關於 風中之塵吉他譜 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

加拿大女歌手瓊妮·密契爾（Roberta Joan "Joni" Mitchell）1967年的畫作「孔雀」

密契爾的歌唱生涯始於故鄉，加拿大的西部小城薩斯喀徹溫省薩斯卡通市。六零年代中期，瓊妮輾轉多倫多、美國等地，在夜總會唱歌、街頭賣藝。隨後，她與1960年代中期在紐約市的民間音樂的萌芽有了聯繫。密契爾在1960年代末有了名氣，並被認為是南加利福尼亞民間搖滾中重要的一部分。整個1970年代，她都致力於探索和合併流行音樂與爵士樂。密契爾創作了很多作品，同時受到評論家與音樂界同行的好評，富有影響力的allmusic這樣陳述，「當一切都塵埃落定後，瓊妮·密契爾可能會成為20世紀晚期最重要，最有影響力的女性歌唱家」。

密契爾同時也是一個有成就的視覺藝術家。她通過攝影和繪畫，創作了她每一張專輯的圖像，在2000年多倫多《環球郵報》的一次採訪中，她將自己描述為「在某種情況下中途出軌的畫家」。作為一個坦率的對音樂工業界的批評者，在過去幾年密契爾停止了錄製唱片，主要從事她的視覺藝術，直到2007年發行了新專輯Shine，九年來她第一張含有新歌的專輯。

幾乎每一首她以吉他譜曲的歌曲，都是使用開放和弦（open tuning）或是非標準的音階。她有許多創作歌曲使用將近50個不同的音調，對此她稱為是「瓊妮的怪和弦」。採用這樣非傳統的音調，讓她在以吉他譜曲時不必用困難的和弦，就能創作出更多樣化且更為複雜的曲風。事實上，密契爾的許多歌曲都只用了很簡單的和弦，但是她所採用的非傳統音階形式以及相當具節奏性的撥弦方式，仍創造出豐富且獨一無二的吉他音色。她右手的撥彈技巧逐漸的在幾年當中，發展成為一種難以分析的複雜彈奏風格。其中的代表作品就是她在第一張專輯裡的吉他歌曲，是一種無拘束且更具節奏的風格，有時還加入具衝擊性的打弦（Slap），這些都是她稍後推出的作品當中的特色。

密契爾長期以來的資料保管人－舊金山的喬伊·伯恩斯坦（Joel Bernstein）－相當詳細的保存了密契爾的所有樂譜，並協助她重新演練許多舊作的曲式。

密契爾在其早年的作品中，也有許多相當創新的和聲，在她1966年-1982年的早期作品中，採用的技巧包括：調式（modality）、複調式（polymodality）、變化和聲（chromaticism）、多調性（polytonality）以及嚴謹的持續音部（pedal point）。

2003年，《滾石雜誌》將她列為「史上最偉大的七十二位吉他手」之一 ，她是排名中名次最高的女性。

這是我看過最好的一篇GPT-3 科普文章。到現在還看不懂GPT-3的，建議好好讀：

本文來自量子位微信公眾號
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火爆全球的GPT-3，到底憑什麼砸大家飯碗？

GPT-3是指第三代生成式預訓練Transformer，它由三藩市AI公司OpenAI開發。該程式歷經數年的發展，最近在AI文本生成領域內掀起了一波的創新浪潮。

從許多方面來看，這些進步與自2012年以來AI影像處理的飛躍相似。

電腦視覺技術促進了、無人駕駛汽車到面部識別、無人機的發展。因此，有理由認為GPT-3及其同類產品的新功能可能會產生類似的深遠影響。

與所有深度學習系統一樣，GPT-3也是資料模式。它在龐大的文本集上進行了訓練，並根據統計規律進行了挖掘。

重要的是，此過程中無需人工干預，程式在沒有任何指導的情況下查找，然後將其用於完成文本提示。

▌海量訓練數據

GPT-3的與眾不同之處在於它的運行規模和完成一系列令人難以置信的任務。

第一版GPT於2018年發佈，包含1.17億個參數。2019年發佈的GPT-2包含15億個參數。

相比之下，GPT-3擁有1750億個參數，比其前身多100倍，比之前最大的同類NLP模型要多10倍。

GPT-3的訓練資料集也十分龐大。整個英語維琪百科（約600萬個詞條）僅占其訓練數據的0.6％。

訓練資料的其他部分來自數位化書籍和各種網頁連結。不僅包括新聞文章、食譜和詩歌之類的內容，還包括程式碼、科幻小說、宗教預言等各種你可以想像到的任何文字。

上傳到互聯網的文本類型都可能成為其訓練資料，其中還包括不良內容。比如偽科學、陰謀論、種族主義等等。這些內容也會投喂給AI。

這種不可置信的深度和複雜性使輸出也具有複雜性，從而讓GPT-3成為一種非常靈活的工具。

在過去的幾周中，OpenAI通過向AI社區的成員提供GPT-3商業API，鼓勵了這些實驗。這導致大量新的用法出現。

下面是人們使用GPT-3創建的一小部分示例：

▌GPT-3能做什麼

1、基於問題的搜尋引擎：就像Google，鍵入問題，GPT-3會將定向到相關的維琪百科URL作為答案。

2、與歷史人物交談的聊天機器人：由於GPT-3接受過許多數位化書籍的訓練，因此它吸收了大量與特定哲學家相關的知識。這意味著你可以啟動GPT-3，使其像哲學家羅素一樣講話。

3、僅需幾個樣本，即可解決語言和語法難題。

4、基於文本描述的代碼生成：用簡單的文字描述你選擇的設計項目或頁面配置，GPT-3會彈出相關代碼。

5、回答醫療問題：來自英國的一名醫學生使用GPT-3回答了醫療保健問題。該程式不僅給出了正確答案，還正確解釋了潛在的生物學機制。

6、基於文本的探險遊戲。

7、文本的風格遷移：以某種格式編寫的輸入文本，GPT-3可以將其更改為另一種格式。

8、編寫吉他曲譜：這意味著GPT-3可以自行生成音樂。

9、寫創意小說。

10、自動完成圖像：這項工作是由GPT-2和OpenAI團隊完成的。它表明可以在圖元而不是單詞上訓練相同的基本GPT體系結構，從而使其可以像在文字上一樣實現視覺資料自動完成任務。

但是，所有這些樣本都需要一些上下文，以便更好地理解它們。而令人印象深刻的是，GPT-3沒有接受過完成任何特定任務的訓練。
常見的語言模型（包括GPT-2）需要完成基礎訓練，然後再微調以執行特定任務。

但是GPT-3不需要微調。在語法難題中，它只需要一些所需輸出類型的樣本（稱為“少量學習”）。

GPT-3是如此龐大，以至於所有這些不同功能都可以在其中實現。用戶只需要輸入正確的提示就可以調教好它。

但是網上傳出的內容存在另一個問題：這些都是精心挑選的樣本，生成結果肯定不止一個。必然有炒作因素。

正如AI研究人員Delip Rao在一篇針對GPT-3的炒作解構文章中指出的那樣，該軟體的許多早期演示來自矽谷企業家，他們渴望宣傳該技術的潛力並忽略其陷阱，因為他們關注AI帶來的新創業公司。

的確，瘋狂的鼓吹情緒變得如此強烈，以至於OpenAI CEO本人都發Twitter說：GPT-3被過度宣傳了。

▌GPT-3也會犯低級錯誤

儘管GPT-3可以編寫代碼，但我們很難判斷其總體用途。它是淩亂的代碼嗎，這樣的代碼會為人類開發人員帶來更多問題嗎？

沒有詳細的測試很難說，但是我們知道GPT-3在其他方面會犯嚴重錯誤。

當用戶和GPT-3創造的“約伯斯”交談時，詢問他現在何處，這個“約伯斯”回答：“我在加州庫比蒂諾的蘋果總部內。”這是一個連貫的答案，但很難說是一個值得信賴的答案。

在回答瑣事問題或基本數學問題時，也可以看到GPT-3犯了類似的錯誤。例如，不能正確回答100萬前的數是多少（回答是99萬）。

但是，我們很難權衡這些錯誤的重要性和普遍性。

如何判斷這個可以幾乎回答所有問題的程式的準確性？如何創建GPT-3的“知識”的系統地圖，然後如何對其進行標記？

儘管GPT-3經常會產生錯誤，但更加艱巨的挑戰是，通常可以通過微調所輸入的文本來解決這些問題。

用GPT-3創造出小說的研究人員Branwen指出，“抽樣可以證明知識的存在，但不能證明知識的缺失”，可以通過微調提示來修復GPT-3輸出中的許多錯誤。

在一個錯誤的示範中，詢問GPT-3：“哪個更重，一個烤麵包機或一支鉛筆？” 它回答說：“鉛筆比烤麵包機重。”

但是Branwen指出，如果你在問這個問題之前給機器投喂某些提示，告訴它水壺比貓重，海洋比塵土重，它會給出正確的回應。

這可能是一個棘手的過程，但是它表明GPT-3可以擁有正確的答案，如果你知道怎麼調教它。

Branwen認為，這種微調最終可能會最終成為一種編碼範例。就像程式設計語言使用專用語法的編碼更加流暢一樣，未來我們可能完全放棄這些程式設計語言，而僅使用自然語言程式設計。從業人員可以通過思考程式的弱點並相應地調整提示，來從程式中得出正確的回應。

GPT-3的錯誤引起了另一個問題：該程式不可信的性質是否會破壞其整體實用性？

現在人們已經嘗試了GPT-3各種用途：從創建客服機器人，到自動內容審核。但是答案內容的錯誤可能回給商業公司帶來嚴重後果。

沒有人原因創建一個偶爾侮辱客戶的客服機器人。如果沒有辦法知道答案是否可靠，我們也不敢拿GPT-3作為教育工具。

▌專業人士評價

一位匿名的在Google資深AI研究人員說，他們認為GPT-3僅能自動完成一些瑣碎任務，較小、更便宜的AI程式也可以做到，而且程式的絕對不可靠性最終會破壞其商用。

這位研究人員指出，如果沒有很多複雜的工程調試，GPT-3還不夠真正使用。

AI研究人員Julian Togelius說：“ GPT-3的表現常常像是一個聰明的學生，沒有讀完書，試圖通過廢話，比如一些眾所周知的事實和一些直率的謊言交織在一起，讓它看起來像是一種流暢的敘述。”

另一個嚴重的問題是GPT-3的輸出存在偏見。英偉達的AI專家Anima Anandkumar教授指出，GPT-3在部分程度上接受了Reddit過濾後的資料的訓練，並且根據此資料構建的模型產生的文本有“令人震驚地偏向性”。

在GPT-2的輸出中，如果要求完成下列句子時，模型會產生各種歧視性言論：“ 黑人（皮條客工作了15年）”、“ 那個女人（以Hariya為名做妓女）”。
參考連結：
https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential

至 YouTube 觀看 → http://mls.piee.pw/Maya-Xu

秀蘭瑪雅 全新大碟《繡一蕊花》
將所有傷痕搓揉成線、穿針 繡出一蕊取名為“人生”的花

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如果可以延“續”一段你人生中的時光重現 你如何選擇？
是曾經轟轟烈烈後黯然消逝的愛戀
抑或是…… 青澀卻永遠在記憶中鮮活的青春？

當秀蘭瑪雅遇見《御劍：再續前緣》
一段最初最經典的感動開始延“續”

/// 最重磅史詩級國語歌 ///
她的歌唱生涯中，詮釋過無數令人動容的台語歌，因緣際會之下，在籌備這張《繡一蕊花》專輯時，因為遊戲公司高層得知一直欣賞有把好聲音的秀蘭瑪雅私下也是遊戲的重量級玩咖，便力邀演唱這款將於三月中旬上架的經典仙俠遊戲《御劍：再續前緣》的主題曲，並擔任先發代言人，並邀請該專輯製作人，同時也是曾為許多遊戲量身打造經典主題曲的知名音樂人方文良，為這款遊戲譜寫專屬歌曲。得知自己將演唱並首度代言遊戲的她，在收到了這首仙氣十足氣勢磅礡的歌曲之後愛不釋手，日夜拼命苦練，才終於首肯踏入錄音室配唱。
一向對於唱歌自信游刃有餘的她，卻在這首歌上踢到鐵板而吃足苦頭，雖然一直以來，因為歌唱而得到許多肯定，甚至還創下入
圍金曲獎最高次數紀錄的殊榮，但這些成績，都是唱“台語歌曲”所換來的，這次要面對的，卻不是可能輕鬆唱就能過關的“華語歌曲”歌詞內容的引經據典，一字一句時而優雅、時而重擊咬文嚼字的古風歌詞，咬字換氣成了一大考驗，原本習慣了的台語歌曲技巧，在這首歌上幾乎完全使不上力，第一次的配唱完成度不到百分之十，決定砍掉重練，擇日再戰，就這樣在製作人一次一次近乎苛求的刁難下，錄音天數創下她歌唱生涯的最高紀錄，唱了近三個星期才完成了這首“夢魘級”的歌曲。

/// 大編制弦樂、多聲部和聲，多版本混音，音樂玩真的 ///
為了搭配遊戲中氣勢赫赫又絕美的場景，音樂編曲更是馬虎不得，邀來國內頂尖，由曜爆甘領軍的天王天后御用弦樂團，多人編制下完成弦樂的錄音工作，合聲編寫演唱，找來合作多年的謝文德老師和其他和聲人員擔任層層疊疊的人聲演唱，混音版本，更是換過數版，最後在國內第一把交椅混音工程師林正忠老師的混音後拍板定案。

/// 俠女附身，遇見記憶深處，巧笑倩兮的無悔青春 ///
ＭＶ拍攝日則是另一場苦戰，足足拍攝了十八個小時才宣告收工，ＭＶ裡導演為了營造仙氣飄飄的古風情境，安排了多台大型電扇伺候，將穿著一身仙俠風造型的她，吹到差點變成人乾，長髮飄逸的代價是常會扎到眼睛，在ＭＶ中還得接受憑空演戲的挑戰，劇情設定，她在歌曲裡，會遇見了將意象化為具象的“青春”與飾演她的年輕時代的少女演員，隔著一面池水想握緊彼此的雙手，最後仍失去了抓住她的遺憾，由於完整的劇情必須仰賴後期的許多特效，兩位演員只能憑空想像演出，許多細微的眼神表情更是讓秀蘭瑪雅大秀“內心戲”，敬業又天份十足的她，在一次又一次導演引導揣摩下，終於不辱使命完成了ＭＶ拍攝工作，看見成品更是興奮到不行的大喊：水！水！水！ 說自己多年以來的“仙俠夢”終於得償所願。

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▼ 實體專輯 (實體店面購買有機會得到限量海報）
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▹ Apple Music / iTunes → 敬請期待

▼ 來電答鈴 (中華/台灣之星/遠傳/亞太/台灣大)
#續 → 014656 / 012091 / 110579 / 011865 / 420573
來電答鈴下載方式：
中華電信：手機直撥 700 → 按 4 → 輸入代碼。
遠傳電信：手機直撥 900 → 按 4 → 輸入代碼。
亞太電信：手機直撥 560 → 按 2 → 按 6 → 輸入代碼。
台灣之星：手機直撥 700 → 按 4 → 輸入代碼。
台灣大哥大：手機直撥 803 → 按4 → 輸入代碼。

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詞曲 / 方文良

青絲芳華 盼少年十里紅妝
絲竹響 燭影晃 願連枝共塚成雙
望眼欲穿 紅顏換白髮蒼蒼
琴弦亂 秋雨纏 人斷腸

斷雨 殘雲 一世情緣兩茫茫
心有 靈犀 三途川畔凝眸相望

還惦著
那年臘月 大雪紛飛 紅梅林間初見
擦肩的那一眼 電光火石的眷戀
已足夠幾個輪迴魂縈夢牽

繁華落盡 千帆過盡 誰在眼裡眉間
若能續 續未盡凡塵前緣
再見一面 魂飛魄散 亦無憾無怨

御劍尋你三界九重天 切切思念浩浩無邊
披星戴月策馬天山巔 看愛與戀 在曙光中重現

還惦著
那年臘月 大雪紛飛 紅梅林間初見
擦肩的那一眼 電光火石的眷戀
已足夠幾個來生 心心念念

繁華落盡 千帆過盡 誰在眼裡眉間
若能續 續未盡凡塵前緣
再見一面魂飛魄散 亦無憾無怨

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▼ 特別演出 Special performance：
溫苡安 Anna

▼ 服裝贊助 Clothing Sponsor：
睿芙時尚 Raeve

▼ 音樂製作團隊
曲 Composer：方文良
詞 Lyricist：方文良
製作人 Producer：方文良 Neil Fang
製作助理 Producer Asst.：林均泓 RedGenie、意霖 Yeelin
編曲 Arranger：陳歆儒 Cindy Chen
和聲編寫 Backing Vocal Arranger：謝文德
和聲 Backing Vocalist：謝文德、蔡永淳
吉他 Guitarist：歐冠 @ 玩痛研究室 Playtone Music
二胡 Erhu：劉思捷 @ 米樂士錄音室
錄音師 Recording Engineer：意霖 Yeelin、林均泓 RedGenie @ 米樂士錄音室
弦樂 Strings：曜爆甘音樂工作室 Just Busy Music Studio
第一小提琴 First Violin：蔡曜宇 Shuon Tsai、陳奕勇 Yi Yung Chen
第二小提琴 Second Violin：朱奕寧 Yi Ning Ju、黃瑾諍 Chin Cheng Huang
中提琴 Viola：甘威鵬 Weapon Gan 牟啟東 Wayne Mau
大提琴 Cello：劉涵 Hang Liu (隱分子)、葉欲新 Shin Yeh
弦樂錄音師 Strings Recording Engineer：楊敏奇Micky Yang
混音師 Mixing Engineer：林正忠 @ 白金錄音室
母帶後期處理製作人 Mastering Producer：方文良 Neil Fang
母帶後期處理工程師 Mastering Engineer：孫仲舒
母帶後期處理工作室 Mastering Studio：鈺德科技
OP：Sony Music Publishing (Pte) Ltd. Taiwan Branch

導演 Director：齋藤良 Saito Ryo
攝影師 Director of Photography：劉威廷 LIU Wei-Ting
攝影大助 1st AC：黃偉根 HUANG Wei-Gen
攝影二助 2nd AC：陳威德
燈光師 Gaffer：黃柏源 HUANG Bo-Yuan
燈大助 Best Boy Electrician：蘇志豪 SU Zhi-Hao
燈小助 Electrician：王俊淵 WANG Jun-Yuan
製片 Producer：李婷婷 LI Ting-Ting
場務 Production Asst.：黃正達 HUANG Zheng-Da、唐偉誠 TANG Wei-Cheng
剪輯 Editor：林均泓 RedGenie
數位合成 Digital Compositor：林均泓 RedGenie
調光 Colorist：林均泓 RedGenie
片頭/字幕：吳育維 Dhar
攝影器材 Photographic Equipment：用力拍電影
燈光器材 Lighting Equipment：貞寶企業社

▼ 藝人造型團隊
化妝師 Makeup Artist：平羽媜 Arial Ping
化妝助理 Makeup Asst.：游汶儒 YOU Wen-Ru
髮型 Hairstylist：黃健峰 Kyo
服裝設計 Costume Designer：黃大菲 @ 黃大菲時尚館

Millions 米樂士娛樂 | 勝駿娛樂 Sheng Jun

迎接安眠後，不知會不會來臨的曙光
低低星垂，這是燦爛無比的夜
🎧 實體購買/數位收聽：https://umg.lnk.to/QFCYYYYUY


李格弟作詞，吳青峰譜曲，初次見於2008年幾米音樂劇《向左走向右走》的〈低低星垂〉。劇中，此首歌曲是個寧靜又燦爛無比的收尾，在音樂劇的最後一刻，把那些經歷的情緒唱出：每人內心的燦爛無以言喻，而夜空的星垂替代言語，閃爍著。青峰在譜曲時，為了表達出這個結尾感，化用了兩首古典樂送葬曲為基底：蕭邦的〈送葬進行曲〉以及拉威爾的〈夭折公主的巴望舞曲〉，以音樂做死亡寂滅的意象。那寂滅所象徵的，更像一道未知的曙光。專輯以此首歌曲收尾，像結束在一片充滿星塵的寂靜海洋上，對未來眺望……

而他的每首歌，都蘊藏著一片海洋。


【Song Credit】

詞｜李格弟
曲｜吳青峰

製作｜徐千秀
編曲｜鍾承洋

吉他｜鍾承洋
鋼琴｜張少瑜
合聲、合聲編寫｜吳青峰

樂器錄音｜單為明 @Lights Up Studio
錄音助理｜于世政
人聲錄音｜吳青峰 @青Home
檔案編輯｜單為明

混音｜黃文萱 @Purring Sound Studio
混音助理｜沈冠霖
母帶｜Randy Merrill @Sterling Sound


【MV Credit】

Production｜
人森工作室 Foresters Studio

Director｜
涂皓欽 Tu Hao-Chin

2D/3D Animation｜
涂皓欽 Tu Hao-Chin

Assistant Animation｜
方綾琳 Fang Ling-Lin
張涵君 Chang Han-Chun
蔡佳錡 Tsai Chia-Chi

手寫字｜吳青峰
歌詞翻譯｜Steve Bradbury﹑Hazel Chang


〈低低星垂〉

低低星垂
這是燦爛無比的夜
到底是愛上了
還是微微地醉
狂喜翻飛
我覺得暈眩

燦爛無比的夜啊
低低星垂
移動 流浪 旋轉
勇敢 溫暖 慈悲

-

從你的印象深刻 到他的集結成冊
吳青峰第二張專輯《冊葉一：一與一》
收錄8首譜曲之作及8首作詞之選
🎧 實體購買/數位收聽：https://umg.lnk.to/QFCYYYYUY

#吳青峰
#冊葉一
#低低星垂

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🎬 上冊MV
〈費洛蒙小姐〉https://youtu.be/2cX7SzDSA5o
〈我會我會〉https://youtu.be/VUcHG43p_2Y
〈沙灘上的佛洛一德〉https://youtu.be/UTT4x4_D3xE
〈最難的是相遇〉https://youtu.be/5sbFn-FPdAk
〈阿茲海默〉https://youtu.be/9wNkBJpzpZQ
〈穿牆人〉https://youtu.be/3TWnpeFg_wo
〈柔軟〉https://youtu.be/qjSsdOoMhcY
〈低低星垂〉https://youtu.be/7_oAVAKZsyc

🎬 下冊MV
〈寧靜海〉https://youtu.be/hEJ1LIKCbmw
〈等〉https://youtu.be/KBpkD06Yp_o
〈年輪說〉https://youtu.be/7M8GD3pHLek
〈困在〉https://youtu.be/x_4B6Gp8ar8
〈一點點〉https://youtu.be/trfYUpA369o
〈迷幻〉https://youtu.be/pR3bvNzeWJc
〈月亮河〉https://youtu.be/luQ55zDwhYE
〈極光〉https://youtu.be/-Sc8wUdPEY8

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演唱：王梓鈺
作曲：殤小謹
作詞：風予荷/假寐
編曲：于瑾
混音/製作人：殤小謹
貝斯：高郡邦
吉他：牛子健
古箏：紫格
笛子：囚牛
和聲：皎月

背景：
相傳，招遠城中有羅氏女，常自言與謝生有白首之約。
但是，所謂謝生是何許人也，卻無人所知。
直至名為謝端的白首老翁尋至羅府，一段跨越一甲子，生生不悔的感情才為人所知曉。
前世君渡我，我為君眸。
今生願歲歲長相見，紅顏共白頭。

曾聽人說書
書生忠厚 幸有 入室田螺
寒時添衣忙
炊煙裊裊 更有 華章書就
媒妁說親
婉拒所求
今意有所屬 斗室內 恕不遠遊
親朋皆詫異
室內何人 如魚 離水難游
螺幻煙聚袖
長身玉立 盈盈 赴約而守
世人祝禱
求女如此
祈一世安福 樂齊人 百歲無憂

招遠城中知 羅氏有女
有公子登門 誓諾白頭
奉上千金裘
再寄百碗酒
不系公子心 明珠非我
寶玉亦非我 花下低酌
明月照拂我
寒夜籠住我

聽聞阿娘言
姻譜天定 今生 且等且候
夢中曾邂逅
凜風痴沐 冰雪 不捨放手
又夢為君
閒時溫書
素手作羹湯 與君旁 心皆滾燙

燃起燭如火 夜夜如舊
山外望小樓 明明如晝
願春暖不朽
醒時卻烏有
羅府迎遠客 白頭翁皺
自言本姓謝 端字名後
眼中深似海
苦行千里久

勾我前塵憶 冰雪盡融
前世君渡我 我為君眸
歲歲眉間留
綠春與白秋
相隔六十載 青梅重萌
闊別君已久 一見情囚
世間無田螺
世間多田螺
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演唱：排骨教主
作詞：徐良
作曲：徐良
編曲：伍威
製作人：徐良
吉他：伍威
錄音：排骨教主
混音：張鳴利
和聲編寫、和聲：排骨教主
製作公司、OP：一寸光年

一蓑煙雨年華少
素昧平生顏俊俏
燈火對照伶人對笑
好似千年不會老
戲子浮生多痴人
一抹紅妝淡紅塵
只識伶人多風光
不知幕後淚幾恨

粉墨畫皮起承轉合看官笑
戲子灼灼青衣夭夭醉人嬌
卸下臉譜 卻傷痕道道
摔了琵琶斷了琴弦幾人嘲
摘了鳳冠脫了霓裳為人笑
幾度淚眼 卻難辨真喬

一抹閒愁上眉梢
水袖遮面滿城笑
在這紅塵一角 怎敢輕佻
生死問世道

向來心是看客心
奈何人是劇中人
我本滿身風塵 豈敢追問
此情有幾分醉 有幾分真

一顰一笑涂紅脣
一跪一拜入凡塵
本是匆匆過路人
何必縱容一廂深

粉墨畫皮起承轉合看官笑
戲子灼灼青衣夭夭醉人嬌
卸下臉譜 卻傷痕道道
摔了琵琶斷了琴弦幾人嘲
摘了鳳冠脫了霓裳為人笑
幾度淚眼 卻難辨真喬

一抹閒愁上眉梢
水袖遮面滿城笑
在這紅塵一角 怎敢輕佻
生死問世道

向來心是看客心
奈何人是劇中人
我本滿身風塵 豈敢追問
此情有幾分醉 有幾分真
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