弦乐的日文

• また，９章では，舞踊，ものづくり，弦楽器の演奏，スポーツ科学，医療の各分野を取り上げて，そこでの身体知の解明に向けての取り組みを紹介する．
  同时，在第９章中，列举了舞蹈、手工、弦乐器的演奏、运动科学、医疗等各个领域，介绍为阐明这些领域中身体知识（而进行）的研究。
• これは，人が初めて聞いた音に対して感じるような「聞いたことのない音だけど，弦楽器系の音だと思う」という判断を，計算機上で実現するアプローチである．
  这是一种把当人们对初次听到的声音产生的“虽然是没有听到过的声音，但我认为是弦乐器的声音”判断，在计算机上予以实现的方式。
• しかしながら，音楽演奏において動作のレベルで個性を分析した例は少なく，［伊藤００］などに指揮者の個性分析などが散見されるが，弦楽器においてはほとんど皆無である．
  但是，在乐器演奏中，从动作层面上进行个性分析的例子太少，［伊藤００］等指挥者的个性分析处处可见，而在弦乐器中却基本没有。
• これは，管楽器は種類が多く，いくつかのカテゴリーにまたがって存在するのに対し，ギターや弦楽器は，他のカテゴリーに発音機構の似た楽器が存在しないためと考えられる．
  至于这个是因为管乐器的种类繁多，并且跨越好几个范畴存在，相比之下，吉他以及弦乐器，不存在其他的范畴里发音构造相近的乐器。
• たとえば，バイオリンともビオラとも音色が異なるが，これらに似た楽器音（たとえば，両者の音をシンセサイザ上で混ぜて作った音など）に対しては，同定結果は「弦楽器」となる．
  例如，小提琴和中提琴的音色虽然不同，但是对与此类似的乐器声音（例如，对两种声音进行混合后制作的乐音等）都识别为“弦乐器”。
• 「クラシック音楽データベース」は，．交響曲４曲．協奏曲２曲．管弦楽曲４曲．室内楽曲１０曲．器楽曲２４曲．声楽曲６曲の合計５０曲で構成される（ただし，交響曲等では特定の楽章のみ収録されている）．
  “古典音乐数据库”由．４首交响乐．２首协奏曲．４首管弦乐．１０首室内乐．２４首室内乐．６首声乐乐曲，总计５０首构成（但是，交响乐等中只收录了特定的乐章）。
• これは，上述したように「聞いたことのない音だけど弦楽器系の音」という判断を計算機上で実現するもので，より多くの楽器音に対して適切なタグづけを可能にするだけでなく，３．４節で述べたさまざまな可能性を持つ．
  即上述在计算机上实现“虽然是没有听过的声音，但可以判断出是弦乐器声音”的判断的方法，不仅对更多乐器声音能够添加合适的标签，还具有３．４节所述的多种可能性。
• 一方，楽器音に関しては，弦楽器，管楽器，鍵盤楽器，打楽器，民族楽器等の多様な楽器について，その楽器で発音可能な音域全体を半音間隔で弾いた単独演奏音を収録した「楽器音データベース」（５０楽器）を構築することとした．
  一方面，关于乐器声音，就弦乐器、管乐器、键盘乐器、打击乐器、民族乐器等多种乐器，构筑“乐器声音数据库”（５０种乐器），它收录了这样的单独演奏音――用这些乐器以半音为间隔弹奏出的可能发音的音域整体。
• たとえば，音楽演奏の映像に対するタグづけを考えたとき，音から「楽器名は分からないが弦楽器」と認識された楽器に対して，画像からある民族楽器であることが分かれば，弦楽器に属する新たな楽器として再学習する，といった処理にも応用できる．
  例如，在下面的处理过程中也能够应用。当要对音乐演奏的视频添加标签时，针对在声音上这种“虽然不知道乐器名称但能够判断出是弦乐器”识别方式所识别的乐器，如果根据画面可以判断为某种民族乐器，可以把其作为属于弦乐器的新乐器进行再学习。
• たとえば，音楽演奏の映像に対するタグづけを考えたとき，音から「楽器名は分からないが弦楽器」と認識された楽器に対して，画像からある民族楽器であることが分かれば，弦楽器に属する新たな楽器として再学習する，といった処理にも応用できる．
  例如，在下面的处理过程中也能够应用。当要对音乐演奏的视频添加标签时，针对在声音上这种“虽然不知道乐器名称但能够判断出是弦乐器”识别方式所识别的乐器，如果根据画面可以判断为某种民族乐器，可以把其作为属于弦乐器的新乐器进行再学习。