音乐学音乐音乐实习生实习报告

音乐学音乐音乐实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至8月31日，我在XX机构担任音乐编辑实习生，负责音乐作品整理与数据库录入。通过8周实践，完成1200份乐谱数字化归档，准确率达98%，并独立完成5场线上音乐活动文案撰写，平均阅读量达1500次。期间应用了ABA音乐分析模型对200首古典乐作品进行分类，熟练运用Finale软件进行乐谱排版，提升了音乐信息处理效率。提炼出“三阶段审核法”优化乐谱录入流程，即初审交叉核验终审，将错误率降低至2%。掌握音乐数据库构建与维护技能，为后续音乐资源管理提供可复用方法论。

二、实习内容及过程

2023年7月1日入职时，目标是熟悉音乐资料库管理流程。单位是家做音乐内容服务的公司，主要业务是整理编目数字化音乐资源，有大概3000张黑胶唱片数据和5000份乐谱需要维护。初期跟着前辈做基础工作，比如用Sibelius打开老乐谱，手动录入音符到数据库系统里，每天处理5060份，得核对三遍才交差。第3周接了个活儿，整理150首20世纪初期钢琴曲的音频文件，要求标注每首的ABA结构段落。那时候对曲式分析还模糊，硬着头皮用乐谱软件划段落，犯了好多错，比如把插部记号写混了。后来专门去图书馆借了本曲式学教材翻，又请教了带我的老师，才明白得先看调性布局再分乐句。最后提交时只出了3处小瑕疵，主管说挺细致的。

第5周参与过一次线上古典音乐分享会筹备。我负责把嘉宾推荐的10首维瓦尔第协奏曲制作成带字幕的音频片段，得用Audacity剪辑，还得标出各乐章的强弱变化提示。有个G大调乐章反复出现的地方，音频波形图看不清，反复试了好几种滤波器才把杂音滤掉。现场播放时效果还行，有用户在评论区问剪辑技巧，心里挺受用。这事儿让我意识到，音乐编辑不光要懂乐理，还得会点技术活儿。

遇到的最大坎是第6周负责归档一批手稿乐谱时，发现系统分类逻辑乱七八糟。比如同一作曲家的作品分散在不同文件夹，有些乐谱甚至没标创作年份。我花了两天时间，根据作曲家、体裁、创作时间重新搭建了分类体系，还写了个使用说明发给团队。结果有人嫌我改得太多，说旧习惯改不过来。后来主管出面协调，才把新方案推广下去。这让我明白，搞技术革新得先搞通人际关系。

实习最后那两周，我开始独立负责每周的推文素材准备。用Spotify数据做了一期巴赫音乐的播放列表，加上了和声走向分析注释，有200多人点赞，比平时高不少。这段经历让我看清了，专业能力是根本，但怎么把音乐知识包装成好内容，也挺重要的。比如分析赋格段落时，我不再只说“对位声部模仿”，而是具体到“上声部用属和弦转位模仿下声部主和弦进行”。这种表达方式反馈好像更好。

单位在培训上有点欠缺，比如新来的实习生都得自己摸索系统操作，没正式教程。我后来把常用功能录成小视频发群里，有人用都说好。建议他们搞个在线文档，分模块写操作步骤，还能放些常见问题解答。另外我觉得岗位设置可以更细，现在音乐编辑啥都要干，像音视频处理、文案写作都揽了，要是能专精一个方向，效率可能更高。

三、总结与体会

2023年8月31日结束这段实习，回头看收获挺具体的。整理的1200份乐谱里，有10份是清代手抄本，当时用扫描仪时总怕墨色淡糊了字，后来琢磨出用漫反射光源加低曝光度才保真。这种细节训练让我明白，音乐信息管理不是简单打杂，得有匠人精神。实习期间做的5场线上活动文案，有场讲德彪西《月光》的阅读量冲到1800，后台数据显示用户停留时长比平时长37%，这说明把专业术语转化成故事性描述挺重要。我后来总结出“三步拆解法”：曲式拆解情感锚点金句提炼，现在写毕业论文提纲都用这套逻辑。

这8周让我对职业规划有了新想法。之前觉得搞音乐研究或教学最合适，现在看音乐科技方向也很有意思。比如用Python爬取音乐评论数据做风格分析，或者用AI生成和弦进行，这些点子都源于实习中接触到的音乐数据库系统。下学期打算报名个音乐信息检索的在线课，顺便考个MIDI制作认证，希望能补上技术短板。行业现在挺卷的，单纯懂乐理可能没竞争力，得像这次处理巴赫康塔塔时那样，把“赋格”概念变成可执行的任务（比如“上声部进入前确保下声部处于V7状态”），这样才接地气。

看行业报告说，现在音乐内容消费越来越数据驱动，像我整理的那些维瓦尔第作品分类，其实是为精准推荐打基础。有个案例是，用用户画像匹配的播放列表，古典音乐新听众转化率提升了25%。这提醒我，以后做研究不能只埋头看谱，还得懂点用户行为学。单位管理上虽然有点乱，但那种“拿到任务就啃”的氛围挺带劲。比如第6周那场分类体系改革，虽然最后搞成了，但过程学到的沟通技巧比单纯学会几个软件命令更有价值。下回再遇到类似事，我会先画个流程图，再约各部门负责人吃顿饭，估计比硬怼效果更好。从学生到职场人的心态转变挺明显的，以前觉得犯错丢人，现在明白主动暴露问题才能快速成长。这些教训比学校里听来的理论管用多了。

致谢

感谢实习期间给予指导的导师，在乐谱数字化规范化处理上给了我不少启发。

感谢部门里帮忙答疑的同事，比如那位教我如何用Audacity处理音频噪音片段的老师，他的方法让我后来整理150首维瓦尔第作品时效率高了不少。

感