编辑丨孙虎书房
【一、音乐人工智能的背景】
音乐人工智能以智能技术作基础，通过大数据来剖析人类音乐智能，对人类的视觉、听觉、触感、思维逻辑等诸多方面加以模拟，构建起自身的神经网络与运算本领。
最后把它用到人类感受音乐、了解音乐、钻研音乐、制作音乐等方面，打造出一种崭新的「人机互动」式音乐教育模式。
就当下的情况来讲，咱国家发展人工智能技术的时候，它在音乐教学领域的运用和推广也会越来越完备。
（2）音乐人工智能的发展背景以及当下的状况
人工智能跟音乐相结合可不是啥新鲜事儿了，打从1994年美国搞了计算机音乐大会开始，电子音频还有软件的研发那都有了不小的进展。
人工智能技术跟音乐文化紧密融合并不断发展，国内外接连出现了不少新的研究和设计。
1950 年的时候，电脑才刚刚出现，美国有个化学教授叫 Lejaren Hiller，他用电脑创作了一首完完全全由计算机来「作曲」的音乐作品。
Lejaren Hiller 教授把计算机程序里的控制变量换成音符，这样程序就能按规则来作曲了。
瞧瞧国内音乐人工智能的发展情况，能发现高校是其中一个主要的研究队伍。
现今，有关人工智能和音乐相融合的学术会议不断地冒出来，多得像春笋一样。
往后啊，人工智能音乐这股风还会越刮越猛。
卡拉扬研究中心弄了个有音乐家和人工智能专家的团队，就花了一年时间，把第三、四乐章给续写好了。
【二、人工智能与音乐结合的影响】
（1）音乐产业所受的影响
在中国，人工智能的发展给音乐产业带来了挺大影响。现在，人们用智能设备听自己喜欢的流行音乐是很平常的事，这也促进了中国音乐产业的进步。
在咱国家的文化工业里，地位相当重要，发展前途没边儿，市场前景特广。
要是从音乐产业的发展特点来说，能把它分成核心层、关联层以及发展层。
在音乐的关键领域，有数字音乐、音乐版权的管理、音乐书籍与有声视频、音乐演出，还有音乐技术与设备；
同时呢，它可以了解使用者喜欢听啥歌，这样就把人机的交互能力给提升了。
现在人们物质生活质量变好了，对个性化音乐服务的要求也就跟着高了起来。
各种音乐软件借助人工智能技术弄出了「猜你喜欢」、「每日音乐推荐」之类的东西。
系统把用户喜好的音乐数据收集起来，实时处理这些数据，然后给使用者反馈他们可能喜欢的类似音乐类型，不少音乐软件的用户对这种功能挺满意的。
这技术不光让活跃用户的数量增多了，还促进了音乐产业往前发展。
对用户的音乐喜好与习惯，能做出精准判断，这甚至连用户自己都没想到，而这也是用来激励、营销并收割用户的一种办法。
不但使用户的听歌模式有所改变，而且还能增强用户的音乐付费能力，推动了用户线上、线下的音乐活动开展，进而让中国的音乐产业发展得到了进一步深化。
面向市场的音乐人工智能企业特别积极。这类企业通常并不需要特别高端的人工智能技术，而是把现有的模式加以整合，或者稍微做些改动，来达成自己的产业目标。
（2）在教育方面产生的作用
人工智能这种高科技，早在二十世纪六十年代的时候，就在音乐教学领域冒头了。
那时候，各个国家都把它用到了电子乐器里，弄出了有一定智能性的电子合成装置。
不但能存好多乐器的声音还能演奏，各种声音都能随便变，另外它个头小，带出去和挪地方都方便。
在后续的教学实践里，不少音乐人发现并感受到了这项技术对开展音乐教育很关键，于是就把它用到了音乐教育里。
以往教学方式比较单一，而音乐教育领域早期智能化技术的发展，让教学方式有了转变，能调动课堂气氛，提高学生学习的积极主动性。
2015 年，联合国大会第 70 次会议上，【变革我们的世界：2030 年可持续发展议程】明确了接下来十五年的 17 项可持续发展指标，其中「目标」是「保证给所有人提供能带来终身幸福的优质教育」。
2016 年发布了【新一代人工智能发展规划】，专家觉得在人工智能里，智能和教育相结合应当是重点所在。
2016 年称得上是人工智能的元年，意味着人类实实在在地迈进了人工智能的时代。
人工智能作为一种技术手段，要是用到教学里，能让教育内容得到提升，从而促进知识的创造，推动教育朝着智能化的方向发展。
【三、人工智能与音乐教学的结合】
（1）人工智能技术于音乐教学里的运用
人工智能技术，当下在音乐教育领域的应用越发广泛了。
人工智能在教育里属于核心技术，它的技术能达到啥样的水平，会直接影响教育事业的进步。
当下人工智能技术在教育里的运用包含这么些方面：
知识的表示办法
知识表示属于人工智能与信息融合的关键技术之一，从根本上说，它是能被机器接受的一种知识架构。
在智能化的发展进程里，最先得处理好的是知识表示，而在人工智能的神经网络技术当中，知识表示指的是把那些不能被解析的知识给解析并评估一番。
合适的知识呈现方式对智能系统的开发与运用意义重大，而且会给咱们的教育工作带来深远影响。
②机器学习跟深度学习这俩领域都是当下科技发展中的重要部分。机器学习是通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而能够进行预测和决策。深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来处理和分析数据，在图像识别、语音识别等方面有着出色的表现。
机器学习是人工智能领域里挺重要的一块，它指的是在没人给计算机进行人为编程的时候，计算机自己学习、提升自己的这么一个过程。
近代的机器学习把海量资料当作开端，试着从一连串法则里推测出未来的数据资料。
机器学习能让电脑依据统计学的办法，自动去找出一种有效的决定流程，最终得到一个结果。
深度学习在人工智能领域里，一直是专家们积极钻研的内容，它是一种类似人脑的分层模式，可以把低层次的知识往高层次的知识去划分等级。
③实现智能化的取样操作
人工智能辅助教学能给高等院校的音乐教育教学发展提供智能化的例子，还能加以分析。
拿视唱练耳课程来说，人工智能对授课材料进行采样，这教材的智能化样本是从资料库来的，里面有各种音乐作品、视唱练耳的教材之类的东西。
学生的终端采样能更为多样，不光有常规的成绩呈现，还能对表情、行为、接受水平、学习成效等方面展开图库的分析。
最终得让老师明明白白知道学生的长处和短处，然后凭借明智的分析，找出适合学生的训练办法。
（2）人工智能跟视唱练耳教学相融合
用人工智能技术搞音乐教育，好处是效率高、方便。
人工智能技术能让「因材施教」更好地达成。
这样才能把各个方面的不同之处客观地分类存放好，进而在软件运用里更好地让人工智能的长处发挥出来，给学生开展有针对性的训练。
人工智能跟视唱练耳教学相融合
多媒体设备用于视唱练耳教学的这种形式，在一定程度上让传统视唱练耳课堂的试听感受变得更丰富了。不过，随着人工智能技术持续进步，智能类音乐产品不断出现，音乐科技时代倒是慢慢接近尾声了。
在科技时代搞融合教学，虽说能让学生较为简便地把知识掌握住，然而却没法让学生更轻松地开展融合学习。
好比学生学会了单一的节奏型，然而却没多少作品实例能让学生知晓变体或组合式的节奏型，再就是学生清楚一段旋律，却不明白如何更有效地运用旋律，那课堂对学生来说就会少些吸引力了。
在传统的视唱练耳课堂上，视唱练习的模式挺单一的，老师用钢琴弹一段旋律，然后学生要么模唱，要么照着谱例去演唱。
人工智能技术不光能在录音时展示谱例用于指导和演示，也能将学生的演唱数据存到资料库里。
接着通过资料库的标准自动展开对比与识别，以此来判别学生的演唱是否准确并进行打分，这相比于音乐科技时期的教学，是个挺大的进步。
2.人工智能跟视唱练耳教学相结合的重要性
让优质教育资源能够在全国范围内实现共享
人工智能技术在音乐领域渐渐发展起来，老师们能借助这一技术，把教学环节进行科学有效的整合与调用，这样老师教学就有了更多的可能以及办法。
当下城乡教育教学的差别还是挺大的，这大体是因为教学设备、师资力量、课程设置以及技术手段等方面的因素所致。
发展和运用人工智能技术，给全国还有全球共享优质教育文化资源、优化课堂教学与教学活动创造了好条件，让学生不管在啥地方都能得到优质教学资源。
从学生的发展着手，借助人工智能技术，把课程、师资、图书以及教学设施等加以综合改进，这样既可以满足学生的学习需求，又能够给音乐人才的培育给予一些物质方面的支撑。
②促进学科教育朝着智能化的方向进步
线下教育、线上线下混合式教育以及线上教育，一起构成了教育的几个方面，它们既有着共同之处，也存在着不同点。
人工智能和视唱练耳教学相结合，给音乐教育的智能化开辟了新维度，冲破了教学资源共享的限制，为我们彻底迈入数字化时代，进行了强有力的实践摸索。
