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美國之音新聞英語聽力訓練【三版】(20K+MP3)

為了解決Music search by MP3的問題，作者VoiceofAmerica,Sheng-chiehJeffChang,JenniferChen 這樣論述：

想學新聞英語又擔心CNN、BBC太難嗎？ 就從美國之音的慢速英文新聞開始！ 精選1500字寫成的最新VOA美國之音慢速英語新聞， 9週54篇新聞4步驟的扎實訓練，打開你的新聞英語耳！ 　　每篇新聞精心設計4 Steps學習步驟： 　　① 單字學習 → ② 暖身測驗 → ③ 正式學習 → ④ 複習， 　　循序漸進，讓你快速掌握新聞英語！聽懂新聞英語不是夢！ 　　Step 1 Word Bank 　　彙整新聞重點單字，先聽單字發音並跟著朗誦，初步認識每篇新聞的字彙，為接下來的新聞聽力和閱讀做準備。 　　Step 2 Warm-Up 　　精心編寫聽力暖身練習題，包含聽力理解測驗的選擇題和是

非題，以及新聞單字片語的聽寫填空／選擇題。先不看文章，重複聆聽數次新聞，並搭配練習題，測試自己的聽力理解程度。 　　Step 3 Reading 　　正式學習新聞原文，清楚理解整篇新聞內容。配合音檔邊聽邊讀，學習正確英文發音，並熟悉新聞英語的播報及書寫方式。 　　Step 4 Wrap-Up Practice 　　豐富多元的聽力、閱讀、單字複習題，包括精聽句子練習、問答題、單字題等，幫助完全掌握新聞內容及專業新聞字彙。 　　★ 全方位學習9大領域54則新聞報導 　　精選經濟與財經、人文藝術與媒體娛樂、科學與科技、政治與軍事、醫學與健康、語言與教育、生活休閒與體育、環保與氣候、社會與宗教等

9大領域54則新聞，主題囊括最新最夯的時事資訊及歷久不衰的新聞報導，篇篇深度、知識、趣味兼具，全方位學習最完整的新聞英語。新聞文章旁附有重要專有名詞的補充解說，不僅讀懂文意，更能洞悉新聞背景。 　　★ 慢速英語朗讀 　　VOA慢速英語新聞用字比一般新聞簡單，播報速度也較慢，聆聽VOA原汁原味慢速新聞播報，幫助打好學習新聞英語的基石，建立對新聞英語的自信心。 　　★ 豐富練習題 　　每篇新聞均具備精心編寫的練習題，分成學習前暖身題，以及學習後複習題，檢測是否確實理解新聞內容。書後附解答並針對困難之處做解析，幫助聽得懂，更聽得精。   　　★ 按部就班養成新聞英語聽讀力 　　精心設計9週學習課

程，每週前6天學習一篇新聞，第7天則利用15分鐘時間，複習一整週學習過的新聞單字及內容，在短時間內高效增進英語聽力，並扎實累積新聞單字量。 　　★ 全書新聞中譯 　　收錄全書54篇新聞文章的中文翻譯，學習完英文文章後再研讀中譯，釐清尚未徹底理解的文意，充分掌握新聞內容。  

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以方法目的鏈探討台灣和韓國流行音樂價值之研究

為了解決Music search by MP3的問題，作者林以哲 這樣論述：

隨著韓國流行音樂的刮起的大風，幾乎每個人都聽過至少一首韓國流行音樂。這現象猶如40-30年前的台灣流行音樂席捲亞洲華語圈的光景。台灣流行音樂也曾嘗試直接複製韓國流行音樂成功的元素，但並未受華語圈的消費者接受。透過文獻能發現，台灣流行音樂直接模仿韓國流行音樂之元素而忘了考慮自身原本的魅力。因此，有需要了解台灣和韓國流行音樂分別帶給消費者的價值，方能找出帶領台灣音樂前往更高一層樓之策略。本研究目的為了解聆聽台灣和韓國流行音樂時價值形成的歷程。首先本研究將透過方法目的鏈和階梯法找出消費者對重視之屬性 (如：新穎性、視覺性)、從中獲得的結果 (如：新鮮感、放鬆)和帶給消費者的價值 (如：好奇心、心靈

的愉悅)。不同屬性將造成不同之結果以及帶來不同之價值。本研究將依這些項目的鏈結關係次數製成蘊含矩陣，並按照鏈結關係強度繪出階層價值圖。最後，針對兩者之屬性、結果和價值進行比較，以找出台灣和韓國之間的表現差異性並給予建議。本研究共約訪了14位台灣流行音樂消費者和14位韓國流行音樂消費者兩個樣本群體，兩個樣本的屬性-結果-價值路徑並不一樣。台灣流行音樂消費者樣本分析結果顯示度最強之鏈結關係屬性-結果-價值路徑為歌詞→情感的共鳴→心靈的寄托；韓國流行音樂消費者樣本分析結果顯示強度最強之鏈結關係屬性-結果-價值路徑為視覺性→印象深刻→心靈的愉悅。最後本研究將依兩個樣本群體進行比較和提供建議。

Self-publishing Decoded: Learn How to Write, Format, and Publish Print Books, Ebooks, Audio Books, and Music Albums to Multiple

為了解決Music search by MP3的問題，作者Claassen, Dick 這樣論述：

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以機器學習分析數位音樂情緒資訊之研究

為了解決Music search by MP3的問題，作者李柏諺 這樣論述：

音樂對情緒有極大的影響力，在人們聆聽音樂時各種情緒也同時被牽動著，作曲家藉由音符的變化構成音樂的主題，多個音樂主題進而產生一段主要的旋律，使人們在聆聽此音樂片段時有相似的情緒感受，並快速地留下深刻的印象，並對該音樂產生相對應的情緒。隨著網路及數位化科技的蓬勃發展，線上數位音樂的數量及服務平台成長快速，人們逐漸從聆聽實體音樂轉移至線上數位音樂平台，也提供了大量的數位音樂資源，這使得傳統的曲目分類已無法滿足人們搜尋線上音樂的需求。為了使人們在搜尋音樂時能更加容易且準確，如何針對音樂獨有的情感特性進行情緒分析，以提供音樂使用者多元化的搜尋及分類音樂，是值得深入研究的議題。本論文針對韓國流行音樂建立

音樂數位資料集，以音樂段落結構的方式進行自動分段以簡化分析過程的複雜度，並讓130位受測者隨機聆聽100首排行榜當中的50首韓國流行音樂片段，根據音樂情緒理論標註聆聽音樂時所產生的主觀情緒。本論文透過將情緒特徵值處理轉換成數據後，利用機器學習的方法分群建立以情緒指標為主的韓國流行音樂情緒模型，並找出音樂情緒特徵，以此幫助使用者從音樂情緒分類中有效找出符合自己情緒感受需求的音樂。