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机器学习连络音乐教诲,目前已碰撞出哪些火花?

时候:2018-10-11 11:51来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者

机器学习结合音乐教育,目前已碰撞出哪些火花? - 深圳大学图书馆 INFO.MOOC@SZU - 1

      跟着科技的飞速生长,立异生长东西不竭出现。现在的音乐家们开端利用机器学习,经由过程向计较机“投喂”年夜量数据使其不竭学习,终究创作出富有创意的音乐。

      计较机长于措置数据、辨认形式,这使得它们应付起将来的数据时轻车熟路。在辨认完形式后,计较机可以将新信息分类,做出瞻望,乃至能创作出新奇的、有创意的作品。在音乐世界里,科技的利用无穷无尽。

      在音乐教诲中,机器学习技术可以弥补课程的很多部分,比方音乐演出、作曲、实际和创作。

      将机器学习融入音乐教诲中,可以丰富学习过程,帮忙已有的课程晋升到新的层次。固然机器学习另有很多未开辟的潜能,但现在也有很多可以在讲堂上利用的技术:

      1.音乐演出的现场反应

      因为凡是环境下,门生的数量都要年夜于教员,所以在演出方面门生们只能获得无限的反应。当他们进行课后练习时,就几近领受不到外界反应。

      在学习唱歌或乐器的初期阶段,这类反应的缺失是十分致命的。门生很难觉察本身不在调或节拍错了。但经由过程利用机器学习,门生们可以收到及时反应,并晓得本身应当在音乐的哪个部分下工夫。对课内指导,这类反应能起到很好的弥补感化。同时,它也为门生们供应了高效练习的资本。

      聪明音乐(SmartMusic,一个法度)可以在门生练习时向他们供应立即反应。它能提示门生哪些音不到位。这个法度是特地为讲堂利用而设想的,门生们可以经由过程它把本身的最好作品发送给教员,以获得进一步反应。法度本身具有庞年夜的音乐库,教员也能够导入首创音乐来安插任务。

      卡丹兹(Kadenze)是一名慕课(MOOC)的供应者。他专攻创意范畴,并为门生们的音乐课程供应基于机器学习的反应。研究职员在测验了机器学习和音乐教诲的堆叠部分后,也提出了将门生和闻名音乐家的演出进行对比的软件,这类软件尚待开辟。

      2.音乐创作和即兴创作

      固然音乐创作是一个创作发明性过程,但很多公司已开辟出了基于机器学习的软件来作为艺术经历的弥补。比方,Popgun就是一家开辟机器学习来创作首创风行音乐的草创公司,估计会在2018年晚些时候发行。而Amper公司则能按照不合情境,定制奇特音乐。Aiva公司可以特地为故事内容创作配乐。

      或许最容易融入讲堂的是Magenta。这是一个最后由谷歌研究团队建议的项目,它也侧重于经由过程机器学习来创作音乐。Magenta供应了年夜量开源的音乐小样,包含了创作发明性的音乐互动。这个研究对当今数量庞年夜的音乐创作软件只需简朴的浏览,更多的内容尚在开辟中。 

      用机器学习来创作歌曲,为音乐讲授翻开了新世界的年夜门。它可让门生经由过程调剂机器天生的作品,在音乐与技术的畅通领悟中创作音乐。

      改进已有音乐,也会给门生们带来令人镇静的应战。同时,研究机器天生的音乐,也为门生们的学习供应了一个极新的视角。 

      这些机器天生的音乐,也能够为门生们闪现一个能演出和即兴阐扬的新的音乐范畴。因为年夜部分曲目是以音频情势天生的,门生们有机遇练习新的曲子,乃至创作音乐时即兴阐扬。

      3.音乐实际与阐发

      固然目前机器学习的利用不太遍及,但从利用上升到实际学习还是存在一些可能性的。基于少量实例,在学习音乐实际时,门生们常常因为本身才气无限,而无法把刚学的实际利用到新音乐上。而机器学习技术是特地为了辨认音乐形式而设想的,所以它是阐发曲目标抱负挑选

      一个专为阐发音乐设想的法度能为门生供应年夜量学习的案例,使他们能更轻松地体味规律之间的纤细差别。就像笔墨措置软件中查抄拼写和语法一样,另外一款类似的法度可以被用来查抄门生作曲中的乐理错误。

      基于机器学习的软件,还可以用来阐发不合期间与门户的音乐。这能为我们研究音乐中的差别与个性供应风趣的视角。

      4.记录、异化与创作

      数码音频事情站(DAWS)是用来记录、异化、创作音乐的软件。年夜部分黉舍的音乐创作课程中都会用到它。

      这些软件凡是更依靠于音频旌旗灯号措置,而机器学习可以很轻松地与声响措置连络起来。因为机器学习可以用来辨认特定声响,所以它也能够用于降噪或分离音轨。

      同时,我们也可利用机器学习辨认特定的人声或乐器声,乃至改变特定声响的音色。这类技术,可以为门生们供应更多创作音乐的新思路。诸如LANDR这类软件已成功开辟出了主动化混音与节制过程的体例,这也能够帮忙门生学习若何改进他们的音乐。

      将机器学习技术融入音乐教诲中,能在强化学习的同时,给门生供应更加丰富与个性化的学习经历。跟着机器学习范畴的迅猛生长,紧密密切存眷它生长中的可能性是很有需求的。

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标签(Tag):机器学习 音乐教诲
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