吉他g和弦的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

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

為了解決吉他g和弦的問題，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

吉他g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g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。

現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決吉他g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！

基於深度學習實現歌曲分離之和弦譜系統

為了解決吉他g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。