalmente díspares, bem como a perspectiva de cada um em relação ao próprio instrumento e ao ensino da música. Enquanto que os mais novos encaram a aprendizagem musical como uma actividade meramente recreativa, pelo menos por enquanto, a Aluna z ambiciona fazer uma carreira como instrumentista. Mesmo entre os mais novos há diferenças, pois apesar de o Aluno x ainda estar a frequentar a Iniciação Musical, já iniciou a sua aprendizagem há mais tempo do que a Aluna y, encarando o ensino com mais seriedade. A AMA tem a vantagem de ter um pianista acompanhador disponível para cada dia da semana, o que tornou possível desenvolver um trabalho consistente com os alunos em termos de ensaios e audições. As audições e momentos de avaliação foram marcados em reuniões de Departamento Curricular, à excepção da calendarização das Provas Globais que foi feita em reunião de Conselho Pedagógico. O aproveitamento foi positivo para os três alunos no final do estágio, tendo todos transitado para o nível de ensino seguinte.

Cross recurrence quantification for cover song identification

There is growing evidence that nonlinear time series analysis techniques can be used to successfully characterize, classify, or process signals derived from realworld dynamics even though these are not necessarily deterministic and stationary. In the present study we proceed in this direction by addressing an important problem our modern society is facing, the automatic classification of digital information. In particular, we address the automatic identification of cover songs, i.e. alternative renditions of a previously recorded musical piece. For this purpose we here propose a recurrence quantification analysis measure that allows tracking potentially curved and disrupted traces in cross recurrence plots. We apply this measure to cross recurrence plots constructed from the state space representation of musical descriptor time series extracted from the raw audio signal. We show that our method identifies cover songs with a higher accuracy as compared to previously published techniques. Beyond the particular application proposed here, we discuss how our approach can be useful for the characterization of a variety of signals from different scientific disciplines. We study coupled Rössler dynamics with stochastically modulated mean frequencies as one concrete example to illustrate this point.

Oi maamme Suomi

Soitinnus: lauluääni, piano.

Minun kultani kaunis on

Suomalainen kansanlaulu.

Siirtolaisen meno : Immigrant's Departure.

Sävelmän alkuperä tuntematon.

Savolaisen laulu

Soitinnus: lauluääni, piano.

Siirtolaisen paluu : Immigrant's Return.

Sävelmän alkuperä tuntematon.

Orpopojan valssi

Alkuperäislevy on HMV X2381.

Stjernan

Sanoittajaa ei mainita.