隨著人工智能成為我們?nèi)粘Ｉ钪性絹碓绞煜さ默F(xiàn)代技術(shù)因素，它得到了更多的認(rèn)可。普通大眾正在接觸一種識別相關(guān)內(nèi)容、獲取信息甚至學(xué)習(xí)技能的新方法。這可能會影響初學(xué)者學(xué)習(xí)樂器的方式，并將直接影響未來幾年音樂教育的發(fā)展方式。

從按和弦搜索歌曲到生成任何歌曲的和弦，實(shí)時查看和弦圖，或分離歌曲中的聲源，這些只是擴(kuò)展音樂教育可能性的一些支持AI的功能。不再有標(biāo)準(zhǔn)化的音樂課程方法，技術(shù)的興起為個性化音樂學(xué)習(xí)路徑提供了更多選擇和可能性。

樂器學(xué)習(xí)變得更容易了嗎?

雖然演奏樂器的認(rèn)知益處得到廣泛認(rèn)可，但并非每個人都可以參加這項(xiàng)活動這一事實(shí)常常被忽視。事實(shí)上，藝術(shù)教育數(shù)據(jù)項(xiàng)目(AEDP)強(qiáng)調(diào)了數(shù)百萬美國學(xué)生如何無法獲得音樂教育，盡管在公立學(xué)校繼續(xù)上音樂課方面取得了進(jìn)展和努力。

首先，從經(jīng)濟(jì)角度來看，某些人可能無法學(xué)習(xí)樂器。除了經(jīng)濟(jì)原因之外，人們可能由于時間限制或最初無法演奏他們喜歡的音樂而不愿意學(xué)習(xí)樂器，因?yàn)樗麄兛赡軙l(fā)現(xiàn)前景難以承受或一開始太難了。

此外，每個學(xué)生的學(xué)習(xí)速度都不同，因此團(tuán)體音樂課或個人課程的期望可能并不適合每個人。畢竟，大約50%的學(xué)生在17歲時就放棄了音樂課程和與音樂相關(guān)的活動，這表明了解和學(xué)習(xí)樂器是不夠的。學(xué)生還需要享受演奏樂器的樂趣，才能使這項(xiàng)活動可持續(xù)發(fā)展——有了這種心態(tài)，它有助于養(yǎng)成習(xí)慣并激勵他們提高音樂能力，同時重要的是提供了一個創(chuàng)造性的出路。

結(jié)合人工智能學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)平臺可以在更廣泛的基礎(chǔ)上緩解許多影響儀器學(xué)習(xí)的因素，并幫助優(yōu)化與傳統(tǒng)教學(xué)模式相結(jié)合的學(xué)習(xí)環(huán)境。他們可以提供一個更易于訪問的練習(xí)平臺，讓學(xué)生采用他們喜歡的方法并找到自己的節(jié)奏，而不是依賴于預(yù)先定義的音樂學(xué)習(xí)程序。確定一個人的個人學(xué)習(xí)進(jìn)度可能是學(xué)生重返樂器的關(guān)鍵因素，這樣他們就不會對自己的進(jìn)步感到壓力。最后，全球互聯(lián)網(wǎng)可用性為在世界各地甚至可能無法親自上音樂課的地區(qū)學(xué)習(xí)提供了更多選擇。

一些支持AI的音樂學(xué)習(xí)平臺，例如Chordify，能夠從任何音頻源中提取和弦，并在幾秒鐘內(nèi)將它們呈現(xiàn)在屏幕上。該平臺的核心是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)具有特定的輸入輸出行為——它們接受了大量歌曲譜圖以及相應(yīng)的和弦注釋的訓(xùn)練。對歌曲節(jié)拍重復(fù)此過程，經(jīng)過足夠的訓(xùn)練示例后，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何識別和弦和檢測節(jié)拍，即使是在他們以前從未見過的音頻片段中。通過這兩個元素的協(xié)同??工作，該算法可以在任何歌曲中的正確時間顯示和弦。

因此，該平臺的一個獨(dú)特之處在于，學(xué)生可以搜索任何歌曲的和弦并查看結(jié)果，因此無論他們對音樂的品味如何以及音樂的小眾程度如何，他們都可以找到一種參與和學(xué)習(xí)的方式。該公司還開發(fā)了一款支持人工智能的吉他教學(xué)應(yīng)用程序，旨在指導(dǎo)初學(xué)者學(xué)習(xí)他們的第一個和弦。它會識別您的演奏，然后提供反饋以幫助您演奏。這表明人工智能可以開辟更多的學(xué)習(xí)途徑，以及它在未來音樂教學(xué)中的存在。

如果新手只熟悉或熟悉一些特定的和弦，他們也可以根據(jù)這些和弦搜索歌曲。找到帶有他們已經(jīng)知道的和弦的歌曲將鼓勵初學(xué)者繼續(xù)演奏，這在學(xué)習(xí)樂器的最初階段非常有益，眾所周知，這是最難保持動力的時期。這可以成為養(yǎng)成定期拿起樂器演奏并隨著他們的音樂發(fā)展取得進(jìn)步的習(xí)慣的有效基礎(chǔ)。

結(jié)論

雖然AI無疑讓樂器學(xué)習(xí)變得更容易和互動，但這并不意味著傳統(tǒng)音樂課程和小組即興演奏會的終結(jié);這意味著提供額外的資源以及樂器學(xué)習(xí)和演奏的潛在民主化。自學(xué)者也可以享受學(xué)習(xí)樂器的過程，而想要在音樂課和排練之外練習(xí)的人可以從該資源中獲得額外支持。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也可用于音樂理論和分析領(lǐng)域——它們旨在識別模式，這意味著它們是分析作曲的理想選擇。

在網(wǎng)上提供的大量信息中，支持人工智能的平臺可以幫助定制個人學(xué)習(xí)需求并提供更大的靈活性。如果使用得當(dāng)，它們可以增強(qiáng)創(chuàng)作過程——初學(xué)者可以從學(xué)習(xí)現(xiàn)有歌曲開始，隨著技能的發(fā)展，這最終可以擴(kuò)大他們的音樂詞匯量。

更多學(xué)習(xí)樂器的方法只會造福于社會，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，看看人工智能與音樂教育之間的關(guān)系將如何發(fā)展肯定會很有趣。