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國立彰化師範大學 企業管理學系行銷與流通管理碩士班 白凢芸所指導 林以哲的 以方法目的鏈探討台灣和韓國流行音樂價值之研究 (2021),提出consequence中文歌詞關鍵因素是什麼,來自於韓國流行音樂、台灣流行音樂、方法目的鏈、階梯法、價值階層圖。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 練光祐所指導 林嘉欣的 分離歌唱人聲與伴奏聲之高性能演算法 (2021),提出因為有 音樂辨識、盲訊號分離、歌唱人聲分離的重點而找出了 consequence中文歌詞的解答。

最後網站Macklemore & Ryan Lewis - Growing Up 中文歌詞 - KYLIE ...則補充:Macklemore & Ryan Lewis - Growing Up 中文歌詞. Official Audio Ver. ... Tell the truth, regardless of the consequence 說出實話吧無論後果如何

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了consequence中文歌詞,大家也想知道這些:

consequence中文歌詞進入發燒排行的影片

《Penny Rain》
Stand By You
作詞:TK from 凛として時雨
作曲:TK from 凛として時雨
編曲:TK from 凛として時雨
歌:Aimer
翻譯:澄野
意譯:CH
English Translation: lyricaljourneys

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背景 / Background - rainy day - Hiten :
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中文翻譯 / Chinese Translation :
https://home.gamer.com.tw/creationDetail.php?sn=4680772

英文翻譯 / English Translation :
https://lyricaljourneys.wordpress.com/2019/04/11/stand-by-you/

日文歌詞 / Japanese Lyrics :
僕が失くしてしまったもの
離さないで 繋いで 今を抱き締めるよ

カメレオンに騙されて壊れた僕は もう何を失くしたって奪われないよ
不安を脱いで逃避行 慣れないスピードに歪んだ僕の顔を隠せるかな

孤独を嘆く人 挫折を笑う人 歪を嫌う人
誰も怖くなんかないよ ここから見えている真実が過去を満たして

僕が失くしてしまったもの
色が次第に変わって未来に散りばめられたその鮮やかさを
離さないで 繋いで 今を抱き締めるだけ

誰かの答えがこんなに溢れて 並べられていても
誰かの叫びがこんなに溢れて 愛を探している

失くしたものばかりを見つけても
怖くなって 止まって 泣いて
浮かび上がる自分の輪郭を逃がさないで
強く強く抱き締めても
するりするり手にした自信が零れてしまう
それでも光は時々雨に触れて虹を映して僕を照らした
だから今は Stand By You

壊れた者だけが持つ強さを
君に繋いであげるよ 今が鮮やかだろう
Stand By You...
Stand By You

中文歌詞 / Chinese Lyrics :
我早已失去曾擁有的所有事物
「不要離開我、留在我身邊,我會珍惜並擁抱現在的。」

受變色龍般偽裝欺騙而受傷的我,已經不會再失去、或被奪去任何東西了
策畫逃離不安的逃脫計畫,但我能夠隱藏,因陌生步伐而扭曲面貌的我嗎?

哀嘆孤獨的人、嘲笑挫折的人、厭惡扭曲的人
不論是誰我可都不會感到害怕,就用當下所看見的真實來彌補過去吧

我早已失去了所有事物
未來仍將漸漸改變色彩,鮮豔地鑲在一個又一個的生動明日
「這次不要再離開我了。」我會緊緊抓住珍惜,並擁抱現在所有

即便來自他人的回應,早已層層排列積累,也僅令人無能為力
來自某人的吶喊,早已堆積滿溢,心中強烈渴望尋求著愛

即使,嘗試尋回失去已久的種種
仍會感到害怕、停下腳步,獨自默默哭泣
但別讓自己逐漸浮現的輪廓就這麼淡淡消逝
無論如何也要用力地、緊緊擁抱守護——
對於終有一日將鬆開的那雙手,手中握有的自信也悄悄流逝
就算如此,仍有溫暖的和煦光芒照入連綿陰雨,向我展現孕育而生的絢麗虹彩
所以現在「我仍會陪在你身邊。」

我會用只有受過傷害才能持有的堅強
尋找並傳遞給你,這份正炫彩奪目的鮮麗力量
「隨時與這份勇氣,伴在你的身旁。」
「我會,陪伴在你的身邊。」

英文歌詞 / English Lyrics :
The things I’ve lost
Don’t let go, hold on tight, and embrace the moment now

The me that is deceived and is broken by the Chameleon
already has nothing to lose
and has nothing that can be snatched away
So I discard my anxiety and run away
Will I be able to hide my face
that is distorted by the speed I am unaccustomed to?

A person who laments loneliness
A person who laughs at failure
A person who hates perverseness
No one is afraid, because the reality visible from now on is
merely a consequence of what happened in the past

The things I’ve lost:
the vividness embedded in
a future with its gradually-changing colours
Don’t let go, hold on tight to that
There is nothing else to do now, but to embrace the moment

Even if someone’s answers are lined up so abundantly
Even if someone’s screams are searching for love so desperately

Even if you are to discover the many things you have lost
even if you become afraid,
even if you are stopped,
even if you cry
don’t let go of the silhouette of the person that emerges

Even when I try to embrace the confidence
I’ve just obtained so, so tightly,
it still escapes my grasp so smoothly and speedily.
But even so, the light that touches the rain is sometimes reflected as rainbow – which illuminates me
That’s why now I stand by you

I am passing on the strength that is owned only by a broken person to you
It will surely be vibrant now

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consequence中文歌詞的問題,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。

分離歌唱人聲與伴奏聲之高性能演算法

為了解決consequence中文歌詞的問題,作者林嘉欣 這樣論述:

本文是有關於歌唱人聲分解和盲訊號分離的研究。歌唱人聲與伴奏聲的分離(Singing Voice Separation, SVS)在音樂資訊探索(music information retrieval)、歌詞對齊時間點(alignment of lyrics)和歌詞辨識(lyrics recognition)、以及製作Karaoke伴唱帶等諸多應用上,扮演重要角色。近年來深度學習為主的SVS解決方案在很多場域的表現確實出色,但是它們的效能依賴於訓練資料的多寡、種類及音質,而且在可攜性與計算量方面,尚有改善空間。相較之下,經典的音訊演算法仍然具有快速、通用的優勢。在實務上,我們發現單聲道的經典S

VS演算法存在重大缺點:它的低頻性能不佳。原因是演算法在引用時頻圖分析時,低頻的分辨率不高。這導致歌唱人聲總是錯誤地攜帶低頻的伴奏成分。為了解決這個問題,我們提出了結合監督式非負矩陣分解(Supervised Non-negative Matrix Factorization, SNMF)方法來輔助分析結果。我們事先使用少量的乾淨樂器 (通常是打擊鼓組、貝斯)音源,訓練出基底。如此一來,就能在正式的分解階段大幅提高低頻分解的正確程度。我們的方法在單聲道的SVS上,比起其它的主流方法,SDR與SIR皆有明顯的提高。現今音樂大部分以雙聲道的形式流通於網路上。我們注意到在2個混音(Mixtures)

的情況下,可以結合盲訊號分離方法,增進SVS的分離效能。DUET 是很常見的盲訊號分離(Blind Sources Separation, BSS)方法,它只需要2個觀測混合就能實現。所以在我們提出雙聲道的SVS方法中,引用了DUET加強分離的性能。不過,我們發現到DUET應用於一些場合,其建立的直方圖無法反應出正確的聲源數目、衰減與延遲。例如:不同聲源之間的時間占比有巨大落差時,導致時間占比小的聲源容易直接被演算法忽略掉。對此,我們提出了子直方圖的想法,搭配Max-Dist 和Var-Dist 建立直方圖。它們能良好的解決時間占比落差過大或是SNR低的應用場合所衍生的阻礙。此外,DUET在重

建聲源的步驟中,會摻入非直接路徑上的成份,而降低估計聲源的乾淨程度。為了解決這個問題,我們提出了DPM (Direct Path Masking)方法調整聲源模型。它讓我們從混音中估計出主要來自直接路徑的聲源。最後,我們成功地結合上述聲源分離方法,獲得高性能的雙聲道SVS。經過實驗驗證,它在聲源分離的最重要指標像是SIR、SDR,確實皆優於現有的方法。