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VOCALOID的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
VOCALOID的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Avogado6寫的 秘密：秘密收藏家アボガド6全彩畫集 和Tenichi的 The Most Heretical Last Boss Queen: From Villainess to Savior (Manga) Vol. 2都 可以從中找到所需的評價。
另外網站VOCALOID - 優惠推薦- 2021年11月| Yahoo奇摩拍賣也說明：在Yahoo奇摩拍賣找到19筆#VOCALOID商品，其中包含了玩具、模型與公仔,圖書/影音/文具等類型的#VOCALOID商品.
這兩本書分別來自平裝本 和所出版 。
國立清華大學 電機工程學系 劉奕汶所指導 朱贊全的 非同步學習「過渡」及「延音」以改善中文歌聲合成之基頻軌跡 （2020），提出VOCALOID關鍵因素是什麼，來自於歌聲合成、神經網路、深度學習。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 劉奕汶所指導 楊馥榕的 基於音韻學的時長模型之中文歌聲合成 （2020），提出因為有 歌聲合成、時長模型、中文音韻學的重點而找出了 VOCALOID的解答。
最後網站VOCALOID - 知乎則補充：自V2起，YAMAHA以及Crypton Future Media等以VOCALOID引擎为基础开发音源的公司开始使用虚拟形象的方式进行营销，产出诸如初音未来（初音ミク/Hatsune Miku）等的虚拟歌手 ...
秘密：秘密收藏家アボガド6全彩畫集
為了解決VOCALOID 的問題，作者Avogado6 這樣論述：
能聽聽 我的秘密嗎？ 秘密收藏家 アボガド6 全彩畫集， 承受不住的時候，就到這裡放下吧。 少年來到秘密圖書館， 這裡的收藏了各種人類與非人類捐贈的「秘密」。 無法向人言說，卻也無法再承受更多的少年， 決定也將自己的秘密留在這裡。 他的秘密是什麼呢？ 噓，關於書的內容，還請保密⋯⋯ ㊙ 日本神級影像作家 推特粉絲突破180萬，日本人氣插畫家アボガド6全彩畫集。從NICONICO動畫上發跡的アボガド6，曾為須田景凪、ぬゆり、MI8k、Eve等知名音樂人製作MV，本身更是集插畫、漫畫、動畫、作曲、手作於一身的全方位創作者！ ㊙ 插畫數量全系列最多
收錄287幅全彩畫作，主題包括人生光影、家庭悲喜、校園生活、醫病關係、身分認同，並收錄一整章アボガド6最受歡迎的動物插畫。致鬱也治癒，看似幻想卻又真實無比的アボガド6宇宙！ ㊙ 收錄未公開短篇漫畫 全新繪製短篇漫畫〈秘密〉，以前篇、後篇的形式串連本書。將書裡收錄的畫作比喻為秘密圖書館內的藏書，在看過各種秘密之後，最後揭露的少年秘密將讓你忍不住會心一笑！ ㊙ 完美呈現日版質感 繁體中文版比照日版規格，雙書封、燙金、內頁採用著墨均勻顯色的厚磅映畫紙彩印、好翻閱的PUR膠裝訂，呈現畫集最好的樣子！ 網友不藏私推薦 「可愛的插圖中藏著許多沉重的主題，卻很深刻！讓我哇哇讚嘆
，無法停下翻頁的手。結局揭露那可愛的『秘密』時，我竟然不可思議地被治癒了……整本書的構成也太神！」 「超棒的書！完美的圖，相關主題的畫被分門別類，你甚至不用懂日文也能明白作者想傳達的東西。」 「看完後心情變得非常輕鬆。」
VOCALOID進入發燒排行的影片
初日の死闘：https://youtu.be/xpxz5MTb2wg
※この動画での発言は基本的にフィクションです。
Twitter：https://twitter.com/cider_0411
Twitch：https://www.twitch.tv/sts_0411
TikTok：https://www.tiktok.com/@satoshi_watanabe
なにかあれば。(ビジネス用ではない)：[email protected]
【お願い】
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また、一切関係無い他の方のコンテンツで智志の話題をコメントするのもご遠慮願います。
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【お借りした素材】
魔王魂 様,DOVA-SYNDROME 様 etc...
非同步學習「過渡」及「延音」以改善中文歌聲合成之基頻軌跡
為了解決VOCALOID 的問題，作者朱贊全 這樣論述：
在歌聲合成的領域中，不同語言在語言學上所需考慮的特徵不同，例如中文是聲調語言，比起日語、韓語或英語，還需要考慮到聲調影響字義以及基頻的因素。於是本實驗室團隊先前重新定義了上下文本相關特徵的組成，並且自行蒐集了中文流行歌資料庫，建立一套基於雙向遞迴神經網路的中文歌聲合成系統，只要給定樂譜即可合成出歌聲，歌者的咬字及音色都可以被模型學習。然而合成歌聲中有幾個比較明顯的問題是，不同音高間轉換不夠平滑，甚至會有明顯的機械音，以及合成基頻過度平滑導致顫音等個人歌唱技巧消失的情況。這些跟音準有直接相關的問題，我們認為會非常直接地影響到聽者的感受。在本篇論文中，我們著重於改善基頻合成的效果，首先使用了殘差
連接來確保音準不會偏離樂譜音高太多，並開發了過渡及延音演算法來解決這些問題，藉由權重計算使得音高轉換過渡區間更加自然，以及保留了單一音符間顫音的表現。除此之外，由於基頻抽取後，會有不少過高或過低的跳點，這些數量不少的跳點會影響模型的學習效果，於是參考等化器中壓縮器的概念來減低跳點的影響。根據客觀計算結果，經由使用的演算法以及其他前處理後，歌聲合成的效果會比較好，均方根誤差下降超過15赫茲，主觀計算也顯示新方法所合成的音檔獲得較高的分數。
The Most Heretical Last Boss Queen: From Villainess to Savior (Manga) Vol. 2
為了解決VOCALOID 的問題，作者Tenichi 這樣論述：
Tenichiis a Japanese author who won Ichijinsha’s very first Iris NEO Fantasy Award to have The Most Heretical Last Boss Queen: From Villainess to Savior published. Bunko Matsuura is a Japanese manga creator best known for The Most Heretical Last Boss Queen: From Villainess to Savior.Suzunosuke is a
professional Japanese illustrator who has drawn for numerous works, including fantasy and romance novels for women, VOCALOID projects and The Most Heretical Last Boss Queen: From Villainess to Savior.
基於音韻學的時長模型之中文歌聲合成
為了解決VOCALOID 的問題，作者楊馥榕 這樣論述：
歌聲合成系統旨在從歌詞和相對應的樂譜中，合成類似人類的自然歌唱聲音。近年來，在人機互動的熱門應用中，歌聲合成技術成為不可或缺的要素，例如：虛擬歌手、作曲助理以及其他智能電子設備等。目前，歌聲合成的主流技術分為兩個階段：首先給定樂譜，透過神經網路預測聲學特徵，接著經由聲碼器，將頻域的聲學特徵轉換為聽覺系統能接收的時域之聲音訊號。如此一來，特定音色、指定歌詞、音高及音長都能夠被電腦有效的生成，即使此音色的歌手未演唱過此歌曲。此外，在歌聲合成系統中，通常會搭配使用「時長模型」，透過預測的音素時長，初步擴展輸入序列的長度，使之與輸出序列的長度大致對齊。在現今大部分的歌聲合成系統中，時長模型通常使用神
經網絡來預測音素的持續時間，再結合樂譜提供的音長，計算元音的持續時間。在本論文中，不同於神經網路導向，我們基於中文音韻學，提出了規則導向的音素時長預測演算法。具體來說，我們在現有的訓練資料集中，透過分析中文音韻所制定的規則，搜尋符合與目標歌詞具有「相同輔音」與「相似音長」的所有項目，來推斷目標輔音的持續時間。另外，無論是由歌詞預測聲學特徵，或是還原回時域訊號，均為困難的映射，若要提高合成音質，經常須透過更複雜的神經網路，而對於少量資料集可能產生過擬合的問題，造成神經網路的泛化能力不佳。對此，利用本實驗室先前提出的MPop600資料集，針對其中僅三小時的特定音色，我們採用了Tacotron2和P
arallel WaveGAN的組合，作為歌聲合成系統的骨幹，我們發現它們在小資料集上具有良好的數據使用效率，除了能夠合成不錯的歌聲品質，模型也具備良好的泛化能力。最後，實驗結果證實了所提出的規則導向之時長模型，合成的歌聲在綜合表現上，均比基於神經網路導向的模型優良。再加上由於中文是聲調語言，在提出的規則導向模型中考慮聲調，更有助於提升合成歌聲的自然度。