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有耳朵的机器人之歌

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(重定向自有耳朵的机器人的歌
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3818258 Kasane Teto.jpg
本曲目已进入殿堂

本曲目在niconico已经拥有了超过10万次播放,荣膺UTAU殿堂曲称号。


耳ロボcov.jpeg
PV封面
歌曲名称
耳のあるロボットの唄
有耳朵的机器人的歌
于2008年6月10日投稿 ,再生数为 --
演唱
重音テト
P主
nwp8861(耳ロボP)
链接
Nicovideo 
歩いてく、あの子の唄

耳のあるロボットの唄》是耳ロボP于2008年6月10日投稿至niconico动画UTAU日文原创歌曲,由重音テト演唱。

歌曲是重音テト乃至UTAU的第一首殿堂曲。P主nwp8861也因此有了“耳ロボP”的别名。

本曲也被改编成管弦乐,于《Miku Symphony 2018-2019》上演奏。

歌曲

原版

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2012版

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歌词

  • 翻译:(還沒去做)字幕的人[1]

本段落中所使用的歌词,其著作权属于原著作权人,仅以介绍为目的引用。

耳のあるロボットの唄
有耳朵的机器人之歌
まとめたなら こまかくつつんで
若要统合归一 就将之仔细包裹起
かげをよけて ここまでおいで
避开那黑影 前来我所在之地
ゆく先々さきざき たどるみちしるべ
前行彼方 追溯路标
たずねあるき ここまでおいで
寻访探走 前来我所在之地
ちた言葉ことば ねじられた言葉ことば
枯朽的语言 被扭曲不见原形的语言
しず言葉ことば それでもつづ
灭顶的语言 仍然将其连缀起
ひとつふたつ つらねつながれた
一个 两个 相吸拼缀连系起音素[2]的排列
phonemeのれつ 意図いと 意味いみをもて
存在意图与意义
かくされた マルコフの
隐而不现的马尔可夫[3]
最尤さいゆうもと
在其最优化[4]之名之支配下
こいをして こいをして こいをして
编织著情网 编织著情网
ふられ また てられて
编织著情网 被抛弃 又再次被舍弃
過去かこをみて えだ
注视著过去 切断了分枝
きたくなっても まだ N をやせ
纵使泫然欲泣 也还是要 让N[5]再增递
たびまえけた 韻律いんりつ
出发旅行之前 被赋予之韵律
意義いぎはそこに 言葉ことばはどこに
意义在此处 语言在何方?
うえへ したへ うねるF0えふぜろ
上升 下沉 高低起伏的F0[6]
カタセシスの ありかをさぐれ
寻找其下降阶梯[7]之所在
いきらし なみせられた
摒住著呼息 随波形摆汤
パラ言語げんごの 意図いと 意味いみ
倾听其零散语言[8]之意图与意义
いきてて つづられた言葉ことば
摒弃了呼息 将语言串起
うずまきまで たしかに らせ
搅动摇晃不停 直到漩涡成形
そして
然後
こいをして こいをして
编织著情网 编织著情网
きられて ふられ またてられて
厌倦烦腻後 被抛弃 又再次被舍弃
えんけ あか
描绘出圆形 涂成赤红色[9]
きたくなっても それでも かきあつ
纵使泫然欲泣 也还是要 拼凑起收集
まえて かじ
注视著前方 转动著舵桨
きたくないなら また うたうた
若是不想眼泪流下 就更加放声高歌 高歌吧
こいをして こいをして
编织著情网 编织著情网
その過去かこを てて ここまでおいで
将那些过去都舍弃 前来我所在之地

二次创作

手绘PV

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10周年版本

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Miku Symphony 2018-2019版本(空降48:41)

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Synthesizer V 版本

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注释与外部链接

  1. 来源:vocaloid中文歌詞wiki——https://w.atwiki.jp/vocaloidchly/pages/284.html
  2. phoneme:音素、音位。拼音語言、以及抽象語音具有辨義功能的最小單位,不能再被分割。
    語言裡的發音、字音都是由一個以上的音素所組成。
    一個音素的改變會影響到附近的音素,故對人工語音系統的建立,音素分析及連結相當重要。
  3. 隠されたマルコフ:①隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)一種統計模型。
    在正常的馬爾可夫模型中,狀態概率變遷是直接可見的。
    而在隱馬爾可夫模型中,狀態並不是直接可見的。
    此模型多應用在「語音識別」、「機器翻譯」上,
    以離散時域有限狀態自動機的概念計算語音識別系統的輸出值,
    以建立「語言模型」。
    ②馬爾可夫鏈(Markov Chain)系統內的事件並非各自獨立。
    受前一事件所影響,下一事件在一定機率下會出現特定事件。
    馬爾可夫鏈即為以現有事件推算系統全形之機率計算。
    →浪漫化白話文:「以現狀推測未來即將發生的事件,計算未來的形貌」
  4. 最尤の名:摸索最優化系統樹(or決策樹模型)外形的方法為定義初期系統樹,
    用遞歸法從根到葉推算每一分枝的數據,並根據結果剔除、修剪、交換分枝,
    以概率計算的方式進行模擬試誤學習,
    摸索最佳樹形(應行的路徑軌跡與未來的模樣)。
  5. N:①機率學中樣本的母數、分數中的分母。
    ②n對語。又稱組語,是利用單語的最後母音做規則的變化的語彙壓縮法。
    二對語為兩個母音(a.i)組對、三對語為三個母音(a.i.o)成組、
    以此類推發展為n對語。在人工語言學裡雖然便於學習,但也容易有錯誤,
    以及語調不正確時聽者容易會聽成負面意義的風險。
    ③最優化系統樹中的最鄰近分枝(Nearest Neighbor)
    →下一個選擇、不同的可能性、分歧的未來。
  6. F0:語音基本頻率(Fundamental Frequency, F0)。
    F0的高低升降即構成所謂的「聲調」,與聲母、韻母同樣具有辨義的作用。
  7. カタセシス:catathesis。又稱downstep,是一種在呼吸漸減時,
    所產生一種音調(F0)的狹窄現象,特徵為VOCAL會描繪出跳躍性的下坡軌跡。
    在音韻學中downstep的出現將會「影響語言中焦點意義的傳遞」,
    故為機械語音中調音運動重合(gestural overlap)的研究重點。
  8. パラ言語:paralanguage。即使內容一樣,只要說話方式不同、給人的印象就會不同。
    在以聲音傳遞情報的狀況下,是否能將發話者的真意傳遞給對方?
    パラ語言情報在其中擔任重要的角色,如音調高低、音量、速度、音質等變化。
    聲音中包涵的情報可分為三種──語言情報、パラ語言情報、非語言情報。
    若將聲音還原其要素可分出兩種類──分節與韻律。
    前者傳遞語言情報、後者傳遞パラ語言情報。
    若抽出聲音中的特徵韻律、並加以分析其特徵韻律所產生的F0模式生成模型,
    可推知其中包涵之パラ語言情報、非語言情報,並從而推測發話者的「心之形態」。
  9. 有一說為即為錄音鍵