EDM music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

Dancing to the Drum Machine: How Electronic Percussion Conquered the World

為了解決EDM music的問題，作者Leroy, Dan 這樣論述：

Dancing to the Drum Machine is a never-before-attempted history of what is perhaps the most controversial musical instrument ever invented: the drum machine. Here, author Dan LeRoy reveals the untold story of how their mechanical pulse became the new heartbeat of popular music. The pristine snap

of the LinnDrum. The bottom-heavy beats of the Roland 808. The groundbreaking samples of the E-MUSP-1200. All these machines-and their weirder, wilder-sounding cousins-changed composition, recording, and performance habits forever. Their distinctive sounds and styles helped create new genres of musi

c, like hip hop and EDM. But they altered every musical style, from mainstream pop to heavy metal to jazz. Dan LeRoy traces the drum machine from its low-tech beginnings in the Fifties and Sixties to its evolution in the Seventies and its ubiquity in the Eighties, when seemingly overnight, it infil

trated every genre of music. Drum machines put some drummers out of work, while keeping others on their toes. They anticipated virtually every musical trend of the last five decades: sequencing, looping, sampling, and all forms of digital music creation. But the personalities beneath those perfect b

eats make the story of drum machines a surprisingly human one-told here for the very first time.

EDM music進入發燒排行的影片

音樂類型與音量對中高齡者之再認記憶與反應時間研究

為了解決EDM music的問題，作者林嫦娥 這樣論述：

音樂帶給人們生活上的娛樂，除了享受音樂旋律與節奏帶來的愉悅感，人們也常在工作時聆聽音樂來舒緩情緒與壓力，但音樂類型與不同的音量大小會帶給人們不一樣的感受與心情，此一現象是否影響工作的專注度與績效，成為一重要之課題，因此本研究主要想了解，中高齡者於辦公室之音樂偏好與現況以及不同音樂之偏好程度與音量大小對於判讀不同資訊量時之再認記憶與反應時間是否有差異，本研究以問卷調查法與實驗法來進行，首先以問卷調查法針對 62 位年齡在 45 歲~65 歲之中高齡者進行調查，了解喜歡與不喜歡之音樂類型，結果發現在問卷調查結果 (1) 中高齡者習慣的音樂類型依序為經典流行類、純音樂/純樂器演奏及時下流行音樂；而

偏好的音樂為流行通俗音樂、民歌及鄉村民謠音樂與古典音樂；(2) 不喜歡的音樂則為嘻哈、RAP、饒舌樂 / 電子舞曲 (EDM) 電音音樂 / R&B、靈魂節奏藍調、靈魂樂；(3) 聽音樂主要是令人心情快樂、愉悅，且紓壓、陶冶性情、培養興趣；(4) 聽音樂的習慣以智慧手機為主；(5) 工作時播放音樂的主導權在於自己；(6) 而工作與音樂的關係均呈現正向肯定的態度。實驗方法則根據問卷之結果挑選喜歡與不喜歡之音樂各三首作為音樂樣本，並搭以3種音量 (40、50、60dB)，以耳罩式耳機聆聽的同時進行4種訊息數量之圖片再認任務，並將圖片呈現時間以1.5、2.5、3.5秒進行測量，針對41位45至 65

歲中高齡者進行實驗，以了解對其再認記憶與反應時間是否有差異，實驗結果發現 (1) 音樂類型對正確率與反應時間無顯著影響；(2) 音量對正確率無顯著影響，對反應時間有顯著影響；(3) 圖片呈現時間與圖片數量對正確率與反應時間均有顯著影響。

The New Age of Electronic Dance Music and Club Culture

為了解決EDM music的問題，作者 這樣論述：

This book offers a comprehensive overview of electronic dance music (EDM) and club culture. To do so, it interlinks a broad range of disciplines, revealing their (at times vastly) differing standpoints on the same subject. Scholars from such diverse fields as cultural studies, economics, linguist

ics, media studies, musicology, philosophy, and sociology share their perspectives. In addition, the book features articles by practitioners who have been active on the EDM scene for many years and discuss issues like gender and diversity problems in general, and the effects of gentrification on clu

b culture in Berlin.Although the book’s main focus is on Berlin, one of the key centers of EDM and club culture, its findings can also be applied to other hotspots. Though primarily intended for researchers and students, the book will benefit all readers interested in obtaining an interdisciplinary

overview of research on electronic dance music.

透過內插訓練轉換器產生流行音樂具獨奏的樂器伴奏

為了解決EDM music的問題，作者許君展 這樣論述：

在生成器樂伴奏時，重要的是生成的伴奏能夠支持流行歌曲中的主唱旋律。通過這樣做，主旋律能夠與伴奏的樂器旋律聽起來更好。許多伴奏生成模型缺乏的一個方面是生成器樂獨奏的能力。在流行歌曲中，主旋律或歌手可能需要一些時間來休息。在這些時刻，產生的器樂伴奏不會偏離它們通常產生的東西，這會導致聽眾失去興趣。因此，因為沒有主旋律，所以沒有什麼可伴奏的。我們通過添加一個器樂獨奏生成模塊來改進當前的伴奏生成模型，該模塊在歌手缺席時生成器樂獨奏主旋律。此外，我們探索了器樂主旋律是否與人聲主旋律不同，並訓練分類器這樣做。最後，我們執行數據增強以改進生成過程，因為它增加了模型學習的不同鍵。總的來說，我們的模型能夠生成

器樂獨奏，並通過在伴奏中使用這些來改進基線伴奏生成模型。我們了解到，Transformer 分類器能夠以超過 85\% 的準確率從器樂獨奏主旋律中對人聲主旋律進行分類。我們還了解到，在歌手安靜的部分加入器樂獨奏確實增加了人類評估者更喜歡器樂伴奏的可能性，與僅包含輔助器樂伴奏的器樂伴奏相比，該可能性增加了兩倍。