人工智能如何重塑音乐教育

随着人工智能成为我们日常生活中越来越熟悉的现代技术因素，它正受到越来越多的认可。 公众正在接触到一种识别相关内容、获取信息甚至学习技能的新方式。 这可能会影响初学者音乐家学习乐器的方式，并将直接影响未来几年音乐教育的发展。

从按和弦搜索歌曲到生成任何歌曲的和弦、实时查看和弦图或分离歌曲中的声源，这些只是人工智能功能的一部分，这些功能正在扩展音乐教育的可能性。 音乐课程不再有标准化的方法，技术的兴起为个性化音乐学习路径提供了更多选择和可能性。

乐器学习变得更容易了吗？

虽然 认知益处 演奏乐器的重要性已被广泛认可，但并非每个人都可以参加这项活动这一事实常常被忽视。 实际上， 艺术教育数据项目（AEDP） 强调尽管在公立学校保留音乐课程方面取得了进展并做出了努力，但仍有数百万美国学生无法接受音乐教育。

首先，学习一门乐器对于某些人来说可能是不可能的 财务观点。 除了经济原因之外，由于时间限制或最初无法演奏他们想要的音乐，人们可能不愿意学习乐器，因为他们一开始可能会发现前景难以承受或太困难。

此外，每个学生的学习速度不同，因此团体音乐课程或个人课程的期望可能并不适合每个人。 毕竟，事实上，周围 50％的学生 17 岁时退出音乐课程和与音乐相关的活动表明了解和学习乐器是不够的。 学生还需要享受演奏乐器的乐趣，这项活动才能持续下去——有了这种心态，它有助于形成一种习惯，激励他们提高音乐能力，同时重要的是提供一个创造性的出口。

结合人工智能学习的学习平台可以在更广泛的基础上缓解影响乐器学习的许多因素，并与传统教学模式结合帮助优化学习环境。他们可以提供一个更方便的练习平台，让学生能够采用他们喜欢的方法并找到自己的节奏，而不是依赖于预先定义的音乐学习计划。确定个人的学习进度可能是学生重返乐器的关键因素，这样他们就不会因为自己的进步而感到压力。最后，全球互联网可用性 提供更多学习选择 在世界各地甚至不可能亲自上音乐课的地区。

一些支持人工智能的音乐学习平台，例如 协调，能够从任何音频源中提取和弦并在几秒钟内将它们呈现在屏幕上。 该平台的核心是基于深度神经网络的机器学习算法。 这些网络学习具有特定的输入输出行为——它们接受大量歌曲频谱图以及相应的和弦注释的训练。 对于歌曲节拍重复这个过程，并且在足够的训练示例之后，网络学习如何识别和弦并检测节拍，即使是在他们以前从未见过的音频片段中。 通过这两个元素的协同​​工作，算法可以在任何歌曲中的正确时间显示和弦。

因此，该平台的一个独特之处在于，学生可以搜索任何歌曲的和弦并查看结果，因此无论他们的音乐品味如何以及音乐有多小众，他们都可以找到一种参与和学习的方法。 该公司还开发了一款支持人工智能的吉他教学应用程序，旨在指导初学者学习第一个和弦。 它会识别您演奏的内容，然后提供反馈以帮助您的演奏。 这表明人工智能可以开辟更多的学习途径，以及它在未来音乐教学中的存在。

如果新手只熟悉或熟悉某些特定和弦，他们也可以根据这些和弦搜索歌曲。 找到带有他们已经知道的和弦的歌曲将鼓励初学者继续演奏，这对于学习乐器的初始阶段非常有益，众所周知，这是保持动力的最困难时期。 这可以为养成定期拿起乐器演奏的习惯并促进他们的音乐发展奠定有效的基础。

结语

虽然人工智能确实让仪器学习变得更加重要 易于访问和互动，这并不意味着传统音乐课程和团体即兴演奏会的结束；这意味着提供额外的资源以及乐器学习和演奏的潜在民主化。自学者也可以享受学习乐器的过程，而想要在音乐课程和排练之外进行练习的人可以从该资源获得额外的支持。机器学习技术也可以用于音乐理论和分析领域——它们旨在识别模式，这意味着它们是 非常适合分析成分.

在网上提供的海量信息中，人工智能平台可以帮助定制个人学习需求并提供更大的灵活性。 如果使用得当，它们可以增强创作过程——初学者音乐家可以从学习现有歌曲开始，随着他们技能的发展，这最终可以扩大他们的音乐词汇量。

更多学习乐器的方法只会造福社会，随着技术的不断发展，看看人工智能和音乐教育之间的关系如何发展肯定会很有趣。