Kako AI preoblikuje glazbeno obrazovanje

AI dobiva sve više priznanja jer postaje sve poznatiji čimbenik moderne tehnologije u našim svakodnevnim životima. Opća javnost je izložena novom načinu prepoznavanja relevantnog sadržaja, stjecanja informacija, pa čak i vještina učenja. To potencijalno utječe na način na koji glazbenici početnici pristupaju učenju instrumenta i izravno će utjecati na napredovanje glazbenog obrazovanja u nadolazećim godinama.

Od pretraživanja pjesama po akordima do generiranja akorda bilo koje pjesme, pregledavanja dijagrama akorda u stvarnom vremenu ili odvajanja izvora zvuka unutar pjesama, ovo su samo neke od značajki s omogućenom umjetnom inteligencijom koje proširuju mogućnosti glazbenog obrazovanja. Više nema standardiziranog pristupa nastavi glazbe, a uspon tehnologije daje više opcija i mogućnosti za personaliziranje staza učenja glazbe.

Postaje li učenje instrumenta dostupnije?

Dok je kognitivne koristi sviranja glazbenog instrumenta naširoko su priznati, često se zanemaruje činjenica da ne može svatko sudjelovati u ovoj aktivnosti. Zapravo, Projekt podataka o umjetničkom obrazovanju (AEDP) istaknuo je kako milijuni američkih učenika nemaju pristup glazbenom obrazovanju usprkos napretku i naporima da se nastava glazbe zadrži u javnim školama.

Prvo, učenje instrumenta može biti nedostupno nekima iz a financijsko stajalište. Osim financijskih razloga, ljudi mogu oklijevati učiti instrument zbog vremenskih ograničenja ili početne nemogućnosti sviranja glazbe koju bi željeli, budući da im se ta mogućnost u početku može činiti neodoljivom ili preteškom.

Štoviše, svaki učenik uči drugačijim tempom tako da grupni glazbeni satovi ili očekivanja od individualnih sati možda neće biti za svakoga. Uostalom, činjenica da oko 50% učenika napuštanje nastave glazbe i aktivnosti vezanih uz glazbu do svoje 17. godine sugerira da poznavanje i učenje instrumenta nije dovoljno. Učenici također trebaju uživati ​​u sviranju instrumenta kako bi ova aktivnost bila održiva – s ovakvim načinom razmišljanja pomaže u stvaranju navike i motivira ih da poboljšaju svoje glazbene sposobnosti, dok, što je važno, pruža kreativan izlaz.

Platforme za učenje koje uključuju učenje pomoću umjetne inteligencije mogle bi ublažiti mnoge od ovih čimbenika koji utječu na učenje instrumenata na široj osnovi i pomoći u optimizaciji okruženja za učenje u kombinaciji s tradicionalnim modelima podučavanja. Oni mogu pružiti pristupačniju platformu za vježbanje, omogućujući učeniku da zauzme pristup koji mu odgovara i pronađe vlastiti tempo, umjesto da se oslanja na unaprijed definirani program učenja glazbe. Određivanje osobnog tempa učenja može biti presudan čimbenik za učenike koji se vraćaju svom instrumentu, tako da ne osjećaju pritisak zbog svog napretka. Konačno, globalna dostupnost interneta daje dodatne opcije za učenje u regijama diljem svijeta gdje možda čak i nije moguće osobno pohađati satove glazbe.

Neke platforme za učenje glazbe s omogućenom umjetnom inteligencijom, kao što je Akordirati, mogu izdvojiti akorde iz bilo kojeg izvora zvuka i prikazati ih na zaslonu u roku od nekoliko sekundi. Jezgra ove platforme je algoritam strojnog učenja temeljen na dubokim neuronskim mrežama. Ove mreže uče imati određeno ulazno-izlazno ponašanje - treniraju se na ogromnoj količini spektrograma pjesama, zajedno s odgovarajućim komentarima akorda. Ovaj se proces ponavlja za ritmove pjesama, a nakon dovoljno primjera za obuku, mreže uče kako prepoznati akord i detektirati ritam, čak i u audio komadima koje nikada prije nisu vidjeli. Uz ova dva elementa koji rade zajedno, algoritam može prikazati akorde u pravo vrijeme unutar bilo koje pjesme.

Dakle, jedinstveni element ove platforme je da studenti mogu pretraživati ​​akorde bilo koje pjesme i vidjeti rezultate, tako da bez obzira na njihov ukus u glazbi i koliko niša može biti, mogu pronaći način da se angažiraju i uče. Tvrtka je također razvila aplikaciju za podučavanje gitare s omogućenom umjetnom inteligencijom, s ciljem usmjeravanja apsolutnih početnika dok uče svoje prve akorde. Prepoznaje što svirate, a zatim daje povratne informacije kako bi vam pomogao u izvedbi. Ovo je indikativno za dodatne puteve učenja koje umjetna inteligencija može otvoriti i prisutnost koju bi mogla imati u budućnosti glazbene nastave.

Ako su početnici udobni ili su upoznati samo s nekim specifičnim akordima, također mogu tražiti pjesme na temelju tih akorda. Pronalaženje pjesama s akordima koje već poznaju potaknut će početnike da nastave svirati, što može biti vrlo korisno u početnim koracima učenja instrumenta, poznatom kao najteže vrijeme za zadržavanje zamaha. To može biti učinkovit temelj za stvaranje navike redovitog uzimanja instrumenta za sviranje i napredovanja u njihovom glazbenom razvoju.

Zaključak

Iako je umjetna inteligencija sigurno učinila učenje instrumenata više pristupačne i interaktivne, ovo ne znači kraj za tradicionalnu glazbu i grupne jam sessione; to znači ponudu dodatnih izvora i potencijalnu demokratizaciju učenja i sviranja instrumenata. Autodidakti također mogu uživati ​​u procesu učenja glazbenog instrumenta, dok ljudi koji bi htjeli vježbati izvan nastave glazbe i proba imaju dodatnu podršku iz ovog izvora. Tehnike strojnog učenja također se mogu koristiti u područjima glazbene teorije i analize – osmišljene su za prepoznavanje obrazaca, što znači da su idealan za analizu kompozicija.

Usred mnoštva informacija dostupnih na internetu, platforme s omogućenom umjetnom inteligencijom mogu pomoći u prilagođavanju individualnih potreba učenja i pružiti veću fleksibilnost. Ako se pravilno koriste, mogu poboljšati kreativne procese – glazbenici početnici mogu započeti s učenjem postojećih pjesama, a to s vremenom može proširiti njihov glazbeni vokabular kako se njihove vještine razvijaju.

Više metoda učenja glazbenog instrumenta može samo koristiti društvu i svakako će biti zanimljivo vidjeti kako će se odnos između umjetne inteligencije i glazbenog obrazovanja razvijati kako se tehnologija nastavlja razvijati.