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現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決免費鋼琴譜網站的問題，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！

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技術形態、媒介呈現與消費流變——音樂傳播的歷史性觀瞻與液態化未來

為了解決免費鋼琴譜網站的問題，作者王琳 這樣論述：

本文主要使用媒介考古學方法，通過對音樂傳播技術歷史的梳理，從技術形態角度將音樂傳播的歷史分為氣態傳播、固態傳播和液態傳播三個階段。並以技術—媒介—經濟為主要分析框架，探索技術對傳播媒介形態的形塑功用以及經濟表達，解讀音樂產業結構和權力關係更迭的本質邏輯，理解音樂產業生產和消費形態變遷的實踐基礎，以及在此基礎上討論勞動和價值重塑機制，以及對意義的影響框架。並且著眼當下，以串流音樂為主要研究案例，以液態現代化和液態消費理論來探索串流技術基礎上的音樂產業獨特的媒介傳播形態、經濟邏輯與價值機制，以期增進媒介理論和媒介/文化經濟學的學術面向和理論視角。

5件好物，DIY家用所有清潔、沐浴、美妝與保養用品

為了解決免費鋼琴譜網站的問題，作者smarticular.net 這樣論述：

德國居家生活暢銷No.1 快樂的綠色家事手冊 只用小蘇打、蘇打、醋、檸檬酸、硬肥皂 自製33種配方，適合300多種用途 不必再花大錢買市售化學商品與藥妝 實踐友善環境的永續生活風格 每家每戶平均會有40到60種清潔劑、藥膏、乳液、肥皂，家裡各處因此有五顏六色的瓶罐、噴霧、軟管、容器。我們真的需要這些產品嗎？在常見的市售用品之外，碳酸氫鈉（小蘇打）、蘇打、醋、檸檬酸、硬肥皂是更簡單、省錢、環保、無毒、零汙染的選項。 自製的保養品、化妝品、家事用品更安全！ 使用成分由你決定，依照自己需要和喜好調製出專屬用品，主動排除引發過敏、發炎、影響荷爾蒙的成分。 DIY超省錢！ 手把手教你用口袋零

錢做出全家人用的體香劑，自製出只有超市價格十分之一的洗衣粉，而且只要幾分鐘。還有許多省錢的家事妙方。 DIY很好玩！ 發現簡單、永續的生活替代方案，不斷地實驗與嘗試，從中學習啟發，享受自己動手做帶來的滿足感。 替代性家用品對環境友善！ 避開了不必要的化學物質，家裡不會出現山一樣的包裝垃圾。材料都從植物性原料上取得，可以自然分解。 價格不貴，重點是做起來簡單，只要按照步驟就能做出洗碗劑、洗衣粉、萬用清潔劑、去汙劑、漱口水，護膚護髮及芳香沐浴用品。親手打造個人生活風格，實踐環保、永續的理念。

基於深度學習的MIDI生成器之研究與實作

為了解決免費鋼琴譜網站的問題，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。