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有耳朵的机器人之歌

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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呗》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:(还没去做)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
然后
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
厌倦烦腻后 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中文歌词wiki——https://w.atwiki.jp/vocaloidchly/pages/284.html
  2. phoneme:音素、音位。拼音语言、以及抽象语音具有辨义功能的最小单位,不能再被分割。
    语言里的发音、字音都是由一个以上的音素所组成。
    一个音素的改变会影响到附近的音素,故对人工语音系统的建立,音素分析及连结相当重要。
  3. 隠されたマルコフ:①隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)一种统计模型。
    在正常的马尔可夫模型中,状态概率变迁是直接可见的。
    而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的。
    此模型多应用在「语音识别」、「机器翻译」上,
    以离散时域有限状态自动机的概念计算语音识别系统的输出值,
    以建立「语言模型」。
    ②马尔可夫链(Markov Chain)系统内的事件并非各自独立。
    受前一事件所影响,下一事件在一定机率下会出现特定事件。
    马尔可夫链即为以现有事件推算系统全形之机率计算。
    →浪漫化白话文:「以现状推测未来即将发生的事件,计算未来的形貌」
  4. 最尤の名:摸索最优化系统树(or决策树模型)外形的方法为定义初期系统树,
    用递归法从根到叶推算每一分枝的数据,并根据结果剔除、修剪、交换分枝,
    以概率计算的方式进行模拟试误学习,
    摸索最佳树形(应行的路径轨迹与未来的模样)。
  5. N:①机率学中样本的母数、分数中的分母。
    ②n对语。又称组语,是利用单语的最后母音做规则的变化的语汇压缩法。
    二对语为两个母音(a.i)组对、三对语为三个母音(a.i.o)成组、
    以此类推发展为n对语。在人工语言学里虽然便于学习,但也容易有错误,
    以及语调不正确时听者容易会听成负面意义的风险。
    ③最优化系统树中的最邻近分枝(Nearest Neighbor)
    →下一个选择、不同的可能性、分歧的未来。
  6. F0:语音基本频率(Fundamental Frequency, F0)。
    F0的高低升降即构成所谓的「声调」,与声母、韵母同样具有辨义的作用。
  7. カタセシス:catathesis。又称downstep,是一种在呼吸渐减时,
    所产生一种音调(F0)的狭窄现象,特征为VOCAL会描绘出跳跃性的下坡轨迹。
    在音韵学中downstep的出现将会「影响语言中焦点意义的传递」,
    故为机械语音中调音运动重合(gestural overlap)的研究重点。
  8. パラ言語:paralanguage。即使内容一样,只要说话方式不同、给人的印象就会不同。
    在以声音传递情报的状况下,是否能将发话者的真意传递给对方?
    パラ语言情报在其中担任重要的角色,如音调高低、音量、速度、音质等变化。
    声音中包涵的情报可分为三种──语言情报、パラ语言情报、非语言情报。
    若将声音还原其要素可分出两种类──分节与韵律。
    前者传递语言情报、后者传递パラ语言情报。
    若抽出声音中的特征韵律、并加以分析其特征韵律所产生的F0模式生成模型,
    可推知其中包涵之パラ语言情报、非语言情报,并从而推测发话者的「心之形态」。
  9. 有一说为即为录音键