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國立勤益科技大學 文化創意事業系 陳湘湘所指導 羅以嬛的 臺灣流行音樂傳播因子探究— 以2020-2021臺灣線上演唱會與專輯製作為例 (2021),提出mobile01耳機版關鍵因素是什麼,來自於演唱會、流行音樂、線上演唱會、新冠肺炎(Covid-19)、傳播因子。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 黃勤鎰所指導 黃琇柔的 基於圖形化特徵分類演算法實現 腦波遠程控制 (2021),提出因為有 腦波技術、腦機介面(BCI)、眼電訊號、機器人、卷積神經網路(CNN)、單極點腦波耳機、YOLO (You Only Look Once)的重點而找出了 mobile01耳機版的解答。

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臺灣流行音樂傳播因子探究— 以2020-2021臺灣線上演唱會與專輯製作為例

為了解決mobile01耳機版的問題,作者羅以嬛 這樣論述:

  眾所周知,音樂為人們生活所不可或缺之一部分,其涵蓋範圍包括生活中的各種方面,可說是各民族文化組成塑造之重要元素,也因此在我們生活當中充滿各種形態音樂表現,其中普羅大眾最常接觸之娛樂音樂,我們通常稱為流行音樂。流行音樂隨著人們日常生活娛樂而誕生,隨著國家經濟發展,與民眾對於文化娛樂之需求提升,逐漸成為產業型態,而這可從臺灣過去隨著經濟發展的音樂產業中得到印證。 特別的是,音樂做為一種無形之文化娛樂內容,在其表現與傳播方面,需要藉助科技媒體方式達到傳播效果,這可從西元1877年留聲機發明,促使黑膠唱片的誕生得到證明,一直到現今各種網路線上串流平台皆然。拜現代科技發展之賜,如今的音樂演出

型態除過去的現場演出、節目預錄之外,更加上如今的線上演唱方式,除帶給觀眾更豐富的閱聽管道之外,也帶給音樂產業新的發展機會。同時除了傳播媒介之外,音樂作為一種以情感為訴求之文化內容,在表現上如何引發閱聽人共鳴與感動等情緒反應,這也是流行音樂造成傳播之重要因素,除了在內容上表現出共同生活上的共同記憶或情感經驗,以引發共鳴之外,當代社會環境,同時也是影響受眾是否願意接受動機之一。  綜觀流行音樂產業發展歷程,並非所有發展均是正向,事實上對音樂產業而言,反向的影響甚至更加深遠。以臺灣而言,過去曾隨著經濟發展而蓬勃之音樂市場,反倒隨著媒體科技的進步,造成大量複製盜版的傳播,最終導致整體市場的萎靡。直至近

幾年隨著線上影音串流發展,整體消費模式轉往線上購買,再加上演唱活動為主要之經濟模式,讓流行音樂產業經濟逐步回溫。無獨有偶的是在環境方面,西元2019年中國武漢所爆發的新冠肺炎(Covid-19),造成全球實體經濟趨緩甚至停頓,但卻也直接促進線上(宅)經濟發展。在個人方面,各種行動裝置與網路媒體,更是早已改變群眾的閱聽習慣,上述各種因子,都是影響現今個人與整體音樂產業發展的實際情況。也因此目前新興之線上演唱會模式,更可是在媒體科技不斷進步下,閱聽人在習慣行為改變下之產物。對於線上演唱會如何影響閱聽人,以及對於臺灣音樂市場發展影響趨勢,則成為本研究之探討方向。  為此本研究首先就流行音樂常見之「環

境因素」、「媒體科技」及「閱聽人體驗」三大因素做為因子,先分別對於流行音樂傳播之影響進行討論,後續為驗證各因子之影響效果。同時就臺灣目前舉辦過之線上演唱會進行案例分析、業界專家訪談,再得到初步之印證之後,綜合所有因子元素進行專輯製作,並透過問卷方式進行相互應證,以討論出(1)三個因子對於流行音樂傳播影響、(2)線上演唱會可以帶給閱聽人何種體驗感知、(3)臺灣線上演唱會發展趨勢與方向。  透過本研究結果得知,「環境因子」、「媒體科技」與「閱聽人體驗」是相輔相成且互相影響流行音樂的傳播效應。依據本研究分析出線上演唱會的七點特性,可以知道目前為止的線上演唱會是一個「線上吸粉,線下轉現」的宣傳手法,未

來線上演唱會與線下演唱會做出顯著的區別,但又不失質感的表現方式,相信對於聽眾來說會願意重複欣賞。最後根據專家訪談與專輯製作的結果,本研究認為未來臺灣流行音樂必須「建構文化力量」以及「產業系統化」,建立臺灣完整的音樂產業體制,未來將能跨越國界,再創臺灣流行音樂的興盛。

基於圖形化特徵分類演算法實現 腦波遠程控制

為了解決mobile01耳機版的問題,作者黃琇柔 這樣論述:

因應時代的變化,腦波的技術及應用已不可同日而語,現今已能透過移動式單極點腦波儀時實監測人腦活動狀態。本研究利用神念公司所開發的單極點腦波耳機,發展出一套利用腦波及電腦與外部設備進行溝通命令的腦機介面(Brain Computer Interface),由單極點腦波儀來獲取原始腦波波型。將眼動命令訊號作為輸入源,依照眼動所產生的不同訊號來獲得特徵波型,首先使用K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbor,KNN) 初步濾除非眼動之波型,再將腦波原始波型之一維時序原始資料轉換為二維圖像,再透過OpenCV函式庫做圖片預處理,以得到我們的判斷回想圖片,接著送至類神經架構去分辨出腦波動作,分

別為眼球向上、向下、向左、向右、眨眼的五種眼球運動行為。類神經演算法架構部分,分別使用YOLO(You Only Look Once)-v5及傳統CNN卷積神經網路並結合Transfer Learning轉移學習進行訓練,最後比較兩種不同AI演算法的結果,並討論其差異及優劣之分。最後再將動作命令回傳至BCI腦波介面,透過TCP/IP傳遞控制命令給Client端的Zenbo機器人,Zenbo機器人則會做出相對應的五種命令動作,分別為往前、後退、左轉、右轉、停止。