Trí tuệ nhân tạo ngày càng được ghi nhận nhiều hơn khi trở thành một nhân tố ngày càng quen thuộc của công nghệ hiện đại trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Công chúng nói chung đang được tiếp xúc với một cách mới để xác định nội dung có liên quan, thu thập thông tin và thậm chí là học các kỹ năng. Điều này có khả năng ảnh hưởng đến cách các nhạc sĩ mới bắt đầu tiếp cận việc học một nhạc cụ và sẽ tác động trực tiếp đến cách giáo dục âm nhạc đang phát triển trong những năm tới.
Từ tìm kiếm bài hát theo hợp âm đến tạo hợp âm của bất kỳ bài hát nào, xem sơ đồ hợp âm trong thời gian thực hoặc tách nguồn âm thanh trong bài hát, đây chỉ là một số tính năng hỗ trợ AI giúp mở rộng khả năng giáo dục âm nhạc. Không còn một cách tiếp cận tiêu chuẩn nào đối với các bài học âm nhạc và sự phát triển của công nghệ mang đến nhiều lựa chọn và khả năng hơn để cá nhân hóa các lộ trình học nhạc.
Việc học nhạc cụ có trở nên dễ tiếp cận hơn không?
Trong khi lợi ích nhận thức việc chơi một nhạc cụ được thừa nhận rộng rãi, thực tế là không phải ai cũng có thể tham gia vào hoạt động này thường bị bỏ qua. Trong thực tế, Dự án Dữ liệu Giáo dục Nghệ thuật (AEDP) nhấn mạnh việc hàng triệu học sinh Hoa Kỳ không được tiếp cận với giáo dục âm nhạc mặc dù đã có những tiến bộ và nỗ lực để duy trì các bài học âm nhạc trong các trường công lập.
Đầu tiên, việc học một nhạc cụ có thể không tiếp cận được với một số người từ quan điểm tài chính. Ngoài lý do tài chính, mọi người có thể miễn cưỡng học một nhạc cụ do hạn chế về thời gian hoặc ban đầu không có khả năng chơi bản nhạc họ muốn, vì lúc đầu họ có thể thấy triển vọng quá sức hoặc quá khó.
Hơn nữa, mỗi học sinh học ở một tốc độ khác nhau, vì vậy các lớp học âm nhạc theo nhóm, hoặc kỳ vọng của các bài học cá nhân, có thể không dành cho tất cả mọi người. Rốt cuộc, thực tế là xung quanh 50% sinh viên bỏ các bài học âm nhạc và các hoạt động liên quan đến âm nhạc khi họ 17 tuổi cho thấy rằng biết và học một nhạc cụ là không đủ. Học sinh cũng cần thích chơi một nhạc cụ để hoạt động này bền vững – với tư duy này, nó giúp hình thành thói quen và thúc đẩy các em cải thiện khả năng âm nhạc của mình, đồng thời quan trọng là cung cấp một lối thoát sáng tạo.
Các nền tảng học tập kết hợp học tập AI có thể giảm bớt nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc học bằng nhạc cụ trên cơ sở rộng hơn và giúp tối ưu hóa môi trường học tập kết hợp với các mô hình giảng dạy truyền thống. Họ có thể cung cấp một nền tảng thực hành dễ tiếp cận hơn, cho phép học viên thực hiện phương pháp mà họ cảm thấy thoải mái và tìm ra nhịp độ riêng của mình, thay vì dựa vào một chương trình học âm nhạc được xác định trước. Xác định tốc độ học tập cá nhân của một người có thể là một yếu tố quan trọng để học sinh quay lại với nhạc cụ của mình, để họ không cảm thấy áp lực về sự tiến bộ của mình. Cuối cùng, tính khả dụng của Internet toàn cầu cung cấp thêm tùy chọn để tìm hiểu ở các khu vực trên khắp thế giới, nơi thậm chí không thể có các bài học âm nhạc trực tiếp.
Một số nền tảng học nhạc hỗ trợ AI, chẳng hạn như hợp âm, có thể trích xuất các hợp âm từ bất kỳ nguồn âm thanh nào và hiển thị chúng trên màn hình chỉ trong vài giây. Cốt lõi của nền tảng này là một thuật toán học máy dựa trên mạng lưới thần kinh sâu. Các mạng này học cách có một hành vi đầu vào-đầu ra nhất định - chúng được đào tạo trên một lượng lớn phổ bài hát, cùng với các chú thích hợp âm tương ứng. Quá trình này được lặp lại đối với các nhịp của bài hát và sau khi có đủ các ví dụ đào tạo, các mạng sẽ học cách nhận dạng hợp âm và phát hiện nhịp, ngay cả trong các đoạn âm thanh mà chúng chưa từng thấy trước đây. Khi hai yếu tố này hoạt động cùng nhau, thuật toán có thể hiển thị các hợp âm vào đúng thời điểm trong bất kỳ bài hát nào.
Do đó, một yếu tố độc đáo của nền tảng này là sinh viên có thể tìm kiếm hợp âm của bất kỳ bài hát nào và xem kết quả, do đó, bất kể sở thích âm nhạc của họ và thị trường ngách của nó như thế nào, họ có thể tìm cách tham gia và học hỏi. Công ty cũng đã phát triển một ứng dụng dạy guitar hỗ trợ AI, nhằm mục đích hướng dẫn những người mới bắt đầu tuyệt đối khi học các hợp âm đầu tiên của họ. Nó nhận ra những gì bạn chơi, sau đó đưa ra phản hồi để hỗ trợ hiệu suất của bạn. Đây là dấu hiệu cho thấy các con đường học tập bổ sung mà AI có thể mở ra và sự hiện diện của nó trong tương lai của việc dạy nhạc.
Nếu người mới tập cảm thấy thoải mái hoặc chỉ quen thuộc với một số hợp âm cụ thể, họ cũng có thể tìm kiếm các bài hát dựa trên các hợp âm đó. Tìm các bài hát có hợp âm mà họ đã biết sẽ khuyến khích những người mới bắt đầu tiếp tục chơi, điều này có thể rất có lợi trong những bước đầu tiên học một nhạc cụ, thời điểm nổi tiếng là khó khăn nhất để giữ đà. Đây có thể là một nền tảng hiệu quả để tạo thói quen chọn nhạc cụ để chơi một cách thường xuyên và tiến bộ với sự phát triển âm nhạc của họ.
Kết luận
Trong khi AI chắc chắn đã làm cho việc học nhạc cụ nhiều hơn có thể truy cập và tương tác, điều này không có nghĩa là sự kết thúc của các lớp học âm nhạc truyền thống và các buổi giao lưu nhóm; nó có nghĩa là cung cấp các nguồn lực bổ sung và khả năng dân chủ hóa việc học và chơi nhạc cụ. Những người tự học cũng có thể tận hưởng quá trình học một nhạc cụ, trong khi những người muốn luyện tập ngoài các lớp học âm nhạc và các buổi diễn tập sẽ được hỗ trợ thêm từ nguồn tài nguyên này. Kỹ thuật học máy cũng có thể được sử dụng trong lĩnh vực lý thuyết và phân tích âm nhạc – chúng được thiết kế để nhận dạng các mẫu, nghĩa là chúng lý tưởng để phân tích các thành phần.
Giữa vô số thông tin có sẵn trực tuyến, các nền tảng hỗ trợ AI có thể giúp điều chỉnh nhu cầu học tập của từng cá nhân và mang lại sự linh hoạt hơn. Nếu được sử dụng đúng cách, chúng có thể nâng cao quá trình sáng tạo – những nhạc sĩ mới bắt đầu có thể bắt đầu bằng cách học các bài hát hiện có và điều này cuối cùng có thể mở rộng vốn từ vựng âm nhạc của họ khi kỹ năng của họ phát triển.
Nhiều phương pháp học nhạc cụ hơn chỉ có thể mang lại lợi ích cho xã hội và chắc chắn sẽ rất thú vị khi xem mối quan hệ giữa AI và giáo dục âm nhạc phát triển như thế nào khi công nghệ tiếp tục phát triển.
0 nhận xét:
Đăng nhận xét