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A Good Son Is Sad If He Hears the Name of His Father: The Tabooing of Names in China As a Way of Implementing Social Values

為了解決sad pronunciation的問題，作者Adamek, Piotr 這樣論述：

When in 1775 the scholar Wang Xihou 王錫侯 compiled a dictionary called Ziguan 字貫, he wrote, for illustrative purposes, the personal names of Confucius and the three emperors Kangxi, Yongzheng and Qianlong in the introduction. In oversight, he recorded their complete names. This accidental writing o

f a few names was condemned by Emperor Qianlong as an unprecedented crime, rebellion and high treason. Wang Xihou was executed, his property confiscated and his books were burnt. His family was arrested and his sons and grandsons were killed or sent as slaves to Heilongjiang. It is surprising what a

n enormous impact the tabooing of names (bihui 避諱) had on Chinese culture. The names of sovereigns, ancestors, officials, teachers, and even friends were all considered taboo, in other words it was prohibited to pronounce them or to record them in writing. In numerous cases characters identical or s

imilar in writing or pronunciation were often avoided as well. The tabooing of names was observed in the family and on the street, in the office and in the emperor's palace. The practice of bihui had serious consequences for the daily lives of the Chinese and for Chinese historiography. People even

avoided certain places and things, and refused to accept offices. They were punished and sometimes even killed in connection with the tabooing of names. The bihui custom existed as an important element of Chinese culture and was perceived as significant by Chinese and foreigners alike. It was crucia

l for implementing social values and demonstrating the political hierarchy. The present work A Good Son Is Sad if He Hears the Name of His Father is a systematic study of Chinese name-tabooing customs, which until now have been relatively little explored in Western-language Sinological studies. It a

ttempts to provide a long-term perspective on the changing dynamics of tabooing and elucidates various aspects related to the fascinating topic of tabooing of names.

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音樂及語音情緒模型建立之研究

為了解決sad pronunciation的問題，作者秦餘皞 這樣論述：

情意運算為機器學習領域內一項熱門的主題。其目標為使用數學方法來對各種來源的情緒內容建模，例如音樂、人臉、肢體語言、語音，並且使用辨識演算法來辨識情緒。在眾多的情緒來源中，我們特別關注音訊的情緒辨識。音樂及語音為音訊領域中兩大情緒來源，本篇論文對兩者的情意運算做探討。 由於音樂推薦及檢索近年來被應用在很多領域，音樂情緒的建模已經變成一個熱門的研究主題。雖然已有很多相關研究被提出，但因為情緒很難被適當的描繪，這個主題還是很有挑戰性，並且情緒具主觀性，使得資料難收集，建模也變得困難。在本篇論文，我們不假設每個人對音樂情緒的感受有一致性，並且提出一個新的機器學習方法，將音樂情緒塑造成一個在向性

-激發(Valence-Arousal)空間上的機率分布，這樣不但可以較精準的描繪情緒，也能處理情緒的主觀性問題。詳細流程如下，首先我們使用核密度估測(Kernel Density Estimation)來將情緒塑造成一個在向性-激發空間上的機率密度函式，接著，為了建立情緒及音訊特徵之間的連結，我們透過特徵和一些目標函式來學習一組線性組合係數，並將這些係數與訓練資料的機率密度函式做線性組合，形成未知資料的機率密度函式。我們使用NTUMIR和MediaEval2013資料庫來做實驗，在實驗中我們嘗試了數種目標函式，實驗結果證明了本方法在情緒分布預測上的有效性。我們也證明了本方法如何在以情緒為基礎

的音樂推薦上使用。 過去的研究發現音樂的情緒受到多項因素影響，且在一首歌中，人聲及配樂的情緒有可能不相同。大部分的MER研究視一首歌為單一的訊號來源，並對其取特徵，但是一首歌裡面還有各種樂器及人聲，它們卻很少被獨立出來探討。因此，本論文對人聲及配樂分別擷取特徵，並探討這樣做是否對於預測動態VA有所幫助。詳細流程如下，首先訓練一個深度遞迴神經網路(Deep Recurrent Neural Network)來做兩個來源的分離，接著對兩個來源分別取韻律，音色，音調，能量，音高相關的特徵，然後結合，來預測分離前的音樂的情緒。在結合兩來源的情緒的部分，我們提出四種深度遞迴神經網路架構，並測試。各

種特徵的組合方式也有被探討。我們使用MediaEval2013資料庫來做實驗，從結果中我們發現上述的方法可提升辨識的準確度。 在語音情緒的探討部分，本論文提出了語音情緒驗證系統，其以情緒變異性塑模及尺度頻率圖為基礎。本系統含兩大部分-特徵擷取及情緒驗證。在特徵擷取部分，對每個音框，我們使用匹配追踪演算法(Matching Pursuit Algorithm)來從Gabor字典中選擇重要的元素，並將每個被選到的元素的尺度及頻率整合成一張尺度頻率圖。此圖在重要的頻帶上具有鑑別性。接著我們使用稀疏表示(Sparse Representation)將尺度頻率圖轉換成稀疏係數，以增強對情緒變異的強

健性。在情緒驗證階段，我們會計算兩個分數。一個是基於稀疏係數所計算的高斯模型錯誤。另一個是基於稀疏係數所計算的情緒認同指標。我們綜合考量這兩個分數來得到驗證結果。我們使用一個語音情緒資料庫來做實驗，實驗結果顯示我們所提出的系統可達到6.61%的等錯誤率(Equal Error Rate)。與其他方法的比較也證明了本系統的有效性。

Standard Vocal Literature: Mezzo-Soprano

為了解決sad pronunciation的問題，作者Walters, Richard (CRT) 這樣論述：

(Vocal Collection). This series of five book/online audio access packs is an introduction to art song in English, French, German, Italian and Spanish. Each volume has a different song list, and includes 30 selections in appropriate keys. Beyond art song, each collection includes two carefully chosen

opera arias, an oratorio aria, and an operetta aria by Gilbert & Sullivan. Each book includes a unique code for access to professionally-recorded pronunciation lessons and piano accompaniments. Contents: ARNE: When daisies pied * DOWLAND: Come again, sweet love * Flow my tears * Weep you no more, s

ad fountains * PURCELL: If music be the food of love * Nymphs and Shepherds * QUILTER: Fair House of Joy * It was a lover and his lass * Love's Philosophy * VAUGHAN WILLIAMS: Silent Noon * BIZET: Ouvre ton coeur * FAURE: Clair de lune * Mandoline * MARTINI: Plaisir d'amour * BRAHMS: Immer leiser wir

d mein Schlummer * MOZART: Als Luise die Briefe ihres * Ungetreuen Liebhabers verbrannte * SCHUBERT: An die Nachtigall * SCHUMANN: Du Ring an meinem Finger * RICHARD STRAUSS: Zueignung * BELLINI: Dolente immagine di Fille mia * DONAUDY: O del mio amato ben * SCARLATTI: Cara e dolce * STRADELLA: Se n

el ben sempre incostante * DE FALLA: El pano moruno * GRANADOS: La maja dolorosa (2) * MOZART: Voi che sapete * GLUCK: Che faro senza Euridice * SULLIVAN: When Frederic Was a Little Lad * VIVALDI: Qui sedes ad dextram Patris

應用貝氏網路及適應性調適方法於語音情緒辨識之研究

為了解決sad pronunciation的問題，作者游志源 這樣論述：

本研究之主要目的在發展一貝氏網路自動化語音情緒辨識方法，透過情緒語音之相關特徵參數計算，並與資料庫中各情緒之資料作比對，將語者的情緒狀態從語音訊號中辨識出來。首先，將語者之情緒語音訊號以統計方式計算音高(Pitch)、音框能量(Frame energy)、共振峰(Formants)以及梅爾倒頻譜係數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)等相關之語音情緒特徵，並以各特徵參數在中性情緒下之資料庫平均值為正規化特徵參數因子，將音高、音框能量以及共振峰利用正規化特徵參數因子進行正規化，得到正規化後之特徵參數，以消除不同語者之間差異。各特徵參

數對情緒之辨識能力不同，如音高可大約分辨悲傷及中性，快樂及生氣會被視為同一群。由於沒有任一參數可明顯分辨四種情緒，故本研究採用分層解析的方式，先將特徵參數分群，同一群特徵參數具有相似的情緒分類效果，並以分群結果建立多層貝氏網路(Multi-Layered Bayesian Network, MLBN)，第一層的輸入參數都只能辨識兩群情緒，第二層的輸入參數可辨識三群情緒，較無明顯分群效果的參數則置於第三層，以辨識四種情緒。由於特徵參數之間具有相關性，因此，本論文將MLBN延伸，將特徵參數之相關性納入考量並提出多層共變異數貝氏網路(Multi-Layered Bayesian Network wi

th Covariance, MLBNC)。當語者資料不在訓練資料中時，其辨識效果通常不佳。為改善此狀況，本研究提出適應性MLBN及適應性MLBNC語音情緒辨識調適方法，在調適過程中，當辨識結果與語者情緒不同時，則根據語者情緒語音所得之參數值來調整MLBN及MLBNC資料庫中各群之平均值與標準差或共變異數，以符合語者真實的情緒狀態。為驗證本研究所提出之方法，我們使用德國情緒語料庫EMO-DB當作訓練與測試語料，並以KNN、SVM、MLBN以及MLBNC分別進行Inside與Outside Test。同時，我們亦以EMO-DB為訓練語料，並以工業技術研究院所自行錄製之情緒語料為測試語料，分別對K

NN、SVM、MLBN以及MLBNC進行不同語系之測試。而在適應性MLBN及MLBNC的驗證上，我們以EMO-DB為訓練語料，並以工研院之情緒語料為調適與測試語料，分別對適應性KNN、MLBN及MLBNC進行調適前後的測試。實驗結果顯示，本研究提出之MLBN、MLBNC與單純使用貝氏決策之Inside Test辨識率分別為81.1%、88.8%以及70.8%，顯示透過各參數分層分群的辨識方式，可以有效提高語音情緒之辨識率，而考慮特徵參數間相關性之MLBNC，其結果亦優於MLBN。在Outside Test的部分，KNN、SVM以及MLBN使用原始參數時，其辨識率分別為78.2%、89.1%以及

69.9%，而使用正規化參數時，辨識率分別為82.6%、91.7%以及77.6%，顯示正規化特徵參數可以有效縮小語者之間在特徵參數上的差異。而當訓練與測試語料為不同語系時，KNN、SVM、MLBN以及MLBNC之辨識率分別為34.21%、46.92%、39.33%以及52.08%，此結果顯示，當發音方式或表達情緒方式與資料庫有所差異時，各分類器之辨識效果均不佳。在調適實驗部分，由調適前後之辨識結果顯示，KNN經調適過後，辨識率從34.2%提升至73.7%，而MLBN及MLBNC經調適後，其辨識率分別從37.8%提升至82.4%以及51.6%提升至81.2%，本研究提出之適應性MLBN與適應性M

LBNC語音情緒辨識方法於資料庫修正後，其辨識效果明顯優於適應性KNN。而當調適次數增加時，MLBN及MLBNC經調適後，其辨識率則分別從39.3%提升至88.9%以及52.1%提升至90.0%，顯示經由本論文所提出之調適方法，經調適後，確實可以真正的反映語者的真實狀況，並得到良好的調適後辨識結果。