歐美圈電影和音樂哪個難

㈠ 歐美 影視和音樂市場哪個發展好

1.整體上，音樂發展其實更不錯。現代的音樂正是最繁榮的時候，音樂流派眾多，音樂編曲方便，技術不難。另外，最重要的是音樂受眾群體非常廣泛，基本每個年輕人手裡都有幾首英文歌，且全球英文水平提高，所以音樂發展肯定不錯。
2.影視市場也不錯，但比起音樂相對差一下。盡管好萊塢依然是全球商業片製造最厲害的地方，但其實全球的影視都在蓬勃發展崛起中，現在的韓國、印度等亞洲國家都是影視行業中的黑馬，對好萊塢有一定的沖擊。
3.中國人多，是很大的海外市場，但是中國對很多歐美電影和電視劇都有禁止，因為種種原因。所以很多人會因為看不到，或者麻煩而放棄，轉而看能看到的韓劇和日劇，且近些年韓劇日劇發展其實也都不錯，因此歐美劇可以被替代了。
4.如果問題是問演員的話，其實跟演員的種族也有關系，歐美的歧視依舊嚴重，亞裔在好萊塢想出頭很難。混到如今比較不錯的恐怕只有劉玉玲和吳珊卓，但她們經歷的坎坷和白眼也是一般人受不住的，所以亞裔演員發展其實挺難的。亞裔歌手也不好發展，歐美圈子根本不認可，國內也就張靚穎「打進」歐美圈子，但是歐美根本不怎麼認可。所以都很難。

㈡ 中國流行音樂圈和歐美流行音樂圈有什麼區別

1、音列的不同調

東方音樂主要是五聲調式，宮、商、角、徵、羽，清音多。西方音樂主要是用的大小是七聲，1、2、3、4、5、6、7，其中4、7是兩個半音，所以出現濁音。

西方國家的古典傳統交響曲最能反映西方人的思維方程。西方交響曲的人聲波由幾個不同的音色推進，分成幾個片段，並溶入模擬生物的自然聲音中。微妙起伏的器樂，能將觀眾從當下的混沌中帶走，稍作延續，使人們的思維逐漸趨於理性。

㈢ 關於歐美音樂的問題，請指教。

藍草音樂
20 世紀 40 年代，在肯塔基州的山區還出現了鄉村音樂的另一個分支，叫藍草音樂（Bluegrass Music）。

它在鄉村音樂的基礎上，吸收了當地古老的玉米脫粒晚會上的班卓音樂和提琴音樂，以及南部山區的敘事歌曲等因素發展而成。最初，他是作為一種鄉村音樂繼續發展的同時能夠保存其純凈性的方法而存在著，後來藍草發展成為一種具有自己風格與特點的流派，如果要說到藍草這個名詞的由來，那就要談到Bill Monroe，因為就是以他的樂隊(Bluegrass Boys)來命名的，其標准風格就是硬而快的節奏；高而密集的合聲；並且顯著地犟調樂器的作用。

這種音樂的與人的感覺是一種很精緻、純正、原汁原味的，很容易讓人辨視其類型，演唱(奏)者一般都是多聲部的，除主旋律聲部外，往往還在上方用假聲疊置一個和聲聲部，有時還在主旋律下方加上一兩個低音聲部。最常使用的樂器有曼陀鈴(他擴大了藍草音樂的范圍)，斑鳩琴、小提琴(在演奏鄉村音樂時英文名字叫fiddle)、曼陀林還有口琴等等等民間樂器，速度一般都比較快，每分鍾 160-330 拍左右，精彩之處常常令人贊嘆不已。
代表人物吉米·馬丁
布魯斯
布魯斯是南北戰爭後，黑人民間產生的一種演唱形式節奏「布魯斯」(R&B)在20世紀40年代中期出現的時候,它甚至還沒有名字。但這個詞才一出現，它就迅速廣泛地傳播開去。時至今日，R&B已經成了黑人流行音樂的代名詞，盡管它更多的是作為一種區別於說唱樂(Rap)、靈魂樂(Soul)、都市歌(Urban)的音樂種類被特殊的聽眾和唱片界人士提及。布魯斯唱法代表人物：B·B 金（B·B King）、約翰·李·胡克（John Lee Hooker）、馬迪·沃特斯（Muddy Waters）、貝茜·史密斯（Bessie Smith）

說唱和饒舌就是RAP上面有我就不說了，像Eminem的RAP是我現在比較喜歡的

㈣ 請問：電影電視劇中的配樂和流行音樂作曲哪個更難

不分伯仲其實，如果我個人而言，是配樂比較難，因為要相對契合劇情來演奏。流行音樂可以隨意了。

㈤ 歐美音樂圈中有哪些細思恐極的細節

歐美音樂圈中有許多細致細微的細節，如每個人都是非常直接的，他們的心裡想什麼就會說出來，因為他們是屬於那種自由的國度，制度非常非常的少，而且我覺得細絲極恐微的細節也是非常多的，所以我感覺他們的為人非常的直接。

㈥ 歐美流行音樂與華語流行音樂有啥差距

歐美是歌手是音樂的一部分，而中國，是音樂是歌手的一部分

㈦ 閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做為什麼

電影---音樂----閱讀！！！毫無質疑

以我的想法來看，三者的排序應該是，從簡到難為電影---音樂-----閱讀。當然，這是在大數據支持的前提下

而該演算法如何能夠及時的更新用戶對那種內容有閱讀的興趣，又如果通過這種興趣去為他提供推薦內容，實在是太難了，至少在現在來說，還沒有哪家是特別成功的

總結：

演算法上，都各有難度，但閱讀類的，由於分類太多，在演算法上自然要更加復雜。

㈧ 閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做

「閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做？為什麼？」關於這一問題，小編從諸多網友的回復中為你篩選了最用心、最高贊的回答！快來看看吧~

來看看網名為「幸運的ZLT0502」的網友是怎麼說的：

電影---音樂----閱讀！從我的經驗來看，閱讀是最難做到的，其次是音樂，最簡單的就是電影。當然，是在有很多數據的前提下。從幾個領域的特點來看：1．電影的item數量相對較少，好的電影有很長的生命周期，加上電影社區的用戶行為，視頻網站或預訂網站，都很好獲得，所以特別適合合作過濾。即使這不是一部大熱門電影，你也可以根據導演、類型、明星等製作內容。這些都是結構化的信息，所以沒有難度。音樂的item比電影要多一些，生命周期也非常不同，但它也可以用於基於用戶行為的協同過濾。該演算法如何表達和更新用戶的興趣?如何根據興趣標簽計算推薦結果?至少我沒有看到特別成功的推薦閱讀應用程序。演算法上，都各有難度，但閱讀類的，由於分類太多，在演算法上自然要更加復雜。

來看看網名為「派網友」的網友是怎麼說的：

個人認為無論是基於用戶行為（協同過濾），還是基於內容相似度的推薦演算法，難度從高到底都依次是：音樂-閱讀-電影。

對於ID為「樓船吹笛雨瀟瀟」網友的精彩回答，大家紛紛點贊支持，他是這么說的：

我覺得是各有所難，並不能說哪個難，哪個容易。推薦的成功率：公共決策對推薦的影響：判斷價值的建議：三者各有難度，但是個人在長期的習慣中可以對其中一種或者多種情景中加以選擇和實踐，但這也不是一蹴而就的事情，慢慢來吧。

你贊同哪位網友的觀點呢？