Comment l’IA révolutionne l’éducation musicale

L’IA reçoit de plus en plus de reconnaissance à mesure qu’elle devient un facteur de plus en plus familier de la technologie moderne dans notre vie quotidienne. Le grand public est exposé à une nouvelle façon d’identifier le contenu pertinent, d’acquérir des informations et même d’apprendre des compétences. Cela peut potentiellement affecter la façon dont les musiciens débutants abordent l’apprentissage d’un instrument et aura un impact direct sur la façon dont l’éducation musicale évoluera dans les années à venir.

En recherchant des chansons par accords, en générant les accords de n’importe quelle chanson, en affichant des diagrammes d’accords en temps réel ou en séparant les sources sonores au sein des chansons, ce sont quelques-unes des fonctionnalités activées par l’IA qui étendent les possibilités de l’éducation musicale. Il n’y a plus d’approche standardisée pour les leçons de musique, et l’essor de la technologie offre plus d’options et de possibilités pour personnaliser les parcours d’apprentissage de la musique.

Les instruments de musique sont-ils plus accessibles ?

Alors que les bénéfices cognitifs de jouer d’un instrument de musique sont largement reconnus, le fait que tout le monde ne puisse pas participer à cette activité est souvent négligé. En fait, The Arts Education Data Project (AEDP) a souligné comment des millions d’élèves américains n’ont pas accès à l’éducation musicale, malgré les progrès et les efforts faits pour maintenir les leçons de musique dans les écoles publiques.

Tout d’abord, apprendre un instrument peut être inaccessible à certaines personnes pour des raisons financières. Outre les raisons financières, les gens peuvent hésiter à apprendre un instrument en raison de contraintes de temps ou de l’incapacité initiale de jouer la musique qu’ils aimeraient, car ils peuvent trouver la perspective accablante ou trop difficile au début.

De plus, chaque élève apprend à un rythme différent, donc les classes de musique de groupe ou les attentes des leçons individuelles peuvent ne pas convenir à tout le monde. Après tout, le fait que autour de 50% des élèves abandonnent les leçons de musique et les activités liées à la musique avant l’âge de 17 ans suggère que connaître et apprendre un instrument ne suffit pas. Les élèves ont également besoin d’apprécier jouer d’un instrument pour que cette activité soit durable – avec cette mentalité, cela aide à former une habitude et les motive à améliorer leurs capacités musicales, tout en offrant un exutoire créatif.

Les plateformes d’apprentissage qui intègrent l’apprentissage par l’IA pourraient atténuer de nombreux facteurs qui affectent l’apprentissage d’un instrument sur une base plus large et aider à optimiser l’environnement d’apprentissage en conjonction avec les modèles d’enseignement traditionnels. Ils peuvent offrir une plateforme d’apprentissage plus accessible, permettant à l’élève de choisir l’approche qui lui convient et de trouver son propre rythme, au lieu de s’appuyer sur un programme d’apprentissage de la musique prédéfini. Déterminer son propre rythme d’apprentissage peut être un facteur crucial pour les élèves qui reprennent leur instrument, afin qu’ils ne se sentent pas pressurisés par leur progrès. Enfin, la disponibilité globale d’Internet offre davantage d’options pour apprendre dans des régions du monde où il pourrait ne pas être possible d’avoir des leçons de musique en personne.

Certaines plateformes d’apprentissage de la musique activées par l’IA, telles que Chordify, peuvent extraire les accords de n’importe quelle source audio et les afficher à l’écran en quelques secondes. Le cœur de cette plateforme est un algorithme d’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones profonds. Ces réseaux apprennent à avoir un comportement d’entrée-sortie spécifique – ils sont formés sur une grande quantité de spectrogrammes de chansons, ainsi que les annotations d’accords respectives. Ce processus est répété pour les battements de chansons, et après suffisamment d’exemples de formation, les réseaux apprennent à reconnaître un accord et à détecter un battement, même dans des morceaux audio qu’ils n’ont jamais vus auparavant. Avec ces deux éléments qui fonctionnent ensemble, l’algorithme peut afficher les accords au bon moment dans n’importe quelle chanson.

Ainsi, un élément unique de cette plateforme est que les élèves peuvent rechercher les accords de n’importe quelle chanson et voir les résultats, donc peu importe leur goût en musique et à quel point il est de niche, ils peuvent trouver un moyen de s’engager et d’apprendre. La société a également développé une application d’enseignement de la guitare activée par l’IA, destinée à guider les débutants absolus tout en apprenant leurs premiers accords. Elle reconnaît ce que vous jouez, puis donne des commentaires pour aider votre performance. Cela est indicatif des voies d’apprentissage supplémentaires que l’IA peut ouvrir et de la présence qu’elle pourrait avoir dans l’avenir de l’enseignement de la musique.

Si les débutants sont à l’aise ou familiers avec seulement certains accords spécifiques, ils peuvent également rechercher des chansons en fonction de ces accords. Trouver des chansons avec des accords qu’ils connaissent déjà les encouragera à continuer à jouer, ce qui peut être très bénéfique dans les premières étapes de l’apprentissage d’un instrument, notoirement la période la plus difficile pour maintenir l’élan. Cela peut être une fondation efficace pour créer une habitude de prendre l’instrument pour jouer régulièrement et progresser dans leur développement musical.

Conclusion

Alors que l’IA a certainement rendu l’apprentissage d’un instrument plus accessible et interactif, cela ne signifie pas la fin des classes de musique traditionnelles et des sessions de jam en groupe ; cela signifie l’offre de ressources supplémentaires et la potentialisation de la démocratisation de l’apprentissage et du jeu d’un instrument. Les autodidactes peuvent apprécier le processus d’apprentissage d’un instrument de musique, tandis que les personnes qui souhaitent pratiquer au-delà des classes de musique et des répétitions ont un soutien supplémentaire de cette ressource. Les techniques d’apprentissage automatique pourraient également être utilisées dans les domaines de la théorie et de l’analyse de la musique – elles sont conçues pour reconnaître les modèles, ce qui les rend idéales pour analyser les compositions.

Parmi les vastes informations disponibles en ligne, les plateformes activées par l’IA peuvent aider à personnaliser les besoins d’apprentissage individuels et offrir plus de flexibilité. Si elles sont utilisées correctement, elles peuvent améliorer les processus créatifs – les musiciens débutants peuvent commencer par apprendre des chansons existantes, et cela peut éventuellement élargir leur vocabulaire musical à mesure que leurs compétences se développent.

Plus de méthodes d’apprentissage d’un instrument de musique ne peuvent qu’avantager la société, et il sera certainement intéressant de voir comment la relation entre l’IA et l’éducation musicale évoluera à mesure que la technologie continue de progresser.