隨著 AI 成為我們日常生活中越來越熟悉的現代技術因素，它得到了更多的認可。普通大眾正在接觸一種識別相關內容、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，並將直接影響未來幾年音樂教育的發展方式。
從按和弦搜索歌曲到生成任何歌曲的和弦，以及查看真實的和弦圖時間，或分離歌曲中的聲源，這些只是一些支持 AI 的功能，它們正在擴展音樂教育的可能性。不再有標準化的音樂課程方法，技術的興起為個性化音樂學習路徑提供了更多選擇和可能性。
樂器學習是否變得更容易獲得?
雖然演奏樂器的認知益處是眾所周知，並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，藝術教育數據項目 (AEDP) 強調了數百萬美國學生如何沒有儘管在公立學校繼續上音樂課方面取得了進展和努力，但仍有機會獲得音樂教育。
首先，某些人可能無法從 財務觀點。除了經濟原因之外，由於時間限製或最初無法演奏他們喜歡的音樂，人們可能不願意學習樂器，因為他們可能會發現前景難以承受或一開始太困難。
此外，每個學生都以不同的速度學習，因此團體音樂課或個人課程的期望可能並不適合每個人。畢竟，大約 50% 的學生 放棄了音樂課程和音樂-到 17 歲時的相關活動表明了解和學習一種樂器是不夠的。學生還需要享受演奏樂器的樂趣，才能使這項活動可持續發展——有了這種心態，它有助於養成習慣並激勵他們提高音樂能力，同時重要的是提供一個創造性的渠道。
學習平台結合人工智能學習可以在更廣泛的基礎上緩解許多影響儀器學習的因素，並幫助優化學習環境 結合傳統教學模式。他們可以提供一個更易於訪問的練習平台，讓學生採用他們喜歡的方法並找到自己的節奏，而不是依賴於預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鍵因素，這樣他們就不會對自己的進步感到壓力。最後，全球互聯網可用性為世界上什至不可能的地區提供了更多的學習選擇親自上音樂課。
一些支持 AI 的音樂學習平台，例如 Chordify，能夠提取和弦來自任何音頻源，並在幾秒鐘內將它們呈現在屏幕上。該平台的核心是基於深度神經網絡的機器學習算法。這些網絡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註釋的訓練。對歌曲節拍重複此過程，經過足夠的訓練示例後，網絡學習如何識別和弦和檢測節拍，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，該平台的一個獨特元素是學生可以搜索任何歌曲的和弦並查看結果，因此，無論他們對音樂的品味如何，也無論它多麼小眾，他們都可以找到一種參與和學習的方式。該公司還開發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，然後提供反饋以幫助您演奏。這表明 AI 可以打開額外的學習途徑，以及它在未來音樂教學中的存在。
如果新手只熟悉或熟悉某些特定的和弦，他們還可以搜索基於在那些和弦上。找到帶有他們已經知道的和弦的歌曲將鼓勵初學者繼續演奏，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。這可以成為養成定期拿起樂器進行演奏的習慣並隨著他們的音樂發展取得進步的有效基礎。
結論
雖然 AI 確實使樂器學習成為可能更多可訪問性和交互性，這並不意味著傳統音樂課程和小組即興演奏會的結束；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。機器學習技術也可用於音樂理論和分析領域——它們旨在識別模式，這意味著它們是 非常適合分析作曲。
在網上提供的大量信息中，支持 AI 的平台可以幫助定制個人學習需求並提供更大的靈活性.如果使用得當，它們可以加強創作過程——初學者可以從學習現有歌曲開始，隨著技能的發展，這最終可以擴大他們的音樂詞彙量。
學習樂器的更多方法只會造福社會，隨著技術的不斷發展，了解 AI 與音樂教育之間的關係如何發展肯定會很有趣。