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英文閱讀特訓班：中高級篇【2022年全新修訂版】【書+朗讀MP3(可掃描QR-CODE聆聽或線上下載)+別冊】

為了解決Rock music 中文的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　級~中高級程度適用 　　✓準備統測、學測、全民英檢中高級考試的你 　　✓提升閱讀能力、增加字彙量的進階學習者 　　✓適合各種英文檢定考試之補充教材   　　掌握閱讀技巧，讓你輕鬆看懂各種類型的英文文章！ 　　『閱讀測驗』是測驗語文能力的重要指標之一，不論是學測、指考、統測、全民英檢、多益、托福，閱讀測驗都是必考題型，也是一般考生最常遇到瓶頸的考試題型，因此提升英文閱讀能力及掌握閱讀技巧是很重要的學習重點。   　　本書共分為兩個部份，第一個部分主要在訓練閱讀技巧，第二個部分是提供大量的閱讀練習。閱讀測驗題目採混合題型，包括選擇、表格填空或簡答等兩種以上的作答方式，除了測驗讀者能否理解文

意脈絡、擷取文本重要訊息和進行分析推理等閱讀理解能力外，還要訓練讀者系統思考、解決問題、溝通表達與符號運用的能力，以期能符合108課綱所重視之素養教育的精神。   　　第一部分Acquiring Reading Skills  　　包含八個單元，主要目的在於訓練閱讀能力，透過全英文的學習方式，加上每單元都有一個搭配課文的閱讀技巧，幫助讀者無論是訓練閱讀原文書或參加各項考試，都能得心應手。   　　第二部分Putting the Skills into Practice 　　共四十二個單元，包括各種知識性、趣味性、生活化的多元主題，每篇文章搭配四題混合題，目的是要幫助讀者瞭解自己對文章的掌握度，

同時提升應考力。文章中文翻譯及混合題解答收錄於別冊中，建議讀者盡量先閱讀英文，再以中文翻譯作為輔助參考。   　　免下載、線上聽，聆聽朗讀MP3音檔超方便！ 　　本書附由專業外籍老師所錄製的朗讀MP3音檔，可利用智慧型手機掃描書封的QR-code，便可立即上網聆聽所有課程的朗讀MP，也能上官網下載完整的朗讀MP3音檔，隨時隨地都能立即聆聽，學習不受地點與時間的限制。

Rock music 中文進入發燒排行的影片

音樂劇各種不同時期女聲代表唱腔演繹詮釋變化之研究

為了解決Rock music 中文的問題，作者黃上秦 這樣論述：

音樂劇是一種多元文化的一起碰撞出的華麗時代產物，在音樂劇的領域中，除了觀賞華麗的歌舞、服裝、豐富的感情線、場景的佈置，歌手的唱功也是音樂劇中看點之一，在在都顯現出多重文化藝術堆疊出的藝術層次表現。音樂劇既有劇有唱有舞蹈，有些人甚至分不清它與歌劇的區分。根據筆者學習聲樂的歷程，音樂劇是由歌劇演進而來的一種表演方式，除了添加大量的舞蹈動作外，以戲劇演出為主線入歌;已經成了他演出的一種特色，而音樂的角色瞬間從原本的主角地位，轉為刻畫場景與人物抒發情ˇ緒的媒介。音樂劇透過舞蹈刻劃人物角色，以戲劇從原本古典音樂的典雅、高貴與莊嚴的故事題材，漸漸轉變到市井小民、與貼近時事的題材設計，故事中編織許多不言而

喻的情感線。而在音樂上，也從原本的管弦樂器演奏，漸漸地加入了爵士色彩嘻哈、大樂隊的色彩，再加上現代流行音樂的薰陶，逐漸與之同型。在主角演唱的音色上，也漸漸從原本歌劇的美聲唱腔的方式，漸漸的轉變成角色定位音色的變化，例如：公主唱腔、動物音色的模仿。表現風格也較接近流行音樂的演唱模式。而對我而言最神秘的領域就是音樂劇的多變的聲腔變化，因此萌生其研究的主題。音樂劇雖說以劇為主線，但在演唱的演員，需要能歌善，演又要會跳舞，其中又以女主角的演技與音色，是樂迷收看音樂劇的最大賣點。一個音樂劇的女主角接演音樂劇的條件除了本身有好的外在條件、舞蹈身段、戲劇底蘊外，最重要是有一副好歌喉，才能擔當得起如此重要角色

。除了需要消化大量台詞與各地的方言變化，多造型的服飾呈現，繁雜的情緒切換與複雜的舞蹈動作與臨危不亂的獨唱演出更是尤為難得。因此本文想要研究不同時期音樂劇的女主角以了解音樂劇中聲腔與角色變化的演變。在面對表演藝術也隨著VR、虛擬實境等時代產物結合時，筆者過去主修女高音，對於這種多樣形式的藝術表演一直存在著無比的興趣以及好奇，因為每一齣設計出來的音樂劇的表演及女主角的聲音角色變化都是新鮮的源頭活水，提供人類極高的娛樂價值；本文希望藉由各人的所學專業為音樂劇女高音唱腔的領域當中開闢一條研究之路，未來可以讓更多喜歡表演藝術的朋友有更多思考的空間！

用5聲音階就能彈奏!Jazz / Fusion Guitar 線上影音版

為了解決Rock music 中文的問題，作者宮脇俊郎 這樣論述：

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利用深度學習辨識吉他C大和弦之指型錯誤

為了解決Rock music 中文的問題，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。