和弦表的問題，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

現代樂理(一)：超簡單學習法【第九版】

為了解決和弦表的問題，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！

和弦表進入發燒排行的影片

自動和弦辨識針對大詞彙集改善之研究

為了解決和弦表的問題，作者李嘉欣 這樣論述：

和弦辨識的能力在於音樂作曲、音樂彈奏演唱的領域皆是十分重要的技術之一，過去人們多以手工標註的方式來完成，但這樣的方式除了需要耗費大量的勞力和時間外，更需要具備相當的專業音樂知識。因此，本研究提出一自動和弦辨識模型（Automatic Chord Recognition System），通用於辨識小詞彙集及大詞彙集和弦，在提升小詞彙集辨識分數的同時，亦改善在大詞彙集和弦上之表現，其中包括增加辨識的和弦種類以及評估分數之提升。在現今的自動和弦辨識研究中，使用深度學習的神經網路架構已成為主流，人們可以針對不同的需求，去建立不同的模型。我們在實驗中利用三個流通資料集作為訓練及測試資料，設計了一個以卷

積神經網路為基礎的特徵萃取器，加上以雙向長短期記憶神經網路 (bi-directional long short term memory)及條件隨機域 (conditional random fields)設計之解碼模型，分別對於小詞彙集和弦以及大詞彙集和弦進行實驗。其中，在小詞彙集的實驗中，WCSR（Weighted Chord Symbol Recall）分數平均可達到84.3%，與同為使用深度學習架構的模型相比，最高可提升8.8%，顯示了我們所設計模型中的之特徵萃取器，能夠有效地學習到更精準的特徵，且與解碼模型配合時能有效地達到提升辨識率之目的。接著，在大詞彙集的實驗中，我們將評估指標由

原本的一個增加到六個，且在擴增可辨識和弦種類的同時，維持原本小詞彙集和弦的辨識率，且在七和弦評估標籤中WCSR分數獲得71.5%，四重音評估標籤中WCSR分數獲得66.1%，與其他模型相比提升約1-2%。為了達到改善大詞彙集辨識率的目的，我們更加入兩種方法以提升分數。首先，我們針對稀缺的七和弦，加入新的訓練資料，試圖解決在現有資料集中和弦分佈不均的問題，並在七和弦評估標籤中獲得WCSR分數72.1%，較原先提升0.6%。再來，我們撇除掉現今大部分研究所使用的扁平分類概念，回歸到和弦原始的精確定義，針對決定和弦種類的關鍵音符設計一個閾值規制決策法，並用以評估這些複雜的擴展和弦，並在七和弦評估標籤

中WCSR分數獲得74.5%，共提升3%，四重音評估標籤中WCSR分數獲得68.4%，共提升2.3%，且同時可辨認轉位和弦，可辨識和弦量提升為原先之三倍。藉由這兩大部分的實驗，有效地驗證了此模型之通用性，並改善大詞彙集和弦之辨識率以及增加可辨識和弦的數量。

烏克麗麗、簡譜、樂譜：烏克麗麗大百科 (適用烏克麗麗)

為了解決和弦表的問題，作者郭偉建,鄭國棠 這樣論述：

　　🎊重磅消息🎊 　　「烏克麗麗大百科」正式發行！由 四分衛 Quarterback吉他手郭偉建 小郭 老師主筆，遊手好弦作者鄭國棠老師輔助，再由 劉雲平 老師編輯。如此強大的製作陣容，匯集各方教學經驗的烏克麗麗教材終於誕生！ 　　🔥循序漸進，由淺入深 　　從初學到進階，從伴奏到演奏 　　🔥單音篇、彈唱篇、演奏篇 　　主題式教學搭配流行歌範例、樂理與技巧應用 　　🔥特別收錄Baritone篇 　　少數針對中音烏克麗麗之教材 　　🔥QR code線上影音示範 　　老師隨時隨地就在你身邊 本書特色 　　◎收錄多首華語、西洋熱門歌曲，各種練習範例，一本滿足！ 　　◎Q

R掃碼線上影音示範教學，自學免煩惱！ 　　◎簡練而一目瞭然的圖文排版，讓你體驗舒適的閱讀感受。 　　◎單音篇：指板音階詳解，結合單音練習曲，訓練主奏旋律操控。 　　◎彈唱篇：系統清晰的和弦與伴奏概念說明，建立彈唱基礎。 　　◎演奏曲篇：培養獨奏實力，朝指彈領域邁進。 　　◎Baritone篇：認識中音烏克麗麗的彈法，領域更加擴展。 　　◎烏克麗麗及Baritone烏克麗麗的順階和弦總表，查詢便利。 名人推薦 　　董運昌、劉雲平、雞湯、陳建廷、葉馨婷、陳信源、李宜玲、Neo Liu、馮羿、呂欣翰、邱文輝、陳如山、劉展勳、陳允懋、仙桶、陳傑夫 等知名音樂人/演奏家 聯名推薦!

深度學習應用於網路吉他和弦譜檢索

為了解決和弦表的問題，作者劉育銘 這樣論述：

吉他和弦譜提供了人們演奏音樂的資訊。網路上有許多吉他和弦譜，但吉他譜的格式不一致，且一首歌通常有許多不同的和弦譜。此外，許多和弦譜的品質不佳，顯示出給定歌曲的和弦序列之間的品質差異。雖然大部分網站提供使用者評等來衡量和弦譜的品質，但新歌曲或不流行歌曲的使用者評等稀少。本篇論文提出一個自動檢驗出和弦譜品質的方法。我們提出深度學習模型學習歌曲和弦序列與和弦譜和弦序列的相似度作為區分和弦譜品質的指標。我們利用此指標對於1000首歌曲與3510張吉他譜做關聯性分析。在實驗中發現，將每張和弦譜轉為與其對應歌曲一致的調後，和弦譜的瀏覽人數與相似度指標有正相關(大於0.12)。相較於其他以編輯距離計算和弦

相似度的方法，我們提出的機器學習方法表現較好並且加入音樂特徵以有效地衡量歌曲與吉他譜的相似程度。