編輯丨孫虎書房
【一、音樂人工智慧的背景】
音樂人工智慧以智慧技術作基礎，透過大數據來剖析人類音樂智慧，對人類的視覺、聽覺、觸感、思維邏輯等諸多方面加以模擬，構建起自身的神經網路與運算本領。
最後把它用到人類感受音樂、了解音樂、鉆研音樂、制作音樂等方面，打造出一種嶄新的「人機互動」式音樂教育模式。
就當下的情況來講，咱國家發展人工智慧技術的時候，它在音樂教學領域的運用和推廣也會越來越完備。
（2）音樂人工智慧的發展背景以及當下的狀況
人工智慧跟音樂相結合可不是啥新鮮事兒了，打從1994年美國搞了電腦音樂大會開始，電子音訊還有軟體的研發那都有了不小的進展。
人工智慧技術跟音樂文化緊密融合並不斷發展，國內外接連出現了不少新的研究和設計。
1950 年的時候，電腦才剛剛出現，美國有個化學教授叫 Lejaren Hiller，他用電腦創作了一首完完全全由電腦來「作曲」的音樂作品。
Lejaren Hiller 教授把電腦程式裏的控制變量換成音符，這樣程式就能按規則來作曲了。
瞧瞧國內音樂人工智慧的發展情況，能發現高校是其中一個主要的研究隊伍。
現今，有關人工智慧和音樂相融合的學術會議不斷地冒出來，多得像春筍一樣。
往後啊，人工智慧音樂這股風還會越刮越猛。
卡拉揚研究中心弄了個有音樂家和人工智慧專家的團隊，就花了一年時間，把第三、四樂章給續寫好了。
【二、人工智慧與音樂結合的影響】
（1）音樂產業所受的影響
在中國，人工智慧的發展給音樂產業帶來了挺大影響。現在，人們用智慧裝置聽自己喜歡的流行音樂是很平常的事，這也促進了中國音樂產業的進步。
在咱國家的文化工業裏，地位相當重要，發展前途沒邊兒，市場前景特廣。
要是從音樂產業的發展特點來說，能把它分成核心層、關聯層以及發展層。
在音樂的關鍵領域，有數位音樂、音樂版權的管理、音樂書籍與有聲視訊、音樂演出，還有音樂技術與裝置；
同時呢，它可以了解使用者喜歡聽啥歌，這樣就把人機的互動能力給提升了。
現在人們物質生活品質變好了，對個人化音樂服務的要求也就跟著高了起來。
各種音樂軟體借助人工智慧技術弄出了「猜你喜歡」、「每日音樂推薦」之類的東西。
系統把使用者喜好的音樂數據收集起來，即時處理這些數據，然後給使用者反饋他們可能喜歡的類似音樂型別，不少音樂軟體的使用者對這種功能挺滿意的。
這技術不光讓活躍使用者的數量增多了，還促進了音樂產業往前發展。
對使用者的音樂喜好與習慣，能做出精準判斷，這甚至連使用者自己都沒想到，而這也是用來激勵、行銷並收割使用者的一種辦法。
不但使使用者的聽歌模式有所改變，而且還能增強使用者的音樂付費能力，推動了使用者線上、線下的音樂活動開展，進而讓中國的音樂產業發展得到了進一步深化。
面向市場的音樂人工智慧企業特別積極。這類企業通常並不需要特別高端的人工智慧技術，而是把現有的模式加以整合，或者稍微做些改動，來達成自己的產業目標。
（2）在教育方面產生的作用
人工智慧這種高科技，早在二十世紀六十年代的時候，就在音樂教學領域冒頭了。
那時候，各個國家都把它用到了電子樂器裏，弄出了有一定智慧性的電子合成裝置。
不但能存好多樂器的聲音還能演奏，各種聲音都能隨便變，另外它個頭小，帶出去和挪地方都方便。
在後續的教學實踐裏，不少音樂人發現並感受到了這項技術對開展音樂教育很關鍵，於是就把它用到了音樂教育裏。
以往教學方式比較單一，而音樂教育領域早期智慧化技術的發展，讓教學方式有了轉變，能調動課堂氣氛，提高學生學習的積極主動性。
2015 年，聯合國大會第 70 次會議上，【變革我們的世界：2030 年永續發展議程】明確了接下來十五年的 17 項永續發展指標，其中「目標」是「保證給所有人提供能帶來終身幸福的優質教育」。
2016 年釋出了【新一代人工智慧發展規劃】，專家覺得在人工智慧裏，智慧和教育相結合應當是重點所在。
2016 年稱得上是人工智慧的元年，意味著人類實實在在地邁進了人工智慧的時代。
人工智慧作為一種技術手段，要是用到教學裏，能讓教育內容得到提升，從而促進知識的創造，推動教育朝著智慧化的方向發展。
【三、人工智慧與音樂教學的結合】
（1）人工智慧技術於音樂教學裏的運用
人工智慧技術，當下在音樂教育領域的套用越發廣泛了。
人工智慧在教育裏屬於核心技術，它的技術能達到啥樣的水平，會直接影響教育事業的進步。
當下人工智慧技術在教育裏的運用包含這麽些方面：
知識的表示辦法
知識表示屬於人工智慧與資訊融合的關鍵技術之一，從根本上說，它是能被機器接受的一種知識架構。
在智慧化的發展行程裏，最先得處理好的是知識表示，而在人工智慧的神經網路技術當中，知識表示指的是把那些不能被解析的知識給解析並評估一番。
合適的知識呈現方式對智慧系統的開發與運用意義重大，而且會給咱們的教育工作帶來深遠影響。
②機器學習跟深度學習這倆領域都是當下科技開發中的重要部份。機器學習是透過讓電腦從數據中學習模式和規律，從而能夠進行預測和決策。深度學習則是機器學習的一個分支，它利用深度神經網路來處理和分析數據，在影像辨識、語音辨識等方面有著出色的表現。
機器學習是人工智慧領域裏挺重要的一塊，它指的是在沒人給電腦進行人為編程的時候，電腦自己學習、提升自己的這麽一個過程。
近代的機器學習把海量資料當作開端，試著從一連串法則裏推測出未來的數據資料。
機器學習能讓電腦依據統計學的辦法，自動去找出一種有效的決定流程，最終得到一個結果。
深度學習在人工智慧領域裏，一直是專家們積極鉆研的內容，它是一種類似人腦的分層模式，可以把低層次的知識往高層次的知識去劃分等級。
③實作智慧化的取樣操作
人工智慧輔助教學能給高等院校的音樂教育教學發展提供智慧化的例子，還能加以分析。
拿視唱練耳課程來說，人工智慧對授課材料進行采樣，這教材的智慧化樣本是從資料庫來的，裏面有各種音樂作品、視唱練耳的教材之類的東西。
學生的終端采樣能更為多樣，不光有常規的成績呈現，還能對表情、行為、接受水平、學習成效等方面展開圖庫的分析。
最終得讓老師明明白白知道學生的長處和短處，然後憑借明智的分析，找出適合學生的訓練辦法。
（2）人工智慧跟視唱練耳教學相融合
用人工智慧技術搞音樂教育，好處是效率高、方便。
人工智慧技術能讓「因材施教」更好地達成。
這樣才能把各個方面的不同之處客觀地分類存放好，進而在軟體運用裏更好地讓人工智慧的長處發揮出來，給學生開展有針對性的訓練。
人工智慧跟視唱練耳教學相融合
多媒體裝置用於視唱練耳教學的這種形式，在一定程度上讓傳統視唱練耳課堂的試聽感受變得更豐富了。不過，隨著人工智慧技術持續進步，智慧類音樂產品不斷出現，音樂科技時代倒是慢慢接近尾聲了。
在科技時代搞融合教學，雖說能讓學生較為簡便地把知識掌握住，然而卻沒法讓學生更輕松地開展融合學習。
好比學生學會了單一的節奏型，然而卻沒多少作品例項能讓學生知曉變體或組合式的節奏型，再就是學生清楚一段旋律，卻不明白如何更有效地運用旋律，那課堂對學生來說就會少些吸重力了。
在傳統的視唱練耳課堂上，視唱練習的模式挺單一的，老師用鋼琴彈一段旋律，然後學生要麽模唱，要麽照著譜例去演唱。
人工智慧技術不光能在錄音時展示譜例用於指導和演示，也能將學生的演唱數據存到資料柯瑞。
接著透過資料庫的標準自動展開對比與辨識，以此來判別學生的演唱是否準確並進行打分，這相比於音樂科技時期的教學，是個挺大的進步。
2.人工智慧跟視唱練耳教學相結合的重要性
讓優質教育資源能夠在全國範圍內實作共享
人工智慧技術在音樂領域漸漸發展起來，老師們能借助這一技術，把教學環節進行科學有效的整合與呼叫，這樣老師教學就有了更多的可能以及辦法。
當下城鄉教育教學的差別還是挺大的，這大體是因為教學裝置、師資力量、課程設定以及技術手段等方面的因素所致。
發展和運用人工智慧技術，給全國還有全球共享優質教育文化資源、最佳化課堂教學與教學活動創造了好條件，讓學生不管在啥地方都能得到優質教學資源。
從學生的發展著手，借助人工智慧技術，把課程、師資、圖書以及教學設施等加以綜合改進，這樣既可以滿足學生的學習需求，又能夠給音樂人才的培育給予一些物質方面的支撐。
②促進學科教育朝著智慧化的方向進步
線下教育、線上線下混合式教育以及線上教育，一起構成了教育的幾個方面，它們既有著共同之處，也存在著不同點。
人工智慧和視唱練耳教學相結合，給音樂教育的智慧化開辟了新維度，沖破了教學資源共享的限制，為我們徹底邁入數位化時代，進行了強有力的實踐摸索。
