Auto-Tune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

Can I Mix You a Drink?

為了解決Auto-Tune的問題，作者T-Pain,Britten, Maxwell 這樣論述：

-T-Pain is a Grammy Award winning multi-Platinum recording artist, actor, and entrepreneur. Born Faheem Rasheed Najm, T-Pain has sold over 50 million records, won six Grammy Awards, and released seven albums. In 2019, T-Pain became the first winner of The Masked Singer, as the Tallahassee, Florida n

ative aimed to show the world he was much more than the perfecter of Auto-Tune. T-Pain is also a brand ambassador, cartoon voiceover talent, podcast host, and the dean of Wiscansin University.-Maxwell Britten is a James Beard Award-winning beverage professional and entrepreneur whose widely-ranging

capabilities have made him one of the industry’s leading personas.

Auto-Tune進入發燒排行的影片

基於繼電器測試之分數階系統鑑別與PIλDμ控制器設計

為了解決Auto-Tune的問題，作者趙致平 這樣論述：

一些真實的物理系統，如電化學領域等，較適合使用分數階微分方程來建立模型，能夠比整數階微分方程得到更精準的系統描述。此外，分數階建模還有一有用特性，即能以簡單低階模型對高階系統提供良好的描述。分數階系統的應用需要大量運算，近年因為電腦運算速度的快速進步，分數階系統逐漸成為重要的研究主題。本論文提出利用繼電器回饋對未知系統進行閉環鑑別，僅需對系統進行一次響應試驗，即可結合輸出入量測和頻率響應原理來獲得系統的分數一階時延模型。在分數階模型已知的情況下，可使用直接合成法進行控制器設計，然而所得的控制器形式相當複雜，不利於實際應用。為解決此問題，本文提出利用最小平方法進行PIλDμ控制器的全域最佳參數

求解，可將複雜控制器轉為簡單的PID形式控制器，其中頻率範圍的選取以及頻率權重的調整，對PIλDμ控制器的設計有重要影響。最後本論文結合兩者提出自動調諧方法，先利用繼電器回饋鑑別出分數一階時延模型，然後根據模型設計適合的PIλDμ控制器。模擬研究顯示，本自動調諧方法對於各種整數階和分數階系統，皆能鑑別出有效的分數階模型，並且所得之PIλDμ控制器具有良好的控制性能。

打造爆紅影音

為了解決Auto-Tune的問題，作者KevinAllocca 這樣論述：

影音時代全面到來， 迅速攻占你我的生活！ 來自YouTube文化趨勢長的第一手觀察， 解析影音如何影響我們的觀感、認知和決定！ 　　我們每天花近一小時觀看網路影音， 　　網紅粉絲規模近6億人。 　　一則簡單的影音，也能成為席捲全球的文化力量。 　　來自YouTube文化趨勢長的第一手觀察， 　　帶你探索網路影片對世界的重大影響， 　　以及掌握打造爆紅影音的關鍵要素。 　　YouTube堪稱人類史上最龐大的文化資料庫，每分鐘有400小時的影片上傳，光是要看完一天之內上傳的影像網誌、音樂錄影帶、教學影片和其他內容，就得花超過六十五年！ 　　透過YouTube，我們推動了社會運動、強化了人

權、重新定義了藝術，YouTube不只是娛樂媒體，它是攸關眾人事物的策展平台。誠如作者艾樂卡所言，如果外星人想要了解地球，他會給他們Google；但是如果外星人想要理解人類，他會給他們YouTube。 　　YouTube的活動反映了我們的本質，有光明的，也有黑暗的。無論你最喜歡的影片是坐在掃地機器人上的貓、「江南 Style」，還是「舞蹈演進史」。 　　YouTube影片究竟透露了關於我們社會的什麼訊息？我們的網路行為，如觀看、分享、評論、擷取我們喜歡的角色和影片做重混創作等，又是如何改變娛樂、廣告、政治、文化等領域的生態？本書深入剖析YouTube的內涵，並且揭露： 　　•爆紅影片如病毒

般被瘋傳的原因是什麼？ 　　•網紅的誕生：他們如何快速吸客、引領流行文化？ 　　•何與粉絲建立堅實的社交關係鏈？ 　　•影音平台如何為創作者賦能？ 佳評如潮 　　「本書引人入勝、鞭辟入裡。對於任何想要理解網路影片令人大開眼界的力量和觸及範疇的人，本書都是必讀佳作。」──約納・博格（Jonah Berger），華頓商學院教授、《紐約時報》暢銷書《瘋潮行銷》、《何時要從眾？何時又該特立獨行？》作者 　　「如果影片是傳播和娛樂的未來，本書就是未來的路線圖。本書提供了創作更好的廣告、音樂、喜劇、教育──還有，沒錯，貓影片的線索。」──亞當・葛蘭特（Adam Grant），《紐約時報》暢銷書《給予

》、《反叛，改變世界的力量》作者、《擁抱B選項》的共同作者 　　「艾樂卡藉由一場見解深入、經典懷舊的幕後之旅，揭示了YouTube如何訴說我們的集體故事。YouTube不只是娛樂媒體；它是攸關眾人事物的策展平台。艾樂卡闡釋了YouTube閱聽觀眾的主動參與，如何改變傳統媒體典範的所有規則。」 ──傑佛瑞・卡岑柏格（Jeffrey Katzenberg） 　　「耳目一新之作。作者不只是著墨於YouTube歷史；他肩負了人類學家的角色，反覆演繹流行文化和內容消費的當前現況⋯⋯深入剖析YouTube的內涵，以及它無遠弗屆的影響力。」 ──《科克斯書評》（Kirkus Reviews）  

數位音樂創作中編曲配器之探討：以〈塵煙〉一曲為例談古風歌曲創作

為了解決Auto-Tune的問題，作者何孟翰 這樣論述：

　　在這個科技蓬勃發展的二十一世紀，大眾傳播媒體都需要大量的音樂需求，包含了廣播、電視、電影、廣告、動畫、遊戲產業與唱片業等等，在過去呈現大編制的交響樂團，就需要動用到非常多的人力資源、空間資源與時間的配合等等。隨著採樣技術與音響工程的進步，所有樂器音色都被採樣到電腦裡，包含我們常見交響樂會使用的眾多樂器與華人傳統樂器，甚至一些不常見的民族樂器音色，透過這些數位技術，就可使用這些聲音運用在創作上，極為便利。　　筆者在本篇論文，主要透過Cubase 8這套音樂製作軟體為例來分析華語流行音樂創作之數位音色應用。在研究的過程中，筆者在第一章節先介紹流行音樂的基本編排與名詞解析，在第二章節將探討數位

時代與過去創作模式的差異性，深入剖析過去與現代創作上的音符記錄、音符寫入、音色變化性、創作試奏的人、事、地因素及影響演奏門檻的原因與音色介紹。在第三章節筆者將從1990年代前後，提出一些在華語流行音樂當中，筆者覺得值得關注的作品，來說明西洋流行音樂與華語流行音樂當中之相同素材作為例證。第四章節筆者將分析「古風」的溯源，並且分析影響筆者最深的三首「古風」作品，進一步分析與歸納出音樂當中仿古之元素及素材。最後綜合以上之章節的分析，筆者將自己的音樂實務經驗，透過數位音樂工作站，完成一首筆者自己的古風歌曲〈塵煙〉。　　希望藉由本論文，呈現過去類比與今日數位製作之差異，供學界認識流行歌曲編曲配器的設計思

維，供欲從事數位編曲者了解工作模式，進而為國內樂壇創作屬於臺灣的音樂風格提供參考。