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原創音色套書(共三冊)：合成器音樂創作法+合成器入門+電子音樂創作法

為了解決免費吉他譜的問題，作者野崎貴朗,松前公高,竹內一弘 這樣論述：

單書介紹↓↓↓↓↓   冊一《圖解合成器音樂創作法：99種技法一次學會，原創音色隨心所欲》 基礎原理╳實務方法╳關鍵參數 最有態度的音樂創作法，完璧再現你對音樂的想像 Michael Jackson〈Thriller〉一撩，全地球都為之瘋狂！ 那些超有態度的超級音色，究竟是如何做出來的？ 只要想像得到的音色，合成器多能幫你再現出來！使用合成器做出的電子音樂，早已發展成為 全球三大流行樂種之一。而在流行音樂中加入電子獨創音色，打造超凡的聆聽感受，是最能表 達創作態度、展現風格的重要手法。 本書採用可免費下載的軟體合成器做為操作界面參考，從合成器基礎知識，音色設計原理及流 程，到音色設計工

程的具體做法，解說經典音樂類型到新穎曲風的音色設計法、正統通用的襯 底與伴奏和弦音色，以及序列樂句、主奏與音效（SE）音色的製作方法，80年代起至今風靡的 迷幻音色（酸浩室曲風）、廣受歡迎的機器人效果音，以及現場表演時變化音色，都以專章介 紹做法與活用方式。有效率地帶領讀者熟悉掌握合成器各種音色工程技法，做出貼近音樂想像、 原創滿點的理想聲音！ 本書特色： ．清晰解說合成器原理構造，振盪器、濾波器、調變等旋鈕推桿不迷茫 ．設定範例＋音色示範，步驟說明深入淺出，音色表現得心又應手 ．各種經典音色、襯底伴奏、主奏、音效，設計手法徹底解說 ．免費軟體＋參數插圖，入手無痛，練習簡便最容易   冊

二《圖解合成器入門：只要懂構造原理與操作概念，任何聲音都能製造出來！》 共通概念 ×操作製造技巧×經典音色示範 最直覺的減法方式，創造你的音樂無限可能! 合成器的音源豐富又漂亮，但直接使用卻總是格格不入…… 制式聲響只要加入些微變化，就能華麗變身、原創滿點？ 現代音樂創作已少不了合成器！內建的現成音源都是很棒的素材，只要具有充足的合成器基本知識和操作概念，就能借力使力，事半功倍。本書帶領讀者從理解合成器的構造作用與聲音變化原理開始，以減法合成方式解說合成器的操作實務，到各種實作範例示範，讓你從隨手可得的音源，自由隨興創造出專屬音色。 特色 深入淺出振盪器、濾波器、放大器與調變的使用 設定關

鍵＋參數旋鈕圖示化，音色製造一看就上手 軟硬體一體適用，隨興發揮就有型有款   冊三《圖解電子音樂創作法：從基礎知識到風格活用，徹底解說專業混音與聲音製造技巧》 通用概念╳軟硬體構造效果╳音造混音技術 自信打造原創音色‧魅力詮釋你的電音主張！   電子音樂風行全球！主流，換你做做看！ 電子音樂通常是作曲、聲音製造與混音同時進行，混音又是作品的成敗關鍵。混音除了讓聲音更加悅耳之外，更重要的是詮釋聲音傳達自己的主張。本書以軟體音源等基本音色為例，示範混音過程如何處理各種效果，才能製造出聲音的個性魅力，同時又具備好音色、聲音強度和質感。利用本書專屬示範音源及素材，經過具體執行操作、比較處理前、後的差

異，製造原創音色將更得心應手，再現你的想像。 專業推薦 DJ Mykal a.k.a.林哲儀 台灣首席DJ、知名樂評／評審 fish.the 知名電音製作人、中原大學數位音樂講師、Ableton認證講師 Starr Chen陳星翰 華語金曲製作人 李欣芸 音樂製作人 黃韻玲 知名歌手／演員／音樂製作人、果核音樂創辦人 黃少雍 音樂製作人、派樂黛唱片負責人

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基於深度學習的MIDI生成器之研究與實作

為了解決免費吉他譜的問題，作者劉翼翬 這樣論述：

人工智慧(artificail intelligence, AI)自早期的機器學習法、類神經網路、專家系統，到現在所產生的深度學習，一路上經歷了不少變革，現在影像辨識與應用在卷積神經網路(convolutional neural networks, CNN)的研究下越來越成熟。深度學習(Deep learning)技術於2016年起開始蓬勃發展，深度學習圖像辨識的技術與應用已非常的成熟，從臉部辨識到智能美型等功能，而知名社群網站Facebook也使用上億張的圖片以訓練其AI機器人Lumos，識別圖片中的物件更可從圖片中的元素找出其中的關聯性。另一方面，Facebook旗下一款免費提供線上圖

片與視訊分享的社群應用軟體Instagram亦可以利用其功能—主題標籤(Hashtag)找到許多具有同樣Hashtag名稱的相關圖片，當大量擁有相同的Hashtag時，AI可直接從給予的圖片中標記出Hashtag。除了Facebook外，Google、百度、亞馬遜公司(Amazon)…等各個著名企業，也正積極努力開發各種AI圖像辨識的功能。相較於影像，聲音的研究成果與數量就稍微遜色，目前有關聲音AI研究與應用例如：Lyrebird AI利用使用者錄製的讀稿語音，經過學習產生樣本，最後使用者可以運用自己所錄製的語音作為發聲源，讀出所擬之文稿，但目前以英語為主，尚未取樣中文的功能；Bach Doo

dle將使用者輸入的旋律經過調和，將其轉為巴洛克時期音樂家巴哈風格的音樂；Pixel Player透過觀看大量未經過標記的音樂影片進行學習，透過發聲的音源進行定位，試著了解畫面中的樂器(小提琴、吉他、低音號等)如何移動，最後將音源分離。綜合以上，聲音的應用雖較為少見，但聲音的AI應用將成為未來趨勢，以現在的深度學習機制，許多具有極大潛能的技術都有望被開發。目前聲音AI鮮少可以直接應用於生活中的作品，完成度不夠理想，故本次研究目的為使用樂器數位介面(Musical Instrument Digital Interface,MIDI)的資料給予機器進行學習，使之產生與參考音樂相似且具音樂性的音樂，

MIDI生成使用自製資料集BBCDV資料集，此資料集由貝多芬、拜爾德、蕭邦、德布希與韋瓦第共五位作曲家的創作所組成，每位作曲家挑選十首音樂作品，並將每首歌曲轉為同一速度、同一調性，每個音符力度設為相同的數值，統一將音符輸出為相同的鋼琴音色，將作曲家樂曲之MIDI以卷積神經網路(convolutional neural networks, CNN)為基礎架構的殘差密集網路(residual dense network,RDN)，使用RDN中的殘差密集模組(redidual dense blocks, RDBs)，提取其特徵，並給予機器進行訓練，生成與資料集音樂相似之MIDI，透過人工方式將產生的

MIDI訊號轉為波形音訊(waveform audio, Ｗav)，再將wav檔案轉為mp3檔案，利用ID3 tag的標籤，將每首歌手動標記風格分類，mp3取梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)將其圖像化為梅爾倒頻譜(Ｍel-Frequency Cepstrum,MFC)，將每首歌頻譜圖分割為數個切片，使用CNN架構提取每個音樂切片的特徵，並依ID3 tag內所標記的音樂風格，放入與其風格標籤相同的資料夾中，將所有分類好的音樂進行訓練，最後將資料集中參考樂曲的MIDI與使用AI機器學習生成樂曲的MIDI，將其放入風格辨識機，查看

經過風格辨識學習的機器是否能給予音樂正確的風格標籤。以音樂創作的角度切入，觀察研究是否能對音樂創作能產生幫助，從中產生的音樂素材是否能夠加以運用。

現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決免費吉他譜的問題，作者蔡文展 這樣論述：

　　不論學習何種樂器，包含鋼琴、吉他、薩克斯風、貝斯、小提琴...，你都應該要懂得樂理！ 　　在學習音樂的過程中，免不了要面對樂理。當你提出有關音樂的「為什麼」時，很多都是屬於樂理的問題。學習樂理可以解決心中對音樂的疑惑，也可以讓我們有更多創作音樂的想法，有時候靈感也是來自於對樂理的體驗。很多人對樂理抱持恐懼的態度，也許是曾在學習過程遇到挫折，不管如何，現在請再給自己一個擁抱樂理的機會吧！

台北市公立幼兒園幼兒家庭音樂環境之現況調查研究

為了解決免費吉他譜的問題，作者邱曉薇 這樣論述：

摘要　　本研究旨在瞭解台北市公立幼兒園幼兒家庭音樂環境之現況，並探究不同背景變項於幼兒家庭音樂環境之差異情形。研究者以自編之「台北市幼兒家庭音樂環境之現況調查問卷」為工具，採分層抽樣方式，抽取台北市十二行政區之公立幼兒園三至六歲之班級，共計抽取47個園所之176個班級，每班抽取3位幼兒之家長進行問卷調查，總計回收有效問卷456份，有效回收率為85.23%。透過描述性統計分析、卡方檢定、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析等統計方法進行資料分析。本研究所得結論如下：一、台北市公立幼兒園幼兒家中音樂資源與設備之現況（一）音樂播放硬體設備以「手機」最多。（二）家長聆聽音樂媒介「線上化」。（三）家中音樂

設備使用權過半數為「部分由家長操控，部分由幼兒操作」。（四）大部分家庭擁有音樂相關資源，擁有比例較高之資源依序為玩具樂器、直笛、烏克麗麗、電子琴、鋼琴。二、台北市公立幼兒園幼兒音樂參與狀況之現況（一）幼兒在家中普遍有「聽音樂」的習慣。（二）幼兒最常聽音樂的時間場合為「行車時間」及「遊戲時間」。（三）過半數幼兒聽音樂「不需搭配影像」。（四）孩子所聽音樂之類型以「兒歌」居多，「流行音樂」次之。（五）幼兒在家中普遍有「唱歌、律動、創造音樂等音樂活動」的習慣。（六）幼兒在家中「使用電子產品玩音樂遊戲」的習慣較少。（七）幼兒擁有正式音樂學習經驗者約四分之一。三、台北市公立幼兒園幼兒家長音樂教養態度之現況

（一）家長普遍認同音樂教育的價值，同意度最高為「我鼓勵孩子歌唱」。（二）大部分家長擁有陪伴子女「聆聽音樂」的時間。（三）大部分家長擁有陪伴子女「唱歌、律動」的時間。（四）六成家長會陪伴子女「創造音樂或歌曲」。（五）過半數之家長每年帶子女參加免費親子音樂會。（六）逾三成之家長每年帶子女參加售票親子音樂會。（七）逾七成之家長能夠接受售票音樂活動之票價為500元以內。四、不同的背景變項於幼兒家庭音樂環境之差異情形（一）幼兒性別於幼兒音樂參與狀況、家長音樂教養行為具差異性。（二）幼兒實足年齡於音樂播放硬體設備具差異性。（三）家長性別於音樂播放硬體設備、幼兒音樂參與狀況、音樂教養行為具差異。（四）家長年

齡於音樂播放硬體設備、家長音樂教養行為具差異性。（五）家長教育程度於家中資源與設備、幼兒音樂參與狀況、家長音樂教養行為具差異性。（六）家長職業於幼兒音樂參與狀況、家長音樂教養行為具差異性。（七）家庭月收入於音樂播放硬體設備、家長音樂教養行為具差異性。（八）家長音樂素養於家庭音樂環境具差異性。最後依據研究結果，對於家長、公共政策及未來研究者提相關建議。關鍵字：家庭音樂環境、幼兒音樂、音樂教養態度