Làm thế nào AI đang thay đổi giáo dục âm nhạc

AI đang nhận được nhiều sự công nhận khi nó trở thành một yếu tố ngày càng quen thuộc của công nghệ hiện đại trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Công chúng đang được giới thiệu một cách mới để xác định nội dung liên quan, thu thập thông tin và thậm chí học kỹ năng. Điều này có thể ảnh hưởng đến cách các nhạc sĩ mới tiếp cận việc học một loại nhạc cụ và sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến cách giáo dục âm nhạc sẽ tiến triển trong những năm tới.

Từ việc tìm kiếm bài hát theo hợp âm đến tạo ra hợp âm của bất kỳ bài hát nào, xem sơ đồ hợp âm trong thời gian thực hoặc tách nguồn âm thanh trong các bài hát, đây chỉ là một số tính năng được bật bởi AI đang mở rộng khả năng của giáo dục âm nhạc. Không còn một cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa cho các bài học âm nhạc và sự phát triển của công nghệ mang lại nhiều lựa chọn và khả năng để cá nhân hóa con đường học tập âm nhạc.

Liệu việc học nhạc cụ đang trở nên dễ tiếp cận hơn?

Trong khi lợi ích nhận thức của việc chơi một loại nhạc cụ được công nhận rộng rãi, thì thực tế là không mọi người đều có thể tham gia vào hoạt động này thường bị bỏ qua. Trên thực tế, Dự án Dữ liệu Giáo dục Nghệ thuật (AEDP) đã nhấn mạnh cách hàng triệu sinh viên ở Mỹ không có quyền truy cập vào giáo dục âm nhạc mặc dù đã có những nỗ lực để giữ các bài học âm nhạc trong các trường công lập.

Trước hết, việc học một loại nhạc cụ có thể không thể tiếp cận được đối với một số người từ góc độ tài chính. Ngoài lý do tài chính, người ta có thể không muốn học một loại nhạc cụ do hạn chế thời gian hoặc khả năng ban đầu không chơi được loại nhạc họ muốn, vì họ có thể cảm thấy việc này quá áp đảo hoặc khó khăn ban đầu.

Hơn nữa, mỗi sinh viên học với tốc độ khác nhau, vì vậy các lớp học nhạc nhóm hoặc kỳ vọng của các bài học cá nhân có thể không phù hợp với mọi người. Hơn hết, thực tế là khoảng 50% sinh viên bỏ các bài học âm nhạc và hoạt động liên quan đến âm nhạc khi họ 17 tuổi cho thấy rằng việc biết và học một loại nhạc cụ không đủ. Sinh viên cũng cần phải thích chơi một loại nhạc cụ để hoạt động này có thể bền vững – với tư duy này, nó giúp hình thành thói quen và khuyến khích họ cải thiện khả năng âm nhạc, đồng thời cung cấp một kênh sáng tạo.

Các nền tảng học tập tích hợp AI có thể giảm bớt nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc học nhạc cụ trên quy mô rộng lớn và giúp tối ưu hóa môi trường học tập cùng với các mô hình giảng dạy truyền thống. Chúng có thể cung cấp một nền tảng học tập dễ tiếp cận hơn, cho phép sinh viên tiếp cận theo cách họ cảm thấy thoải mái và tìm tốc độ của riêng họ, thay vì dựa vào một chương trình học nhạc được xác định trước. Xác định tốc độ học tập cá nhân có thể là một yếu tố quan trọng cho sinh viên khi quay lại với nhạc cụ của họ, để họ không cảm thấy áp lực về tiến độ của mình. Cuối cùng, sự sẵn có của internet trên toàn cầu cung cấp thêm lựa chọn để học tập trong các khu vực trên thế giới nơi có thể không thể có các bài học âm nhạc trực tiếp.

Một số nền tảng học nhạc tích hợp AI, như Chordify, có thể trích xuất hợp âm từ bất kỳ nguồn âm thanh nào và hiển thị chúng trên màn hình trong vài giây. Lõi của nền tảng này là một thuật toán học máy dựa trên mạng nơ-ron sâu. Những mạng này học cách có một hành vi đầu vào-đầu ra nhất định – chúng được đào tạo trên một lượng lớn các phổ âm thanh của bài hát, cùng với các chú thích hợp âm tương ứng. Quá trình này được lặp lại cho các nhịp của bài hát, và sau khi đủ các ví dụ đào tạo, mạng lưới học cách nhận biết một hợp âm và phát hiện một nhịp, thậm chí trong các đoạn âm thanh mà chúng chưa từng thấy trước đây. Với hai yếu tố này hoạt động cùng nhau, thuật toán có thể hiển thị hợp âm vào đúng thời điểm trong bất kỳ bài hát nào.

Vì vậy, một yếu tố độc đáo của nền tảng này là sinh viên có thể tìm kiếm hợp âm của bất kỳ bài hát nào và xem kết quả, vì vậy không quan trọng đến sở thích âm nhạc của họ và mức độ đặc biệt của nó, họ có thể tìm cách tham gia và học tập. Công ty cũng đã phát triển một ứng dụng dạy guitar tích hợp AI, nhằm hướng dẫn những người mới bắt đầu khi học các hợp âm đầu tiên. Nó nhận ra những gì bạn chơi, sau đó cung cấp phản hồi để hỗ trợ hiệu suất của bạn. Điều này cho thấy các con đường học tập bổ sung mà AI có thể mở ra và sự hiện diện mà nó có thể có trong tương lai của việc giảng dạy âm nhạc.

Nếu những người mới bắt đầu chỉ quen hoặc thoải mái với một số hợp âm cụ thể, họ cũng có thể tìm kiếm bài hát dựa trên những hợp âm đó. Tìm kiếm các bài hát có hợp âm mà họ đã biết sẽ khuyến khích những người mới bắt đầu tiếp tục chơi, điều này có thể rất có lợi trong các bước đầu tiên của việc học một loại nhạc cụ, thường là giai đoạn khó nhất để duy trì động lực. Điều này có thể là một nền tảng hiệu quả để tạo ra thói quen của việc cầm nhạc cụ lên và chơi thường xuyên, đồng thời phát triển khả năng âm nhạc của họ.

Kết luận

Mặc dù AI chắc chắn đã làm cho việc học nhạc cụ trở nên dễ tiếp cận và tương tác hơn, nhưng điều này không có nghĩa là kết thúc cho các lớp học âm nhạc truyền thống và các buổi tập nhóm; nó có nghĩa là cung cấp thêm tài nguyên và khả năng dân chủ hóa việc học và chơi nhạc cụ. Những người tự học có thể tận hưởng quá trình học một loại nhạc cụ, trong khi những người muốn thực hành ngoài các lớp học và buổi tập có thêm sự hỗ trợ từ tài nguyên này. Các kỹ thuật học máy cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực lý thuyết âm nhạc và phân tích – chúng được thiết kế để nhận ra các mẫu, nghĩa là chúng lý tưởng cho việc phân tích các tác phẩm.

Trong bối cảnh thông tin trực tuyến khổng lồ, các nền tảng tích hợp AI có thể giúp tùy chỉnh nhu cầu học tập cá nhân và cung cấp nhiều sự linh hoạt hơn. Nếu được sử dụng đúng cách, chúng có thể nâng cao các quá trình sáng tạo – các nhạc sĩ mới bắt đầu có thể bắt đầu bằng cách học các bài hát hiện có, và điều này cuối cùng có thể mở rộng từ vựng âm nhạc của họ khi kỹ năng của họ phát triển.

Có nhiều phương pháp học một loại nhạc cụ hơn chỉ có thể mang lại lợi ích cho xã hội, và chắc chắn sẽ rất thú vị khi xem mối quan hệ giữa AI và giáo dục âm nhạc phát triển như thế nào khi công nghệ tiếp tục tiến hóa.