影片去除背景音樂的問題，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

找到強項，偏才也會變天才：重考、被當、失敗、轉行，頂尖科學家也曾被人唱衰看輕，他們如何化解、何時開竅?

為了解決影片去除背景音樂的問題，作者劉茜 這樣論述：

　　◎天文學家哥白尼，原本是醫生，從醫一陣子後才在天文領域發光。 　　◎達文西是畫家、數學家、解剖學家、工程師，但他根本沒上過大學。 　　◎發明麻疹疫苗的科學家恩德斯，在別人都已開始工作的33歲，他才讀完博士。   　　課本裡的科學家，總給人嚴肅、聰明、學習力極高的印象， 　　但他們的求學過程，都這麼順遂與優秀嗎？ 　　本書作者劉茜是北京天文館研究員，也是科普影片編導和作家， 　　她去除了後人對科學家的傳奇添加，還原他們的人生最真實的一面。 　　這些人雖被譽為天才，但也經歷過重考、被當、失敗、轉行， 　　他們是如何化解，又何時開竅？ 　　◎關於科系的選擇，學霸也有煩惱

　　讀了某科系後卻發現沒興趣，怎麼辦？ 　　心理學家、諾貝爾生醫獎得主巴夫洛夫，一開始讀的是神學院， 　　所以，轉系很正常，可能是節省時間的最快方法！ 　　講到羅素，你會想到數學家、哲學家，還是諾貝爾文學獎得主？ 　　他不只寫出《數學原理》，還寫過報紙專欄，因為他發現自己最擅長發表意見。 　　如果你覺得自己興趣太多、或什麼都沒興趣，不知要做什麼， 　　就先做你擅長的。 　　◎少年得志很好，大器晚成也不差 　　數學王子高斯，3歲時就會計算，17歲時著手發展數學證明 　　（你在數學課本上看到的證明形式，就出自高斯）， 　　正因為成名早，他獲得長期贊助，專心做研究。（所以成功要有貴人幫！） 　

　但同樣是數學家，魏爾施特拉斯40歲才成名， 　　在那之前他當了15年中學教師（不只教數學，還教體育）， 　　所以，有些人真的會老來得「智」， 　　父母如果太早望子成龍，有時會毀掉神童。 　　◎日常生活中，他們總有些地方跟正常人不一樣 　　能力強的人都有一些奇怪的癖好： 　　物理學家費曼曾偷開裝有原子彈機密的保險箱，只因他手癢想解謎； 　　至於那些脾氣壞、結不了婚、消化差的， 　　簡直是偏才型天才科學家的通病。 　　科學家，一定都是制式教育下，成績比序超前的優等生嗎？ 　　不一定，因為所謂的天賦，就是興趣、才能和時間的組合。 　　只要找到你的強項，你的偏才很可能發展成天才。 本書特色

　　重考、被當、失敗、轉行，頂尖科學家也曾被人唱衰看輕， 　　他們如何化解、何時開竅？ 名人推薦 　　《學霸斜槓plus魯蛇逆襲》作者／簡單 　　《不是資優生，一樣考取哈佛》作者／曾文哲  

影片去除背景音樂進入發燒排行的影片

深度學習辨識中文語音情緒之研究-以YouTuber為例

為了解決影片去除背景音樂的問題，作者姚鈞鐘 這樣論述：

近年來，隨著人工智慧的漸漸受到了關注，人們也逐漸對深度學習感到興趣。在深度學習方面，其中顯著的領域，例如語音識別，藉由不斷地語音特徵訓練及預測，讓電腦了解人類的話語，並能做出適當地回答。但是，人類在說話時會藉由語調、語韻等修飾，將隱藏的資訊附加於句子中，而這隱藏的資訊未必只有詞句所隱含的意義，甚至可能包括說話人當時的狀態又或是情緒等，因此準確的語音辨識是非常重要的。本研究將利用深度學習對中文的語音進行情緒辨識，將模型情緒分類為憤怒、厭惡、悲傷、驚訝、害怕、快樂及中性共七種，並以近年來崛起的YouTuber的影片作為情緒辨識的資料來源。由於YouTuber能夠展現出明顯的情緒起伏，甚至足以帶動

觀看者的情緒狀態，能夠成為適當的訓練資料來源。本研究將從台灣現今熱門的前10名YouTuber的影片中，挑選各種情緒的影片並進行影片的音檔提取，再由提取的音檔進行背景音樂的去除，利用Python語言對已經去除背景音樂的音檔預處理，接著提取梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)作為輸入模型的特徵。利用TensorFlow作為深度學習語言的後端，Keras作為深度學習語言的前端，進行中文語音情緒辨識的模型建置。本研究採用多層感知器(Multilayer Perceptron, MLP)進行模型的建置，接著所得到的MFCC特徵輸入模型並進

行模型的訓練並評估準確率，最後模型的準確率為55%，損失率為1.9015。本研究也針對造成模型訓練成效不理想的原因進行對照組的比較，分別為音檔分割長度、錄音變因、資料分布、標籤抉擇、模型建置及一般常見的同語句不同情緒錄音，進一步探討改善這些情況的方法，使模型的訓練成效提升。本研究對於現今語音助理方面，能夠提供目前常見的語音轉換文字的辨識輔助，提高回應及執行動作的準確率，並且對於未來機器人溝通方面，能提供輔助，提供機器人回應的準確率。在學術方面，也提供了全新的資料蒐集方式，能夠更有效率的蒐集模型訓練所需要的資料，並且針對蒐集這些資料訓練的模型產生的問題進行改善。

達人必學 Android 程式設計 App Inventor 2 零起點速學指南 - 最新版(第三版) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.影音.加值

為了解決影片去除背景音樂的問題，作者呂聰賢 這樣論述：

　　1.影音示範-教學過程全都錄，學習百分百。 　　2.專題製作-主題式應用範例為主的實戰作品。 　　3.編程教育-以程式設計領域為主軸，規劃單元課程。 　　MOSME行動學習一點通 　　使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　評量：可反覆線上練習本書中的所有題目，強化題目熟練度。 　　影音：於學習資源「影音教學」專區，線上觀看本書教學影片。 　　加值：附書上的範例、素材與心智架構圖，提供讀者下載使用。  

Twitch遊戲平台影片之影片摘要

為了解決影片去除背景音樂的問題，作者馮翊婷 這樣論述：

上傳與分享影片已成為大眾分享事物的管道，隨著網路的快速發展，人們更可以透過網路直播，將自己視音頻圖像即時傳遞給互聯網上的觀眾收看。然而如此大量的影片內容，使大眾無從下手選擇，藉由影片摘要將影片精彩片段篩選，幫助使用者可以迅速了解影片內容。Twitch平台為遊戲軟體影音串流平台(直播平台)，直播遊戲類別多樣，觀眾 可以選擇喜愛的遊戲類別進行觀看，實況主在Twitch平台上將遊戲畫面實況給觀 眾，觀眾則即時給予評論與實況主進行互動而遊戲實況的影片長度大多為數小時以上，且影片大部分內容冗長、無趣，精彩片段卻只有少數。本論文分析聊天室觀眾的評論及實況主的聲音、表情變化以找出影片摘要，評論部分則分析評

論頻率及詞頻關鍵字，聲音部分藉由深度學習擷取人聲片段去除背景音樂干擾，觀察實況主聲音音量變化，而表情部分則利用SVM將實況主的表情辨識成誇飾、開 心、普通(沒表情)、說話，觀察實況主的表情變化，進而將所有因素考量統整成 擷取影片摘要的根據。