如何系统地学习作词（给歌曲作词）？

一、如何系统地学习作词（给歌曲作词）？

歌词的创作，一方面当然需要你有相当的文字功底，尤其是诗歌方面的写作能力。这一点，不用我多说了。

另一方面，应对各类曲调风格有所了解，也就是在音乐方面需要你有相当的理解力。

歌曲，既由两方面的元素——音乐与文学结合而成。虽然，一般说来一首歌的曲调更容易给人留下印象，但如没有好的歌词，也很难流传开来。

一首歌的歌词，毕竟需要与歌曲的旋律有机地结合在一起，因此对声调音韵的把控十分重要。比如一段上行的旋律，配的歌词却以仄声字为主，听起来就会十分别扭。比如这些词——“吼叫”、“飘逸”、“两岸”、“垂柳”。。。这些词的词尾都是仄声，听起来有一种向下走的感觉，如果配给它们的旋律是向上行（音高逐渐升高）的，当然就不好，勉强唱出来发音就成这样——“吼娇”、“瞟衣”、“两安”、“吹流”。。。。

尤其在有一首曲调，需要你根据曲调填入歌词时，你就要根据既定的节拍、乐句的长短以及曲调的抑扬来创作你的歌词。这时候，不仅需要你写的歌词拥有完美的语言意境，还需要它跟曲调能够完美地融合在一起。此时，句子的长短、重音位置、声调的抑扬都收曲调的限制。如果没有良好的格律诗词创作的功力，或是不能理解曲调，就非常困难了。

当然，你可以说，我不用考虑音乐，只管写词，写好以后的谱曲，是作曲的事。

这虽不是不可以，实际上，也有很多歌曲是这么创作出来的，某位作曲家看到某个诗人写的作品，一时激情澎湃，就给谱了曲，唱成歌了。

但这仅限于那些体裁上极其规整的诗歌作品，绝大多数的现代诗歌是缺乏音乐性的。不信的话，你试试把象《跨越大半个中国来睡你》的这类“诗歌”谱成歌曲看看。。。。。。

而且，通常作为歌曲的音乐曲式，都属于小曲式，最常见的是三段式结构，所以，也不可能给你的歌词在篇幅上留太大空间。通常的做法，是主歌+副歌。通常歌词的主歌部分可以安排多个段落，但只限于在同一旋律下的重复咏唱。所以每个段落中，句子的长短、句式以及平仄声调的安排都是有严格限定的。如果各段落在句法上参差不齐，重音位置或前或后，就很难歌唱了。

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以上说了一大堆，主要是说明歌词创作中需要注意的一些主要问题。通过这些描述，题主应该知道创作歌词需要具备的一些基本能力了。按学科总结地罗列如下：

1.声韵学基础

2.诗词写作基础

3.曲调构成知识基础

4.音乐风格的知识基础

至于如何“系统”地学，我无法回答你。因为本着自学的话，无论我怎样告诉你，你也做不到系统。想系统学习的唯一办法，就是去找一个靠谱的老师，耳提面命地传授。

二、机器人小夕ai写作词

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三、如何学习作词，填词？

个人建议：

1、先学习韵律；

2、多读多看书；

3、多观察身边的事物，勤于动笔；

4、记得提高自己的文化素养，不能只看诗词歌赋，各方面的书籍都得涉及。

四、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

五、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

六、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

七、作词作曲的作者要学习写作吗？

作词作曲的作者都需要学习作词作曲，只有很好地了解作词和作曲的特点、规律，才能作出适合谱曲的词，或谱出与词相适应的曲。

八、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

九、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

十、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。