吉他換弦的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

看圖自學吉他彈唱教程（二維碼視頻版）

為了解決吉他換弦的問題，作者陳飛 這樣論述：

本書是針對吉他愛好者量身定制的吉他彈唱入門教程。在本書中，你將瞭解吉他構造的知識、相關樂理知識、彈奏方法等內容。本書共包含13章，第一章是對吉他起源、發展及構造等內容的講解，第二至四章主要講解了彈奏吉他必備的樂理知識和六線譜知識，以及吉他彈奏前的準備工作；第五章我們開始進行吉他的初步彈奏學習；第六至九章講解的節奏、音階與和絃的內容是吉他彈唱必須要掌握的基礎知識；第十至十二章是吉他彈奏技法——撥片彈奏、掃弦、封閉和絃彈奏的講解章節；第十三章是歌曲彈唱實踐部分。本書採用全彩印刷，以圖片展示為主，文字講解為輔，讓讀者可以簡潔明瞭地進行學習，並通過圖片示例，自己進行對比練習，加深印象。本書適合吉他愛好

者閱讀，也適合音樂培訓學校作為教材使用。 陳飛（Fussion）   音樂製作人，吉他手，8歲開始學習吉他。先後跟隨多位名家學習吉他演奏。15歲開始學習鋼琴。16歲開始學習音樂製作以及音樂錄音。2006－2010北京現代音樂學院音樂製作專業畢業。2006－2010師從臺灣爵士音樂大師翟黑山，學習現代音樂爵士音樂作曲以及編曲，並擔任翟黑山助理，助教。2008－2010擔任北京萊美文化音樂製作人及錄音師。2010－今成立成都樂立方文化傳播中心，推廣現代音樂以及爵士音樂中。 第一章 認識吉他 第一課 吉他的起源與發展 第二課 木吉他的種類 第三課 木吉他的材質

第四課 木吉他的桶形 第五課 木吉他的結構 第六課 常用周邊設備 第二章 樂理基礎知識 第一課 十二平均律 第二課 音名唱名與升降號 第三課 升降號的讀法與表示方法 第四課 音程的基本概念 第五課 和絃的基本概念 第六課 音階的基本概念 第三章 準備工作 第一課 左右手指甲的修剪 第二課 吉他調音 第三課 吉他換弦 第四章 學習六線譜 第一課 認識六線譜 第二課 分解和絃記譜法 第三課 旋律彈奏記譜法 第四課 伴奏記譜法 第五課 獨奏記譜法 第六課 和絃圖 第七課 音階圖 第五章 開始彈琴 第一課 持琴姿勢 第二課 訓練右手 第三課 訓練左手 第六章 基礎節奏 第一課 拍號 第二課

音樂的速度 第三課 拍子 第四課 節拍器 第五課 音符的時值 第六課 節奏感的訓練 第七課 八分音符 第八課 休止符 第九課 延音線 第七章 節奏強化訓練 第一課 十六分音符 第二課 附點音符 第三課 八分音符節奏型 第四課 十六分音符節奏型 第五課 三連音 第六課 切分音 第八章 音階的擴展學習 第一課 自然大調音階 第二課 C大調音階學習 第三課 C大調音階橫向擴展 第四課 C大調音階縱向擴展 第五課 異弦同音 第六課 G大調音階橫向擴展 第七課 G大調音階縱向擴展 第九章 學習和絃 第一課 學習和絃彈奏 第二課 和絃連接練習 第三課 三和弦理論 第四課 七和絃理論 第十章 撥片

彈奏訓練 第一課 認識撥片 第二課 撥片彈奏的要點 第三課 撥片彈奏訓練 第四課 樂曲片段練習 第十一章 掃弦訓練 第一課 大拇指掃弦 第二課 食指掃弦 第三課 大拇指加食指掃弦 第四課 掃弦的律動感 第五課 撥片掃弦 第十二章 橫按和絃訓練 第一課 認識橫按和絃 第二課 左手手指力量訓練 第三課 常用的橫按和絃練習 第四課 練習1 第五課 練習2 第十三章 綜合練習 空白格 Beautiful Love 我真的受傷了 寶貝 寂寞的季節 停格 忽然之間 煙花易冷 彩虹 我要你 一次就好 後會無期 當你老了

吉他換弦進入發燒排行的影片

利用深度學習辨識吉他C大和弦之指型錯誤

為了解決吉他換弦的問題，作者鄧杰 這樣論述：

本文建立一基於深度卷積神經網路(CNN)的吉他和弦辨識系統，目的是讓初學者在學習吉他時，能即時得知第幾弦錯誤。數據蒐集方面，本文收錄剛學習吉他的初學者以及非初學者所彈奏的C和弦音訊檔案，透過錄音介面至電腦並儲存。資料預處理方面，本文將蒐集到的音訊檔案，分為七種不同錯誤的狀況，以及一種正確的範例，再對音訊檔案進行離散傅立葉轉換，並將其結果轉換成頻譜圖以作為訓練資料。最後，透過CNN模型的訓練得知成果。實驗結果得知，神經網路模型對吉他C大和之弦錯誤具有辨識的能力，在未來可以增加更多和弦資料並實體化，以利於吉他初學者有更好的幫助。

吉他王者：零基礎吉他自學修煉教程（二維碼視頻教學示范版）

為了解決吉他換弦的問題，作者王一 這樣論述：

由“五大章節”“21課”“168張圖片”“99條練習”“數十首指彈、彈唱流行金曲”構成。從零基礎的持琴姿勢開始，經過簡單獨奏到吉他彈唱，再從指彈的練成技巧直至最後的扒帶編曲，內容豐富，設計精美，風格多樣。是一本難得的大容量教程。書中課程可通過手機掃碼看視頻的方式獲得。讓初學者一看就懂，一學就會。

基於深度學習實現歌曲分離之和弦譜系統

為了解決吉他換弦的問題，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。