關於 我愛你勝過你愛我mp3 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

Kidsread 又有大V首賣最優惠的新品【Talk & Play】本季新品直播：https://reurl.cc/Kj66km
🔸下單連結：https://p3.groupbuyforms.tw/wghhf

這邊直播聊了Kidsread 除了本季新品外大部分的品項，有少部分沒跟你們聊到好扼腕啊～以下是今日的直播摘要⬇️

🔸點讀筆
Q.原版筆和新的筆差異？
Q轉檔小幫手如何使用？
Q如何錄音&分層錄音？

🔸魔法隨身聽
Q.魔法隨身聽如何使用？
循環功能鍵&KIDSREAD每系列都有點讀小卡(推收納冊)

🔸教材示範：
唱學兒歌
拼音機器人(ㄅㄆㄇ教具延伸)
四語+海報
KB1.2.3(如何重複利用貼紙)
GOOMIES特色
JY BOOK

🌟比較多人想知道的詳細介紹：
自然發音卡(ABC積木~順便宣傳5月份團購)
Q.新版和舊版的差異，有舊版需要再買新版嗎？

JPR(洗耳朵)自然發音經驗談

迪士尼(兩本大書差異、AB箱~客服服務)

🔸自製教材應用：
動物小書(自製海報地圖+貼紙)

點讀貼紙的應用→自製手作

自行印製教材搭配點讀貼紙做出→日語50音

海報(音效&巧虎洗手歌)、BROWN BEAR海報
自製卡片+點讀貼紙→獨一無二的禮物

點讀貼紙、分層、自錄→四語麥當勞小書

利用截圖+機器人音檔→DWE字卡

印製小書內容+轉檔YOUTUBE故事→有聲書口罩小衛兵

CD轉MP3+點讀貼紙→MT音樂

⚠️沒示範到好可惜：
切割MP3→康軒注音單元或英文單元
合併MP3→康軒總播放
Q點讀貼紙的檔案如何管理？

🔸破喉嚨社團加入條件
開團日期提醒：4/6早上九點

⚠️沒聊到到好可惜： Q&A
Q.如何持續使用有動力，讓孩子樂在其中？
Q英文類如何共讀？
Q新教材如何吸引，並帶領孩子共讀？
Q教材很多如何充分運用及安排？
Q有預算考量，首推什麼必買呢？

#把所有書都變成有聲書 #影片圖文超詳細介紹
【戰況回報區】下單後來留言你買到多少？也歡迎跟新舊朋友分享教材使用心得。
📍下單連結：https://p3.groupbuyforms.tw/wghhf
🌟大V首賣Talk & Play最優惠，之後看不到這價格🌟

對於不停購買點讀筆疲倦了嗎？Kidsread 會是你最後一隻點讀筆！
無論是喜歡自製教材的你，或是忙碌想要使用現成教材的職業媽媽都可以在Kidsread 找到完美平衡！

想唸外文繪本又擔心發音不標準嗎？有沒有被孩子一本書要求唸五次的經驗？
熱愛親子共讀的你不能錯過，就讓Kidsread救援你的喉嚨！給孩子正統發音，洗耳朵零歲開始，還有大V團專屬 #救救媽咪破喉嚨 早教路上不寂寞。

🔸救救媽咪破喉嚨只邀請大V團Kidsread 夥伴，想加入破喉嚨請先看過這篇： https://bigv.com.tw/kidsreadxv/

歡迎分享kidsread 全品項心得，我會從裡面選一位幸運兒寄日本巧虎限定禮給孩子❤️

提供單筆訂單「結帳金額」滿$10,000 可選擇分期付款(3期)或一次付清！

📹影片介紹好詳細📹
🔸本季新品直播介紹：https://reurl.cc/Kj66km
🔸先前全品項直播介紹：https://pse.is/QS4DT
🔸3Y亮亮也能自錄繪本：https://pse.is/PX6CT

🔥本季新品🔥
🆕【不分齡】大Ｖ首賣Talk & Play：https://bigv.com.tw/talkplay/
🆕【不分齡】Pictory 經典大師系列繪本（三階段適齡讀物）：https://bigv.com.tw/pictory/
🆕【2Y】My First Discoveries 英文探索小百科：https://bigv.com.tw/kidsread_discovery/
🆕【1Y】傳說十二生肖立體點讀書：https://bigv.com.tw/chinese_zodiac_sign/
🆕【1Y】Highlights Hidden Pictures 找找書：https://bigv.com.tw/highlights/

《點讀筆》教材陸續擴充陪孩子長大
▶️【不分齡】Kidsread點讀筆及貼紙轉檔應用：http://bigv.com.tw/kidsread/ ‎

《自然發音》兩者無法取代
▶️【1.5Y】JPR自然發音：http://bigv.com.tw/kidsread-4/
▶️【1.5Y】自然發音字卡：http://bigv.com.tw/phonicscards/

《科普》
▶️【不分齡】New Baby Animals：http://bigv.com.tw/kidsread_newbabyanimals/
市面上罕見的真實圖片點讀書，集結小小孩最愛的十種動物，透過活潑節奏感十足的歌曲與專業配音。

▶️【3Y】迪士尼A+B箱：見直播1小時16分處開始介紹（我才收到一個月，心得累積夠再寫文給你們喔）：https://pse.is/QS4DT
迪士尼的B箱有科普

《繪本系列》
▶️【不分齡】JYBOOKS點讀繪本心得： https://bigv.com.tw/jybook/
▶️【不分齡】溫馨的提卡音樂家族：http://bigv.com.tw/kidsread-7/

《分級讀物》從小用到大省去找繪本困擾
▶️【3Y】迪士尼A+B箱：見直播1小時16分處開始介紹（我才收到一個月，心得累積夠再寫文給你們喔）：https://pse.is/QS4DT
迪士尼的B箱有科普

《遊戲書》
▶️ 【不分齡】加拿大Kiboomers 精選童謠遊戲組心得：http://bigv.com.tw/kidsread-2/

《字典類》
▶️【1Y】四語字典：http://bigv.com.tw/kidsread-5/

《影片》
▶️【1Y】Goomies ：http://bigv.com.tw/kidsread-6/
Goomies 內容為MOO & TINO童趣生活化的影集，是提升孩子對英文接受度的好幫手，都是小小孩很常碰到的主題喔～聰明使用影片事半功倍，詳細請見文章

《注音》
▶️【2Y】注音ㄅㄆㄇ商店街／拼音機器人：https://bigv.com.tw/chinese/

《桌遊／拼圖》
▶️【2Y】魔法語音桌遊：http://bigv.com.tw/kidsread-3/
▶️【1Y】拼圖心得：http://bigv.com.tw/kidsread-3/

📍最多人問我繪本書單推薦，沒想法的可以先從我有打*號的下手，或是挑孩子有興趣主題～每本都很棒喔。

🔸拼圖「擇一」喜歡主題即可，1-1.5y可以先拼兩片部分。

🔸一般人點讀筆用不到額外加購的貼紙，標準套組裡的4700張就足夠囉！自製狂人才考慮再加買貼紙。（以後也會再團啊不急著現在買）

加拿大童謠/音樂繪本必買😆

JPR我覺得1.5y以上可購入，已開口的孩子成效會特別快速（2yup)
✨蠻多媽咪反應早買洗耳朵也很棒，下修到1Y

自然發音字卡打底，我認為1Y以上再買就好了。

桌遊至少2y以上才有參與感，私心喜歡薑餅人勝過野餐趣。

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/…/using-ai-for-music-source-separation/…