Как ИИ меняет музыкальное образование

ИИ получает все больше признания, поскольку становится все более знакомым фактором современных технологий в нашей повседневной жизни. Общая публика знакомится с новым способом выявления актуального контента, получения информации и даже обучения навыкам. Это потенциально влияет на то, как начинающие музыканты подходят к обучению игре на инструменте, и напрямую повлияет на то, как музыкальное образование будет развиваться в ближайшие годы.

Из поиска песен по аккордам до генерации аккордов любой песни, просмотра аккордовых диаграмм в режиме реального времени или разделения звуковых источников внутри песен – это лишь некоторые из функций, основанных на ИИ, которые расширяют возможности музыкального образования. Нет longer существует стандартизированного подхода к музыкальным урокам, и рост технологий дает больше вариантов и возможностей для персонализации музыкальных путей обучения.

Становится ли обучение игре на инструменте более доступным?

Хотя когнитивные выгоды от игры на музыкальном инструменте широко признаны, тот факт, что не все могут участвовать в этой деятельности, часто упускается из виду. На самом деле, Проект данных музыкального образования (AEDP) подчеркнул, как миллионы студентов в США не имеют доступа к музыкальному образованию, несмотря на прогресс и усилия, направленные на сохранение музыкальных уроков в государственных школах.

Прежде всего, обучение игре на инструменте может быть недоступным для некоторых с финансовой точки зрения. Кроме финансовых причин, люди могут быть неохотны учиться играть на инструменте из-за ограничений времени или初альной неспособности играть музыку, которую они хотели бы, поскольку они могут найти эту перспективу подавляющей или слишком сложной сначала.

Более того, каждый студент учится в своем собственном темпе, поэтому групповые музыкальные занятия или ожидания индивидуальных уроков могут не подходить для всех. Ведь тот факт, что около 50% студентов бросают музыкальные уроки и музыкальные занятия к 17 годам, говорит о том, что знание и обучение игре на инструменте недостаточно. Студентам также нужно наслаждаться игрой на инструменте, чтобы эта деятельность была устойчивой – с таким подходом, она помогает формировать привычку и мотивирует их улучшать свои музыкальные способности, обеспечивая творческий выход.

Платформы обучения, которые включают ИИ-обучение, могут смягчить многие из этих факторов, влияющих на обучение игре на инструменте в более широком масштабе, и помочь оптимизировать среду обучения в сочетании с традиционными методами преподавания. Они могут предоставить более доступную платформу для практики, позволяя студенту выбрать подход, с которым он комфортно чувствует себя, и найти свой собственный темп, вместо того, чтобы полагаться на предопределенную программу музыкального обучения. Определение личного темпа обучения может быть решающим фактором для студентов, которые возвращаются к своему инструменту, чтобы они не чувствовали давления в отношении своего прогресса. Наконец, глобальная доступность интернета предоставляет дополнительные возможности для обучения в регионах по всему миру, где может быть невозможно иметь музыкальные уроки лично.

Некоторые платформы музыкального обучения, основанные на ИИ, такие как Chordify, могут извлекать аккорды из любого аудиоисточника и отображать их на экране всего за несколько секунд. Основой этой платформы является алгоритм машинного обучения, основанный на глубоких нейронных сетях. Эти сети учатся иметь определенное поведение входа-выхода – они обучаются на огромном количестве спектрограмм песен, вместе с соответствующими аннотациями аккордов. Этот процесс повторяется для ритмов песен, и после достаточного количества тренировочных примеров, сети учатся распознавать аккорды и обнаруживать ритм, даже в аудиофрагментах, которые они никогда не видели раньше. С помощью этих двух элементов, работающих вместе, алгоритм может отображать аккорды в нужное время внутри любой песни.

Таким образом, уникальным элементом этой платформы является то, что студенты могут искать аккорды любой песни и видеть результаты, поэтому, независимо от их музыкальных вкусов и того, насколько нишевыми они могут быть, они могут найти способ вовлечься и учиться. Компания также разработала приложение для обучения игре на гитаре, основанное на ИИ, направленное на руководство абсолютными начинающими при обучении их первым аккордам. Оно распознает, что вы играете, а затем дает обратную связь, чтобы помочь вашей игре. Это указывает на дополнительные пути обучения, которые ИИ может открыть, и на присутствие, которое он может иметь в будущем музыкального преподавания.

Если новички комфортно чувствуют себя только с некоторыми конкретными аккордами, они также могут искать песни на основе этих аккордов. Поиск песен с аккордами, которые они уже знают, будет поощрять начинающих продолжать играть, что может быть очень полезно на начальном этапе обучения игре на инструменте, который, как известно, является самым трудным временем, чтобы сохранить импульс. Это может быть эффективной основой для создания привычки брать инструмент и играть на нем регулярно, а также для прогресса в музыкальном развитии.

Заключение

Хотя ИИ, безусловно, сделал обучение игре на инструменте более доступным и интерактивным, это не означает конец традиционных музыкальных занятий и групповых джем-сессий; это означает предложение дополнительных ресурсов и потенциальную демократизацию обучения игре на инструменте и игры. Автодидакты также могут наслаждаться процессом обучения игре на музыкальном инструменте, а люди, которые хотели бы практиковаться за пределами музыкальных занятий и репетиций, имеют дополнительную поддержку от этого ресурса. Техники машинного обучения также могут быть использованы в области музыкальной теории и анализа – они предназначены для распознавания закономерностей, что означает, что они идеальны для анализа композиций.

Среди огромного количества информации, доступной в Интернете, платформы, основанные на ИИ, могут помочь адаптировать индивидуальные потребности в обучении и предоставить больше гибкости. Если использовать их правильно, они могут улучшить творческие процессы – начинающие музыканты могут начать с обучения существующим песням, и это может в конечном итоге расширить их музыкальный словарь, когда их навыки развиваются.

Больше методов обучения игре на музыкальном инструменте может только принести пользу обществу, и будет интересно посмотреть, как развивается связь между ИИ и музыкальным образованием, когда технологии продолжают эволюционировать.