 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动画的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 細 かく包 んで
若要统合归一 就将之仔细包裹起
避开那黑影 前来我所在之地
ゆく先々 たどる道 しるべ
前行彼方 追溯路标
たずね歩 き ここまでおいで
寻访探走 前来我所在之地
枯朽的语言 被扭曲不见原形的语言
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の列 意図 意味 をもて
存在意图与意义
隐而不现的马尔可夫[3]
在其最优化[4]之名之支配下
编织著情网 编织著情网
ふられ また 捨 てられて
编织著情网 被抛弃 又再次被舍弃
注视著过去 切断了分枝
纵使泫然欲泣 也还是要 让N[5]再增递
出发旅行之前 被赋予之韵律
意义在此处 语言在何方？
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
摒住著呼息 随波形摆汤
パラ言語 の 意図 意味 を聴 け
倾听其零散语言[8]之意图与意义
摒弃了呼息 将语言串起
うずまきまで たしかに 揺 らせ
搅动摇晃不停 直到漩涡成形
そして
然后
编织著情网 编织著情网
厌倦烦腻后 被抛弃 又再次被舍弃
描绘出圆形 涂成赤红色[9]
纵使泫然欲泣 也还是要 拼凑起收集
注视著前方 转动著舵桨
若是不想眼泪流下 就更加放声高歌 高歌吧
编织著情网 编织著情网
その過去 を 捨 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
- ↑ 来源：vocaloid中文歌词wiki——https://w.atwiki.jp/vocaloidchly/pages/284.html
- ↑ 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。 - ↑
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」 - ↑ 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）。 - ↑
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。 - ↑ 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。 - ↑
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。 - ↑
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」。 - ↑ 有一说为即为录音键