Romantik Dönemde programlı müzik yaklaşımları
2022
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Ebru Bulur
Özet (TR)
Bu tezin amacı, Romantik Dönemde bestelenen programlı müziklerin, betimleme ve imgeleme yöntemlerini analiz etmek, karşılaştırmak; birbirlerine olan benzerlik ve farklılıklarını tespit etmektir. Metot olarak literatür taramasının kullanıldığı bu tezin birinci bölümünde, 19.yüzyıl Romantik akımın tanımı ve unsurları anlatılmış, romantik akımın müziğe etkileri üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde program müziğinin yapısı anlatılmış, karakter parçasının tanımı yapılmış ve müzikte betimleyici unsurlar (tonalite, ritim, enstrümantasyon, dinamikler vs.) ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde Romantik Dönem'de programlı müzik üzerinde çalışmış bestecilerin örneklem yolu ile seçilmiş eserlerinden bahsedilmiş ve eserler üzerinde kısa analizler yapılmıştır. Araştırmanın sonunda farklı besteciler tarafından yapılan ama aynı unsuru betimleyen müziklerin tekniklerinde ve yapısında benzerlik olduğu saptanmıştır. Ayrıca program müziğinin farklı çeşitlerde ve karakterlerde olduğu ve bunların tasvir edilen unsura göre besteleme yönteminin de etkilendiği gözlemlenmiştir.
Yazar
Dr. Aleksandra Nadin Bolşen
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Aleksandra Nadin Bolşen (Yüksek Lisans Tezi). Romantik Dönemde programlı müzik yaklaşımları, 2022, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)