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最後的秘境 東京藝大：天才們的渾沌日常【充滿謎團的「藝術界東大」，完全顛覆人生勝利組的定義!】(二版)

為了解決全音符的問題，作者二宮敦人 這樣論述：

Amazon.JP人文藝術類別TOP1之話題書！ 誠品書店藝術設計年度暢銷書 日本全國書店「銷售第一」捷報頻傳！ 好評不斷，緊急再刷，供不應求！   　　誰說藝術不能當飯吃？ 　　畢業沒頭路才是贏家的東京藝大！ 　　入學考試競爭率是東大的3倍！ 　　畢業後，一堆天才下落不明？   　　日本最高藝術學府，完全顛覆了人生勝利組的傳統定義── 　　「一流大學畢業、一流公司上班、順利做到退休」？   　　潛入充滿謎團的「藝術界東大」， 　　鬼才們令人費解的每一天，前所未聞的探險。   　　這群人，可不是簡單的角色。 　　畢業後順利找到固定工作的人，被歸類為「敗組」， 　　真正的勝組，則是過半數「下

落不明」的人。   　　以才華定勝負的入學考，突破這道難關的天才們，可不是泛泛之輩！   　　潛入「藝術家之卵」們的樂園，前所未見， 　　一處不漏地，踏遍東京藝大所有學系的探訪記。   　　►「為了入學考試而練壞肩膀……」媲美運動選手的激烈練習。 　　►入學考試題目是「請畫人」，只是時間為二天。 　　►傳說中釣了隔壁上野動物園企鵝的勇者，真的存在嗎？ 　　►遇見把胸罩當面具，貼著愛心胸貼，追求極致之美的學生！ 　　►藝大有靠吹口哨錄取的「世界冠軍」，真的假的？ 　　►骨骼歪了才能獨當一面？練就配合樂器的身體很重要。   　　【書名的意義】   　　日本殘存的最後秘境，就隱藏在東京的正中央。走進

上野森林的深處，探入東京藝術大學的正門，會發現那是一座將生命奉獻於藝術的「藝術家之卵」們棲息的樂園。即使是天才，從藝大畢業能夠成為頂尖藝術家或音樂家，也僅是一小部分的人；另一方面，藝大也可以說是「廢才製造大學」。   　　而作者訪談了許多在校生與畢業生，大家喜歡藝大的理由，都是建立在「自由」這個基準點上──「自己可以感到很自由」、「周遭的人也可以很自由」。在這裡提供了一種不用在意所謂「正常」為何物的生存形態，而是讓人更接近生命的本質。因此，作者將藝大稱為「最後的秘境」。   　　【寫作契機】   　　深夜裡用宣紙幫自己取模的妻子；從筷子到烏龜，什麼都做的妻子；輕快地把重到腰快斷的木頭搬來搬去的

妻子；把從福利社買的防毒面具丟在廚房的妻子……這一切的源頭就是作者二宮的妻子。被洋溢著濃濃「異世界氣息」所吸引，作家以身為與藝術無緣的普通人，踏進妻子所念的東京藝大，帶領讀者一起撼動概有常識的「秘境探險」。   　　說到藝術，像我們這樣的外行人只會想到「感性的世界」，但實際上卻是相當耗體能，以0.1公厘為單位在磨練著技術。而且還是個畢業後，能以此為業的機率只有一小撮的嚴峻世界。   　　即使如此，本書中登場的藝大生們並沒有什麼悲壯感，大家都很樂在其中，並且對於自己主修的項目熱情地侃侃而談。例如：巴洛克、設計、三味線、漆藝......等。   　　無論東西古今，所有藝術的魅力透過年輕人們的言語，

生動地展現出來，讓人感受到藝術是如此地令人炫目。某些意義上來說，甚至超越一些知名藝術家或評論家的言詞。藝大生們就像是剛摘下的新鮮蔬菜一般，雖然不是什麼名牌貨，卻有著高超的新鮮度。   　　本書令人歡笑、驚奇與感動，同時它也是一本值得推薦的優秀藝術入門書。   名人推薦   　　【專文推薦】 　　林唯哲 | NIBUNNO&選選研 負責人　   　　【專業推薦】 　　劉錫權 | 國立臺北藝術大學美術學系教授　 　　盧文雅 | 國立臺北藝術大學音樂學系系主任 　　焦元溥 | 倫敦國王學院音樂學博士  　　王建揚 | 新銳人氣藝術家　 　　霧室 |金蝶獎得主．設計工作室　

全音符進入發燒排行的影片

自動樂譜辨識與打擊樂機器人系統

為了解決全音符的問題，作者黃朝慶 這樣論述：

光學樂譜辨識系統是一套針對樂譜影像進行影像辨識的系統，在樂譜影像中，音符是用以記錄音階和節拍的資訊，在過去許多的研究和實驗當中，針對高解析度的樂譜辨識系統已經達到成熟的階段。然而，基於相機影像的樂譜辨識會受到環境光線、角度和模糊的影響，故仍有進一步研究的必要，我們初次嘗試將深度學習架構應用在基於相機影像的樂譜辨識系統。首先，我們使用線偵測演算法在即時攝影畫面中自動偵測樂譜影像，並找出樂譜當中的五線譜範圍，因為我們只專注於五線譜當中的音符資訊，為了完成這個任務，我們使用霍夫線偵測演算法並取得每一行五線譜的範圍。接下來，為偵測、切割及辨識每一個音符，我們將每一行獨立的五線譜送至基於Darknet

53網路之YOLO v3的檢測模型當中，目前可以辨識六類的音符分類名稱分別為全音符、二分音符、四分音符、八分音符、四分休止符和二分休止符，再者，將YOLO v3所偵測到的音符根據樂譜中的位置進行排序，並送至卷積神經網路用以辨識音階，現階段我們可以辨識C3到F4共十一類的音階，最後我們透過RS232連接Delta機械手臂進行樂器的演奏。在光學樂譜辨識的發展中，我使用霍夫線偵測樂譜中每行的五線譜範圍，如此我們可以避免歌詞或圖案的雜訊，減少辨識的錯誤。不僅如此，透過自動化五線譜偵測所取得的樂譜影像使用深度學習的架構進行辨識，並在介面上顯示音階和節拍，至終，我們使用機械手臂進行演奏。

現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決全音符的問題，作者蔡文展 這樣論述：

　　不論學習何種樂器，包含鋼琴、吉他、薩克斯風、貝斯、小提琴...，你都應該要懂得樂理！ 　　在學習音樂的過程中，免不了要面對樂理。當你提出有關音樂的「為什麼」時，很多都是屬於樂理的問題。學習樂理可以解決心中對音樂的疑惑，也可以讓我們有更多創作音樂的想法，有時候靈感也是來自於對樂理的體驗。很多人對樂理抱持恐懼的態度，也許是曾在學習過程遇到挫折，不管如何，現在請再給自己一個擁抱樂理的機會吧！

印刷樂譜辨識轉換簡譜之應用

為了解決全音符的問題，作者蔡盛棠 這樣論述：

本篇論文針對光學樂譜辨識系統(OMR)，提出一套可靠的辨識樂譜系統架構。它可以自動辨識樂譜影像後，再轉換為簡譜檔；使簡譜練習者更容易視線譜練習。 我們所採用的技巧如下：形態學的開合膨脹、垂直與水平投影和樂譜相關參數，最後根據簡譜的格式輸出。本系統流程分六大階段，第一階段影像前置處理，首先對影像二值化，取得後續處理的前置條件；第二階段，使用五線譜的偵測與移除，使所有音樂符號孤立；第三階段，進行物件辨識，並分類；第四到六階段，將辨識結果帶入程式轉換根據調性輸出簡譜檔。實驗結果在本篇可迅速辨識在電腦編輯線譜軟體中各種樂譜圖像，同時效能和其他限制也會在此論文中。