吉他c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

現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決吉他c和弦的問題，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！

吉他c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c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。

大人的鋼琴教科書：QR Code影片+全圖解，學會手型、觸鍵、指法安排、基礎和弦和雙手彈奏

為了解決吉他c和弦的問題，作者丹內真弓 這樣論述：

　　●○●○日本Amazon網路書店暢銷榜「鋼琴學習類第1名」！ 　　●○●○日本山葉YAMAHA鋼琴專業出版！ 　　●○●○QR Code影片，猶如日本名師在旁教導。 　　全書彩色圖解＋QR Code影片示範， 　　從6～99歲的鋼琴小白，零基礎看著影片也能學會。 　　《卡農》、《夢中的婚禮》、《天空之城》和《菊次郎的夏天》……療癒人心的優美旋律，是許多成年人學鋼琴的夢幻曲目，期待自己有一天能彈奏出來。然而，「學鋼琴有年齡限制嗎？」、「沒有辦法每天練琴怎麼辦？」、「鋼琴太貴了買不起」、「負擔不起學琴費用」等疑慮，總是讓想學鋼琴的新手們裹足不前。其實，如果只想將彈琴當作興趣，而非職業，

不管是6歲還是99歲，只要想學，何時學都不算晚！而且新手不一定要買昂貴的鋼琴，只要準備攜帶式電子琴、電鋼琴，一樣也能學習。 　　初學者想在家自學鋼琴，「一本適合的教材＋一位好老師引導」是最重要的。《大人的鋼琴教科書》是專注於鋼琴等音樂教育多年，最具知名度的日本山葉YAMAHA鋼琴，在強大的師資專業背景下出版的，霸佔日本Amazon網路書店暢銷榜「鋼琴學習類第1名」多時。本書內容以基本樂理＋觸鍵式教學為主，全彩色圖解樂譜和樂理，並搭配可反覆觀看的QR Code示範影片，讓新手更容易瞭解手型、觸鍵、指法安排和彈奏練習等。 　　本書的課程編排，是由教導過無數新手，指導各年齡層初學者經驗豐富的日本

鋼琴名師丹內真弓編寫，新手只要按部就班練習每一章的課程，就能依序學會彈出旋律、左手彈奏，進而學習基本和弦、完成雙手彈奏。丹內老師更親自示範，從手型、觸鍵、指法安排，到小練習、練習曲、挑戰曲目等，皆有詳細的QR Code影片教學。新手按著課程學習，掌握練習的方法、技巧和進度，就能熟悉左手伴奏、彈出和弦，最終達成雙手彈奏《歡樂頌》、《奇異恩典》和《生日快樂》等曲目的目標。 本書6特色 　　➊專業師資編寫教材 　　本書由日本山葉YAMAHA專業出版，課程內容循序漸進，由淺入深，學習有效率。 　　➋從初學者角度著手 　　沒有艱深難懂的樂理，書中單元皆以實際觸鍵式教學為主，引導新手安心、無負擔練習

。   　　➌日本名師親自示範 　　除了每章的「小練習」主題，所有「練習曲」、「挑戰曲目」都有QR Code影片，猶如日本名師在旁教導。 　　➍內文編排清楚易懂 　　本書為全彩圖文，樂譜上標有唱名、指法號碼、可當作彈奏練習時的參考，加速理解曲目。 　　➎搭配影片掌握練習 　　影片可同步觀看樂譜、琴鍵，不用翻書本樂譜，也能輕鬆對著影片練習，更方便。 　　➏學會雙手彈奏曲目 　　掌握各單元的練習方法和技巧，雙手彈奏《歡樂頌》、《生日快樂歌》和《奇異恩典》等曲目。

基於深度學習實現歌曲分離之和弦譜系統

為了解決吉他c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。