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我們的歌：五年級點唱機

為了解決youtube擷取片段的問題，作者宇文正 這樣論述：

♪♪ 一本寫給五年級世代的情歌之書 ♪♪ 時間是公平的，青春總會離開你，也會離開我 所以，唱歌吧！在忘記之前 一首歌一首歌地唱寫入回憶 　　「歌聲，是打開這每一樁記憶的鑰匙。」——宇文正 　　每個年代都有屬於自己的一首歌。五年級的宇文正在《我們的歌》，寫下成長中影響她最深刻的首首歌曲，也訪談身邊同樣在民國五○年代出生、長大的「五年級生」，那些烙印在心裡最深處，牢牢與回憶相繫相絆的曲目。 　　這是一本有歌聲的書。收有四十九首歌，也是四十九種生命的片段：也許是青春年少時〈你在日落深處等我〉，戀情而傷逝的〈戀曲1990〉，初出職場而惶惶不知心之所向的〈張三的歌〉；也許是悟得當下即永恆的〈

如果還有明天〉，是記起某個轉瞬消逝的生命〈恰似你的溫柔〉，是航行在生命谷底時遇到〈Yellow Submarine〉……經典的歌曲在時間指縫留下，沉澱出每一代人各自的心事。 　　宇文正以溫婉的細筆，或遺憾，或困惑，或純然快樂，在一波波來了又去的時間大浪，沖刷，翻捲，捕捉那些猶如在沙灘上的腳印，即將消失的記憶之歌。 　　【好文導聆】 　　♬〈你在日落深處等我〉 　　我就這樣開始聽校園民歌了。這也可以說是我「錄音帶年代」的開始。……多年多年後，我仍可以一字不漏唱出來，好像它一直在某處等我，等我的回憶來認領它。我也會用氣音唱歌了。 　　♬〈楚留香〉 　　我安然渡過了那個可怕的龍子龍女大會考…

…啊，就讓浮生煩惱，輕拋劍外！這首主題曲我至今心煩時仍會從腦海裡翻出來唱一唱。 　　♬〈橄欖樹〉 　　所有五年級的人都會唱。它誕生於一九七八年，三毛作詞、李泰祥作曲，齊豫演唱。它是所有五年級孩子的「遠方」，即使沒有人知道「橄欖樹」長什麼樣子。 　　♬〈戀曲1990〉 　　其實撇開愛情，一九八○到一九九○是台灣文化活力大爆炸的年代，而後似乎過早地進入了長長的懷舊隧道，這首戀曲，也可以說是寫給台灣社會的呢。 　　♬〈Reality〉 　　「Dreams are my reality, the only kind of real fantasy......」竟在夢的邊沿滾下淚水。不需要任何原由

的眼淚。這首歌本身，就象徵了青春。我那遠走了的青春。 　　♬〈梵谷之歌 Vincent〉 　　……那如雷轟頂般地感受到靈魂可以被文學、音樂、藝術深深震撼、著迷的覺知，卻是如此的難忘。唐．麥克林的音樂，教導我如何去愛和歌唱。 名家推薦 　　♬ 郭強生｜作家——專文推薦 　　♬ 李　律｜作家、廣播人 　　♬ 馬世芳｜廣播人、作家 　　♬ 陳文玲｜政治大學廣告學系教授 　　♬ 陳克華｜醫生詩人 　　♬ 陳德政｜作家 　　♬ 張小虹｜台大外文系特聘教授 　　♬ 張鐵志｜VERSE創辦人暨總編輯 　　♬ 許悔之｜有鹿文化社長 　　♬ 焦元溥｜倫敦國王學院音樂學博士 　　♬ 熊一蘋｜作家 　　——跨

年級共鳴推薦（按姓名筆劃排列） 　　讓我們一起回到那些歌聲裡，儘管年華易逝，但是歲月終究給了我們每個人最獨特的音色。如果我們都能懂得真正聆聽。——郭強生｜作家 　　寫歌的那個我很年輕，以及苦悶。現在回頭看，覺得能夠擁有這些記憶甜美極了！——陳文玲｜政治大學廣告學系教授  

youtube擷取片段進入發燒排行的影片

利用類神經網路和梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)做語音情緒辨識

為了解決youtube擷取片段的問題，作者李曼華 這樣論述：

隨著AI人工智慧技術的提升，各行各業開始導入AI技術，醫療產業也不例外。在醫療智慧照護中關於醫師和病患情緒延伸出的議題為「人工同理心」，亦是近年熱門的話題。目前「人工同理心」主要是利用AI臉部情緒辨識技術判斷醫師和病患的情緒，提醒醫師即時關心病患的情緒起伏。在實現人工同理心的過程中由於臉部情緒辨識有一些阻礙，時常偵測不到臉部情緒。因此我們希望加入語音情緒辨識，提升情緒辨識環境。語音是人類最為自然的溝通方式，除了訊息傳遞也包含情緒的傳達。近年來利用人工智慧進行語音情緒辨識備受關注，語音已經成為和機器互動不可或缺的一種方式。許多國家開始著手研究不同語言的語音情緒辨識，先前研究常使用的語音資料

約4~10秒不等的德語或英語長句，由於目前缺乏以國語短句為主的語音情緒辨識，本實驗將使用國語短句並利用聲音特徵搭配類神經網路(ANN)做語音情緒辨識，使機器去學習並判斷人類的情緒種類，並利用本實驗之方法，提升語音情緒辨識之準確率。 實驗語音資料蒐集來自兩部分，一是從知名影音平台YouTube國語音訊，二是收錄四位醫生實際看診對話。在進行語音情緒辨識前，我們將音訊切為每一秒為一個觀察單位並以人工標注情緒，情緒種類有四種分別為中性、生氣、開心、傷心。本研究用來訓練類神經網路的聲音特徵為梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)第一至十三維度，並擷取其特徵向量包含最大值、最小值、平均值、中位數、標準差，共65

個特徵值。類神經網路使用Matlab深度學習工具箱當作辨識的分類器，實驗設定訓練集為70%，驗證集和測試集皆是15%，隱藏層神經元個數10個，輸入值為音訊之65個特徵值，輸出為四種情緒類別。 本研究建立兩個語言的語音情緒辨識模組，一為國語語音情緒辨識模組，二為德語語音情緒辨識模組。國語語音情緒辨識模組總共使用610秒的音訊資料，模組辨識準確率為91.3%。其他診間音訊資料為三十筆5~6分鐘的診間音訊，並使用國語語音情緒辨識模組測試其他診間音訊，其準確率為88.6%。德語語音情緒辨識模組使用的資料為柏林語音情緒資料庫總共343秒，根據本研究實驗設定所訓練的德語語音情緒辨識模組，其準確率達84.

7%。 由結果可得知，本實驗使用聲音特徵梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)結合類神經網路(ANN)所建立的國語語音情緒辨識模組，可以讓機器學習並辨識人類的情緒可提供後續研究使用。在未來希望能透過語音的特徵分析人類的情緒，並將此技術導入醫療環境中，利用語音情緒辨識的輔助，讓醫師在替病患治病時能了解病患情緒起伏，並提供一個舒適且關懷的環境提升醫病關係。

影音行銷最佳幫手：免費視訊剪輯軟體全攻略

為了解決youtube擷取片段的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

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樣的分享影片。   　　★影片剪輯、相片動畫化、覆疊素材、視訊特效、轉場效果、3D動畫標題、字幕、錄製旁白語音、關鍵影格設定，讓你靈活運用各項功能，輕鬆做出豐富而多層次、且變化多端的視訊影片。   　　★惱人的字幕製作，教你輕鬆將影音轉變成字幕，利用ArtTime Pro軟體快速壓製視訊或匯出字幕，學會新增CC影片字幕的方法。   本書特色   　　★收錄無浮水印的手機版Filmigo視訊剪輯技巧 　　★免費且穩定易使用的OpenShop剪輯攻略 　　★好用的VidCoder視訊壓縮工具 　　★學會免費版的GIMP編排版面與製作去背圖形 　　★使用免費好用的pyTranscriber字幕辨識軟

體轉換字幕 　　★學習以Arctime Pro快速壓制視訊或匯出字幕 　　★從YouTube網站新增CC影片字幕

以機器學習分析數位音樂情緒資訊之研究

為了解決youtube擷取片段的問題，作者李柏諺 這樣論述：

音樂對情緒有極大的影響力，在人們聆聽音樂時各種情緒也同時被牽動著，作曲家藉由音符的變化構成音樂的主題，多個音樂主題進而產生一段主要的旋律，使人們在聆聽此音樂片段時有相似的情緒感受，並快速地留下深刻的印象，並對該音樂產生相對應的情緒。隨著網路及數位化科技的蓬勃發展，線上數位音樂的數量及服務平台成長快速，人們逐漸從聆聽實體音樂轉移至線上數位音樂平台，也提供了大量的數位音樂資源，這使得傳統的曲目分類已無法滿足人們搜尋線上音樂的需求。為了使人們在搜尋音樂時能更加容易且準確，如何針對音樂獨有的情感特性進行情緒分析，以提供音樂使用者多元化的搜尋及分類音樂，是值得深入研究的議題。本論文針對韓國流行音樂建立

音樂數位資料集，以音樂段落結構的方式進行自動分段以簡化分析過程的複雜度，並讓130位受測者隨機聆聽100首排行榜當中的50首韓國流行音樂片段，根據音樂情緒理論標註聆聽音樂時所產生的主觀情緒。本論文透過將情緒特徵值處理轉換成數據後，利用機器學習的方法分群建立以情緒指標為主的韓國流行音樂情緒模型，並找出音樂情緒特徵，以此幫助使用者從音樂情緒分類中有效找出符合自己情緒感受需求的音樂。