不該吉他譜的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

隙光：指彈吉他改編創作樂譜集

為了解決不該吉他譜的問題，作者劉桓吟 這樣論述：

　　本書共收錄十四首樂譜，包含十一首經典及近年當紅流行歌，以及作者發行之原創吉他演奏曲。 　　書中包含常見鋼弦吉他演奏(Fingerstyle)技巧解說、基礎音階練習、十四首樂譜以及詳盡彈奏解說。 　　全樂譜包含五線譜以及六線譜(TAB譜)譜表，無論是民謠古典演奏者皆可閱讀。 　　書中包含示範演奏QRcode，可連結至網路平台之示範影片。   本書特色 　 　　收錄近年當紅華語流行歌曲及經典西洋華語流行歌吉他改編，並附上詳盡彈奏解說，適合各階段吉他愛好者收藏。

不該吉他譜進入發燒排行的影片

電吉他彈奏技巧與詮釋分析—以《阿岑的冒險之旅》專輯為例

為了解決不該吉他譜的問題，作者吳思岑 這樣論述：

此篇詮釋報告將以《阿岑的冒險之旅》專輯為範例，針對作品當中電吉他部分的演奏技巧及音色表現進行詮釋分析。研究方式會從六首作品的創作背景、調性、曲式架構著手，對於作品當中電吉他音色的挑選、在不同曲風中擔任的角色、節奏及演奏的技法等等層面進行解析，且附上譜例以及工作檔。其中三首作品為筆者個人創作，從無到有的創作、編曲、錄製以及後製，皆由自己完成；另外三首，則由筆者及家人和碩班同學之共同創作，筆者分別負責創作、編曲、錄製、後製等工作。

一看就會！日本男子天天上菜──60道日本家常味，零基礎也會做，平價超市採買就能煮出道地和風料理！

為了解決不該吉他譜的問題，作者KAZU 這樣論述：

網路觀看突破三百萬次， 日本家庭料理研究家KAZU專為廚藝小白設計的基礎料理 用最容易取得的超市食材 只要3或5步驟馬上完成 短時間迅速掌握料理技巧 零基礎也能做出純正和式風味 日本家庭料理研究家──KAZU ，以輕鬆不複雜的方式介紹簡單好上手的日式家常菜，書中不只有實用的料理技巧，還有日式料理小知識，希望能藉由分享這些食譜，讓大家不用出國、不用外食也能做出純粹的日式風味！ 「喜歡吃美味的料理，但是卻沒有勇氣做看看。」 我常常收到這樣的留言或是周遭朋友給我這樣的回應。第一次做料理的人，常因為參考的食譜步驟太多而放棄，雖然買了材料，卻在看食譜的瞬間秒放棄。如果你也是的話，那我們應該會成為

好朋友。讓我將這份禮物送給你。 這是一本集結簡單步驟、食材輕鬆買，就能做出道地日本料理的食譜。盡量減少麻煩的手續，去蕪存菁留下最必要的作法，推薦給料理新手，以及和我一樣個性嫌麻煩的人。 ──日本男子 KAZU 料理之前應該要知道的事 【廚房道具】為了讓每天的料理時光更輕鬆，精選廚具產品是必要的，KAZU告訴你用什麼廚房道具有如神助，什麼是如果沒有會感到有一點點困擾。 【食材選擇與採購】日本的產品在台灣已經很容易買到，有的也可以用台灣食材取代，KAZU告訴你有什麼可以取代。 日式料理神隊友 【醬油】什麼是「濃口醬油」？什麼是「薄口醬油」？口味上有何不同？在台灣可用什麼取代？「鰹魚醬油」是不

是醬油？ 【味醂】「味醂」和「味醂風調味料」有何不同？該選擇那一種？ 【昆布／鰹魚高湯】日本人最常用的「高湯」是什麼？KAZU再偷偷教你一款非常簡易美味的昆布高湯作法！ 【味噌】味噌在全日本，隨著產地不同，有各式各樣的味道，大家心裡一定有「用什麼味噌比較適合？」的疑問吧！ 料理總整理 【3步驟】5道小菜及10道主菜。 【5步驟】牛肉料理、豬肉料理、雞肉料理、蔬食料理各10道。 【快速甜點】5道超快速完成的簡易甜點。 【特輯】日式名物：大阪燒與章魚燒 & 日式點心：醬油糰子 【附錄】新手Ｑ&Ａ TASTY NOTE&日式料理小知識 「時雨煮」的說法從何而來？「白蘿蔔」

如何快速預先加熱？提供你不可不知的經驗與小技巧。 【好美味推薦】（依姓名筆劃排序） 《超簡單氣炸烤箱料理110》作者／宅宅太太 萬秀洗衣店主理人／張瑞夫 《媽媽便當店》作者／蘇菲

基於深度學習實現歌曲分離之和弦譜系統

為了解決不該吉他譜的問題，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。