Landesverband Sachsen/Sachsen-Anhalt/Thüringen

Vorstand

Präsidentin: Claudia Keibler-Willner, Dresden

Vizepräsidentin: Isabel Tönniges, Magdeburg 

Vizepräsident*in: N.N.

Schatzmeister: Wolfgang Kramer, Böhlen 

Beisitzer: Clemens Flämig, Leipzig 

Beisitzer: Prof. Georg Christoph Sandmann, Werdau 

Beisitzer: Reinhold Stiebert, Zwickau 

Geschäftsstelle

Anne Langhoff

Geschäftsführerin

Schlobigplatz 24

08056 Zwickau

Mobil: 0176-42033980

E-Mail: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

redaktionell verantwortlich: VDKC-Landesverband Sachsen/Sachsen-Anhalt/Thüringen | Stand: 30.03.2026

Veranstaltungen der Mitgliedschöre

Jubelklang!
05.09.2026 17:00 - 18:00
Apolda
Philharmonischer Chor Weimar


Kontrastkonzert 2.0
05.09.2026 18:00 - 20:00
Hamburg
Alumni-Chor Universität Hamburg


Himmlische Klänge
05.09.2026 19:00 - 20:30

Lübecker Singakademie


Enger Singing Underground
05.09.2026 19:00 - 22:00

Widukind Chor Enger


Why we sing
06.09.2026 16:00 - 17:00

Wolfsburger Chorgemeinschaft


Logo Immaterielles Kulturerbe

Auf Antrag des VDKC wurde die „Chormusik in deutschen Amateurchören" in das bundesweite Verzeichnis des immateriellen Kulturerbes (UNESCO-Konvention) aufgenommen.

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Logo BMCO

Der VDKC ist Mitglied im Bundesmusikverband Chor & Orchester - dem übergreifenden Dachverband von bundesweit tätigen weltlichen und kirchlichen Chor- und Orchesterverbänden.

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Logo Deutsche Musikrat

Der VDKC ist Mitglied im Deutschen Musikrat, der sich für die Interessen von 15 Millionen musizierenden Menschen in Deutschland engagiert und weltweit der größte nationale Dachverband der Musikkultur ist.

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Logo Charta der Vielfalt

Der VDKC hat die „Charta der Vielfalt“ unterzeichnet und setzt damit ein klares Zeichen für eine vorurteilsfreie und zukunftsorientierte Arbeitskultur.

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Der schlaue Fuchs Amu (der Name steht für "Amateurmusik") gibt Antwort auf Fragen der Amateurmusik. Das Infoportal enthält zahlreiche Angebote für die Ensemblepraxis.

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Машинное обучение, подраздел искусственного интеллекта, фокусируется на создании алгоритмов, которые могут обучаться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Нейронные сети, один из методов машинного обучения, имитируют структуру человеческого мозга для распознавания сложных образов в данных. Эти технологии применяются в распознавании речи, компьютерном зрении, рекомендательных системах и автономном вождении. Качество модели напрямую зависит от объема и качества обучающей выборки. Результаты последних исследований опубликованы на https://phippsfirm.com.