吉他和弦的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

最簡單音樂理論套書(共四冊)：流行調滾音樂理論+超音樂理論三書

為了解決吉他和弦的問題，作者ichimuramasaki 這樣論述：

單書介紹↓↓↓ 冊一《圖解流行‧搖滾音樂理論》 好聽不是沒有原因！ 懂一點理論，演奏‧合奏‧即興‧作曲更有靠山 「為何相鄰音難以產生共鳴？」「和弦進行有自己想去的方向？」 探索音樂本質、原理、組合方式，一本不囉唆的理論書 絕對是音樂人不可或缺的摯友，在需要時，拉你一把。 本書以具體例子＋鋼琴‧吉他音樂示範，說明流行音樂‧搖滾音樂範疇的理論， 教你什麼是音、音階、調、和弦、及實務應用，解決不知道如何應用理論的窘境。 實際練習本書73個音樂示範音檔，短時間內建立音樂直覺和表達力，詮釋度大提升。 本書特色 涵蓋流行音樂‧搖滾音樂作曲及樂器彈奏的音樂理論 先舉具體例子+音樂示範，再說明對應的音樂理

論，先實務再理論學習更好吸收 以鍵盤、吉他為例，搭配鍵盤圖+弦樂器圖解說，方便實際彈奏練習 正確又快速的「調‧音階‧和弦」推算方法+記憶口訣，學會一輩子都受用 推薦 宇宙人　台灣搖滾樂團 官大為　鋼琴家／作曲家／演講者／好和弦NiceChord. com創辦人 日本書評 「想搞懂樂理卻不得其門而入看這本準沒錯！」 「內容深入淺出相當適合初學者閱讀。」   冊二《超音樂理論 泛音‧音程‧音階》 簡單算數邏輯+圖像口訣破解抽象理論，滿載音樂人不可不知的樂理概念！ 彈奏、寫歌、自學一體適用超入門 ‧重要理論漫畫視覺化 ‧情境提問引導＋實例圖解 ‧抽象艱深→具象易懂 異名同音的作用跟旋律有關？

為何弦樂器多是以五度音程來調音？ 音階是如何決定音樂風格？ 本書以基礎入門的「五線譜、音名、泛音、音程、音階」為題，透過輕鬆的漫畫情境提問和圖像式講解，將艱深難懂的理論，轉化成初學者容易理解的語言，幫助讀者建構樂理概念，並深刻領悟音樂/聲音的奧妙趣味。 本書教你完全學會基礎樂理： 五線譜的表示法與音名稱法 泛音與泛音列 從泛音法則理解音的和諧性 音程中的「大與小」、「增與減」 轉位音程 音階的構造組成 半音音階與全音音階 大音階與小音階 讀者書評 多虧有漫畫情境引導，讓我更容易理解文字解說。 漫畫很有趣，圖解也很多，看完大致有概念是這本書的一大優點。   冊三《超音樂理論 調性‧和弦》 為

什麼小學音樂課都是用首調來唱？怎麼決定什麼調轉到什麼調？和弦為何都是3度堆疊？……讓笑中同感的漫畫快速解答你各種疑難！ 調性就是為曲子定調、和弦則是定調的做法。本書站在初學可以現學活用的角度，就樂曲組成重中之重的「調性、和音/和弦」，從理論導入實務，揭開調性是怎麼決定歌曲使用的音、和弦、和各調性特質帶來怎樣的豐富情感，以及基礎的和弦編寫概念。 本書教你伴奏彈奏/寫歌/抓歌實用的樂理： 調與移調 首調與固定調的不同之處 調號與調 移調與轉調的不同之處 五度圈的應用 同主音調/平行調/屬調/下屬調 三和音/四和音 大三和弦/小三和弦/增三和弦/減三和弦 大七和弦/小七和弦/增大七和弦/減七和弦/

屬七和弦/大小七和弦/半減七和弦 讀者書評 終於搞懂調和音程、音階之間的關係，對作曲、彈奏很有幫助。 演奏爵士或民謠吉他一定得會和弦，本書將那些麻煩的名稱變得好記好懂了。   冊四《超音樂理論 進階和弦‧和弦進行》 轉位就是改變組成音的順序，但什麼時候會用到？二五進行為何受到音樂人青睞？……翻開本書一口氣學會和弦常見的用法！ 和弦就是為曲子施展魔法，讓曲子華麗變身的功臣。本書對焦「伴奏/作編曲必知的和弦理論」，以幽默貼切的擬人化介紹和弦家族成員，從和弦組成規則到流行樂常用和弦進行的用法，理解和弦在樂曲中發揮什麼樣不可或缺的要角，在編寫和弦上將更有一套。 本書教你像音樂家一樣靈活運用和弦 和

弦轉位目的及用法 分數和弦目的及用法 從轉位判斷和弦記號 引伸和弦效果及用法 附加音和弦效果及用法 何謂避用音 何謂自然和弦及用法 主要三和音（主和弦、屬和弦、下屬和弦）特性與作用 終止式種類及用法 副三和音（代理和弦）特性與作用 常用和弦進行「二五進行」 反轉和弦目的及用法 何謂非自然和弦及用法

吉他和弦進入發燒排行的影片

利用深度學習辨識吉他C大和弦之指型錯誤

為了解決吉他和弦的問題，作者鄧杰 這樣論述：

本文建立一基於深度卷積神經網路(CNN)的吉他和弦辨識系統，目的是讓初學者在學習吉他時，能即時得知第幾弦錯誤。數據蒐集方面，本文收錄剛學習吉他的初學者以及非初學者所彈奏的C和弦音訊檔案，透過錄音介面至電腦並儲存。資料預處理方面，本文將蒐集到的音訊檔案，分為七種不同錯誤的狀況，以及一種正確的範例，再對音訊檔案進行離散傅立葉轉換，並將其結果轉換成頻譜圖以作為訓練資料。最後，透過CNN模型的訓練得知成果。實驗結果得知，神經網路模型對吉他C大和之弦錯誤具有辨識的能力，在未來可以增加更多和弦資料並實體化，以利於吉他初學者有更好的幫助。

Mr. Children道標之歌：日本國民天團Mr. Children出道30週年首本文字紀實!【特別收錄經典歌詞中文版】

為了解決吉他和弦的問題，作者小貫信昭 這樣論述：

日本國民天團Mr.Children出道30週年全紀錄！ 最好解讀Mr.Children的精選輯， 回顧出道以來的音樂歷程及經典歌曲！ 透過這本書，會更加了解Mr.Children， 或許也會開始喜歡吧！ ──櫻井和壽 　　當徬徨迷惘、內心充滿不安時， 　　Mr.Children的歌如同路標，指引我們前行！ 　　★出道30年，32張冠軍單曲、17張冠軍專輯，唱片總銷量達7000多萬張！ 　　★2019年首次海外演唱即獻給台北，門票在2分鐘內即完售，瞬間秒殺！ 　　★首度收錄11首經典歌詞中文版！ 　　「認為理所當然的事，其實是奇蹟，經歷無數次偶然，才有現在的你和我」。 　　1992

年的5月，由四位團員組成的樂團Mr.Children推出首張專輯，正式在日本樂壇出道。正如團名所表達的，他們秉持想要創作「不拘泥於形式」、「無法歸類」的初心，創造出能留存在從大人到小孩，許許多多人心中的音樂。 　　30年來，Mr.Children的歌曲感動無數聽眾，陪伴樂迷走過許多重要的人生時刻。四位團員彼此相似卻又各有特色，可以緊密結合又能各自獨立，一路走來共享許多時光，激盪出音樂的火花。他們每個創作，都彷彿是你我的人生縮影，時而溫柔，時而激烈，指示著我們返回重要的場所，或前往令人雀躍的未知之地。 　　迎接出道30週年的現在，知名樂評家小貫信昭透過文字，將Mr.Children的魅力，一

一展露出來。本書集結他多年來採訪Mr.Children的觀察，記錄四人從相識到成軍以來的點點滴滴。書中揭露許多音樂背後的故事，也重新採訪團員，邀請他們訴說創作背景及心情，希望將Mr.Children對於音樂的真摯及熱情，如實傳達給大家。 　　如同櫻井和壽所說：「音樂不只是單方面的傳送，而是期望大家能同聲齊唱一首歌，用歌曲聯繫彼此的心。」這正是Mr.Children想透過歌曲完成的事。 本書特色 　　▍由最了解且獲得Mr.Children肯定的日本知名樂評家所撰寫。 　　▍記錄Mr.Children出道30以來從未曝光的小插曲。 　　▍收錄團員們從未公開的內心話。      國內名家一致推

薦 　　dato∣音樂專欄作家 　　小孩社長∣Mr.Children TAIWAN FANS CLUB板主 　　吳東龍∣日本設計觀察作家 　　吳建恆∣音樂節目主持人 　　施清元∣Ptt Mr.Children板前板主、文字工作者 　　陳玠安∣作家、樂評人 　　張維中∣旅日作家 　　盛浩偉∣作家 　　黃子佼∣跨界王 　　黃威融∣資深編輯人 　　煮雪的人∣詩人 　　（依姓氏筆劃排列） 好評推薦 　　▍我的青春軌跡，因為這本書而更加清晰。──dato，音樂專欄作家 　　▍在大人的音樂裡，聽見小孩般的純真世界。一本讓人看了不想停下來的音樂故事。──吳東龍，日本設計觀察作家 　　▍我淚流滿面，

看完他們的演唱會。──吳建恆，音樂節目主持人 　　▍喜歡他們已經20多年，「我心中的少年，依舊滿身汗地騎著車，想趕快見到他們」。（註：「」內來自於歌詞）──施清元，Ptt Mr.Children板前板主、文字工作者 　　▍中文世界長期以來較為缺乏當代日本音樂文化翻譯書籍；聽聞此書已久，欣見譯本出版，盼能為台灣愛樂人帶來閱讀新篇章。──陳玠安，作家、樂評人 　　▍回想過去30年，從日劇主題曲開始認識他們，後來的現場演唱會……他們是我輩青春的精華！──黃威融，資深編輯人 　　▍聽Mr.Children的歌，就像坐在陽光下喝著漂浮汽水。──煮雪的人，詩人

基於深度學習實現歌曲分離之和弦譜系統

為了解決吉他和弦的問題，作者蔡明憲 這樣論述：

音樂的展現是多種樂器一起演奏的成果，對於樂器學習者而言，非常需要專注在音樂合奏當中某一項樂器的演奏音訊。而想要挑出單項樂器的音訊必須要留有混音前原始的音軌才行，但若是經由混音後的音檔，便難以精確的挑出想要的樂器音訊。若要實行音源分離，傳統的方法中可以經由短時傅立葉變換(STFT)將混合訊號轉換成時頻譜圖，再從中估計出各個聲源的頻譜，最後進行短時傅立葉逆變換(iSTFT)即可達到分離。不過STFT是一種通用的訊號轉換的方法，對於聲源分離不一定是最優方法。而隨著深度學習的發展，增加了許多音源分離的方法，並且開始積極研究如何在時域實現端到端的神經網路架構，其精準度也更上一層。 本文提

出歌曲分離和弦譜系統，系統分為三個部分:歌曲背景聲去雜訊、歌曲中的人聲吉他聲分離、吉他和弦辨識。聲源分離的架構是基於全卷積時域音頻分離網路Conv-TasNet作改良的Deep-Encoder/Decoder-Conv-Tasnet，並且以Berouti譜減法作為資料的前處理。而本文將自己設計一套Dataset，其中包含吉他與人聲演奏的音訊檔，將混合的音訊檔放進該架構裡產生出分離的吉他聲與人聲，再將吉他音訊檔做和弦辨識產生出吉他和弦譜。本文在評估訊號分離上以SI-SNR的方式作為評估方法，將混合的聲音與生成的聲音相互做比較。實驗後SI-SNR可以達到合理的品質要求。