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、獲取信息甚至學習技能的新方法。這可能會影響初學者學習樂器的方式，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，實時查看和弦圖，或分離歌曲中的聲源，這些只是擴展音樂教育可能性的一些支持 AI 的功能。不再有標準化的音樂課程方法，技術(shù)的興起為個性化音樂學習路徑提供了更多選擇和可能性。

樂器學習變得更容易了嗎?

雖然演奏樂器的認知益處得到廣泛認可，但并非每個人都可以參加這項活動這一事實常常被忽視。事實上，藝術(shù)教育數(shù)據(jù)項目 (AEDP)強調(diào)了數(shù)百萬美國學生如何無法獲得音樂教育，盡管在公立學校繼續(xù)上音樂課方面取得了進展和努力。

首先，從經(jīng)濟角度來看，某些人可能無法學習樂器。除了經(jīng)濟原因之外，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習樂器，因為他們可能會發(fā)現(xiàn)前景難以承受或一開始太難了。

此外，每個學生的學習速度都不同，因此團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，這表明了解和學習樂器是不夠的。學生還需要享受演奏樂器的樂趣，才能使這項活動可持續(xù)發(fā)展——有了這種心態(tài)，它有助于養(yǎng)成習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)合人工智能學習的學習平臺可以在更廣泛的基礎(chǔ)上緩解許多影響儀器學習的因素，并幫助優(yōu)化與傳統(tǒng)教學模式相結(jié)合的學習環(huán)境。他們可以提供一個更易于訪問的練習平臺，讓學生采用他們喜歡的方法并找到自己的節(jié)奏，而不是依賴于預先定義的音樂學習程序。確定一個人的個人學習進度可能是學生重返樂器的關(guān)鍵因素，這樣他們就不會對自己的進步感到壓力。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)學習提供了更多選擇。

一些支持 AI 的音樂學習平臺，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)的機器學習算法。這些網(wǎng)絡(luò)學習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的和弦注釋的訓練。對歌曲節(jié)拍重復此過程，經(jīng)過足夠的訓練示例后，網(wǎng)絡(luò)學習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，該平臺的一個獨特之處在于，學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習的方式。該公司還開發(fā)了一款支持人工智能的吉他教學應用程序，旨在指導初學者學習他們的第一個和弦。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習途徑，以及它在未來音樂教學中的存在。

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者繼續(xù)演奏，這在學習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)展取得進步的習慣的有效基礎(chǔ)。

結(jié)論

雖然 AI 無疑讓樂器學習變得更容易和互動，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習和演奏的潛在民主化。自學者也可以享受學習樂器的過程，而想要在音樂課和排練之外練習的人可以從該資源中獲得額外支持。機器學習技術(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習需求并提供更大的靈活性。如果使用得當，它們可以增強創(chuàng)作過程——初學者可以從學習現(xiàn)有歌曲開始，隨著技能的發(fā)展，這最終可以擴大他們的音樂詞匯量。

更多學習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。