沃卡惠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，它得到了更多的认可。普通大众正在接触一种识别相关内容、获取信息甚至学习技能的新方法。这可能会影响初学者学习乐器的方式，并将直接影响未来几年音乐教育的发展方式。
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，这些只是扩展音乐教育可能性的一些支持AI的功能。不再有标准化的音乐课程方法，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?
虽然演奏乐器的认知益处得到广泛认可，但并非每个人都可以参加这项活动这一事实常常被忽视。事实上，艺术教育数据项目(AEDP)强调了数百万美国学生如何无法获得音乐教育，尽管在公立学校继续上音乐课方面取得了进展和努力。
首先，从经济角度来看，某些人可能无法学习乐器。除了经济原因之外，人们可能由于时间限制或最初无法演奏他们喜欢的音乐而不愿意学习乐器，因为他们可能会发现前景难以承受或一开始太难了。
此外，每个学生的学习速度都不同，因此团体音乐课或个人课程的期望可能并不适合每个人。毕竟，大约50%的学生在17岁时就放弃了音乐课程和与音乐相关的活动，这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，才能使这项活动可持续发展——有了这种心态，它有助于养成习惯并激励他们提高音乐能力，同时重要的是提供了一个创造性的出路。
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许多影响仪器学习的因素，并帮助优化与传统教学模式相结合的学习环境。他们可以提供一个更易于访问的练习平台，让学生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程序。确定一个人的个人学习进度可能是学生重返乐器的关键因素，这样他们就不会对自己的进步感到压力。最后，全球互联网可用性为在世界各地甚至可能无法亲自上音乐课的地区学习提供了更多选择。
一些支持AI的音乐学习平台，例如Chordify，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——它们接受了大量歌曲谱图以及相应的和弦注释的训练。对歌曲节拍重复此过程，经过足够的训练示例后，网络学习如何识别和弦和检测节拍，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，该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，因此无论他们对音乐的品味如何以及音乐的小众程度如何，他们都可以找到一种参与和学习的方式。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他们的第一个和弦。它会识别您的演奏，然后提供反馈以帮助您演奏。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一些特定的和弦，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，这在学习乐器的最初阶段非常有益，众所周知，这是最难保持动力的时期。这可以成为养成定期拿起乐器演奏并随着他们的音乐发展取得进步的习惯的有效基础。
结论
虽然AI无疑让乐器学习变得更容易和互动，但这并不意味着传统音乐课程和小组即兴演奏会的终结;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，而想要在音乐课和排练之外练习的人可以从该资源中获得额外支持。机器学习技术也可用于音乐理论和分析领域——它们旨在识别模式，这意味着它们是分析作曲的理想选择。
在网上提供的大量信息中，支持人工智能的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——初学者可以从学习现有歌曲开始，随着技能的发展，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于社会，随着技术的不断发展，看看人工智能与音乐教育之间的关系将如何发展肯定会很有趣。
