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如果你想成为郎朗,你不能要求人工智能监督和实践。

来源:D88尊龙体育官方备用网址   发布时间:2019-06-26   点击量:249

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    在决定让孩子学钢琴之前,老师反复强调:“学钢琴是一件长期的事情,三点、七点的练习,课外练习很重要!”

    作为钢琴孩子的父母,督促孩子练习是一件令人头痛的事。请老师陪练钢琴,除了要花额外的课时,在家和钢琴行业之间往返也需要准备很多时间;就个人而言,由于缺乏专业知识,无法解决儿童在钢琴练习中出现的问题,如对于在儿童练习中经常出现的错误等。由于发音不准、手形、手指不准,自然也就没有矫正的能力。

    普通父母不能胜任钢琴孩子的伴奏工作,所以似乎“万能”人工智能能做到吗?当越来越多的AI伴随产品广告到“无孔不入”的局面来影响你时,你有一点心跳吗?

    数以千亿计的市场参与者

    在应试教育体制下,音乐教育比文化科目受到的关注和关注要少得多。至于钢琴和小提琴演奏,这些乐器是少数民族的爱好。否则,我们不会以轻蔑的眼光看着朋友圈中暴露音乐会门票的行为——“它装的是什么?”谁知道这张票是在地上捡的,还是全价赠送的?”

    小圈并不意味着缺乏市场。相反,在音乐培训行业,市场出乎意料地大。

    据中国乐器协会统计,2017年,中国乐器市场达到448亿元,占全球乐器市场的30%左右,仅次于美国成为世界第二大乐器市场,相关的音乐教育培训市场十分广阔。葛,是乐器市场的两倍多,近1000亿元。另外,就音乐教育的普及率而言,国内音乐教育的普及率仅为2.5%,欧美国家的普及率均在20%以上。这也为音乐教育和培训行业描绘了一个巨大的蓝图。大量的资金涌入了赛道,传统的音乐训练模式在主课教学和在线平台打架,钢琴儿童的课外训练也导致大批选手进入比赛。

    对于较无聊的伴随培训重复性工作,家长不理解,普通教师不愿参加(与伴随培训班相比,主课成本较高),所以人工智能伴随培训显得像一个“救星”。在这条赛道上,主要有三种类型的选手。

    1。伴奏机器人:以机器人的形式直接监督儿童钢琴练习,并随时纠正练习过程中的错误。为了消除钢琴练习的无聊,机器人还可以与钢琴儿童互动。实践后,机器人还可以根据当天的实践情况生成实践报告。这种机器人很便宜,淘宝的价格大约是1000元。

    2。AI实时培训:如“点滴”出租车,在用户发布平台上的培训要求后,全职培训教师将接受命令,通过实时视频进行网上培训(还指定培训教师确定上课时间)。该平台将通过人工智能设备对钢琴练习过程中儿童的各种数据进行收集和分析。陪同教师还将根据AI设备收集的音频和视频数据,为用户提供实时指导。目前,这些玩家都是最抢手的资本,如VIP培训、音乐笔记等AI现实生活培训平台都经历了多轮融资。

    三。移动APP:最方便的人工智能培训方式。以钢琴练习报告的形式分析和判断钢琴练习的效果。一个轻微的限制是移动应用程序只能从语音级别进行分析,如发音错误,节奏和其他维度,而手指,手形和其他需要从视觉级别判断的维度不能进行分析。

    人工智能培训只能是“远见”的,不能是“详尽”的。

    在音乐伴奏的应用场景中,人工智能擅长用机器传感器和算法代替重复工作,包括一些基本的判断和数据分析。

    与真实人训练相比,它需要通过耳朵和眼睛收集诸如声音、节奏、手指等信息(数据)。通过人工智能采集这些数据,进行判断,将比人类更加准确,可以大大提高效率。在当前的实际应用中,人工智能伴奏练习在解决儿童钢琴练习过程中经常出现的音高、节奏、连贯性问题上取得了良好的效果。然而,人工智能伴随训练要想彻底颠覆传统的伴随训练模式,还需要克服三个技术障碍。

    1。准确的音频识别能力

    精度是伴随实践需要解决的核心问题之一。人工智能伴奏练习主要利用所收集的音频数据与音乐库中的标准演奏音调进行比较,从而判断儿童钢琴演奏的质量。从技术原理上讲,它不复杂,但在实际应用中,伴随语音识别的人工智能的精度不稳定。

    “明明玩得很流畅,没问题,但是伴随的机器人仍然暗示着错误的声音和漏音。”在调查过程中,智慧相对主义者收到了很多儿童的土曹。

    虽然人工智能在语音识别方面取得了长足的进步,但是在噪声环境下,人工智能在处理语音识别方面仍然存在一些困难。尤其是当多个人同时进行交流时,人工智能仍然很难区分每个人讲话的内容。麻省理工学院对音乐识别进行了研究。在极其干净的环境中,如录音棚,人工智能的复制品(同时播放四个声音)的识别准确率为94%。然而,在普通环境中,对AI副本的最高识别率只能达到74%。这种识别率只有在测试4级以下的钢琴音乐时才能获得。随着音乐难度的增加,伴随训练基音识别的人工智能准确率也随之降低。

    在音高识别方面,训练器机器人和真实训练器决定着训练器的质量。至于移动应用程序,除了给它一个“哈哈”,没有必要做太多的评论。

    2。执行技能的分析能力

    音乐之美在于七音通过不同的排列组合形成的旋律之美,以及不同乐器在表达特定情感时的声音特征的共鸣。根据乐器的演奏方法,可分为以萨克斯管和唢呐为代表的吹风类、以小提琴和二胡为代表的弦乐类、以钢琴和古筝为代表的弹拨类、以架鼓和马里巴为代表的打击类。现在的问题是乐器种类繁多,演奏技巧复杂多变。对于不同乐器的分析,人工智能的表现并不比不了解乐器的您和我好。

    目前主流的AI训练机器人只能伴奏钢琴、小提琴、手风琴和古筝。对于鼓、双排键、风琴等需要手足配合的乐器,人工智能不能很好地理解这些乐器的演奏技巧。特别是对于一些打击乐器,人工智能无法捕捉到相关的数据,尤其是手腕的“暗能量”。通过可穿戴设备记录相关数据,如何对数据进行建模,描述和解释这些技能,目前用于人工智能的方法很少。对于那些靠运气技巧演奏的乐器,从呼吸的聚集,到用力的方式和位置,再到吹、呼吸、呼吸的节奏间隔,现有的人工智能技术只能在一定程度上进行干预,其伴奏效果自然受到限制。

    三。绩效水平的鉴赏能力

    在艺术创作领域,人工智能不仅在写剧本和小说方面作了有益的尝试,而且在绘画和作曲方面也作了有益的尝试。尤其是当第一幅人工智能画耗资300万元时,人类开始重新审视人工智能的“创造力”和艺术欣赏能力。在属于艺术欣赏领域的伴随实践领域,人工智能的欣赏水平能达到什么程度?

    考虑到一首音乐的完成程度往往涉及许多方面。以钢琴为例,需要从八个维度进行判断:词组、节奏、击键精度、手协调、手指、张力、击键强度和弹奏方法。不同维度的应用场景的交互和重叠使得人工智能对音乐欣赏标准的建模极其复杂。这个标准的人也只有一个通用的框架,没有形成使人工智能更容易理解的定量数据。尤其在人工智能的艺术创造力尚未被人们普遍认可的情况下,在音乐欣赏中,要让人工智能的“自学”准确地理解音乐,如何将音乐欣赏从音高、节奏等肤浅的音频数据渗透到音乐的音响结构以及音乐的各种表现形式中,还有很长的路要走。m因素,以及如何准确把握音乐作品的“内涵”。。

    人工智能在线培训不是最好的解决方案

    如果目前的技术水平不支持人工智能完成伴奏训练的所有过程和环节,那么人工智能真人在线伴奏模式是当前音乐伴奏训练领域的最佳解决方案吗?从目前AI真人网上陪同暴露出的问题来看,网上平台颠覆传统的陪同模式是漫长而阻碍的。

    首先,用户的痛苦点,如价格和时间仍然存在。

    人工智能的出现是为了解放生产力,使人们以较低的成本(金钱)获得利益,或者消除低效率的劳动力重复。人工智能在线实况培训平台在这两方面都没有得到很好的解决。

    为了提高陪练效果,现实生活中的陪练教师在这种模式下是无法回避的。他们必须一直监控和指导儿童在线钢琴练习。

    在客户端,选择AI现实生活中的在线模型也是为了推广技术,可以享受较低的类开销,但是在在线平台的操作下,AI技术的添加已经成为造成高类开销的原因。目前主要的人工智能在线实训平台成本在100-200元之间,几乎与主干课程相同,与传统的培训模式相比没有优势。

    其次,伴随教师与主教师之间缺乏协调。

    在人工智能实训平台的教学过程中,许多陪同教师会在陪同学生的成绩上圈出许多圈,并在练习时加以纠正。但事实是,学生已经完成了主课,老师也指出了他在课堂上的缺点。”这个圆圈在主菜中是圆的。伴随训练是指在伴随训练课中逐个移除圆圈,即使移除一个圆圈是有益的。”一位校长告诉智慧相对论土草在线训练问题,他不会向学生推荐人工智能实况线训练平台。如果学生真的需要,他们会上网找一位对自己的工作很清楚的合作老师。

    在师资队伍的主干线上,伴随着师资队伍的上线,两名教师彼此不认识,没有交叉点,也没有畅通的沟通渠道。在教师不同的教学理念下,处于中间位置的学生处于困惑之中。

    最后,网络环境对伴随效应有很大影响。

    随着5G的到来,我们的网络环境仍然不是很稳定。特别是在越来越多的终端设备在家中访问的情况下,在与朋友进行视频通话和在平板网络上追逐戏剧时经常出现纸箱和延迟。

    网络环境的不稳定性也对伴随实践的效果产生很大影响。往往因为小纸箱,AI设备不能录制错误的播放声音,而另一端的伴奏老师不能自然地纠正演奏。这个问题应该归咎于谁?

    [整理]

    智能相对论:深挖人工智能之井,评估其咸度,说出黑白,说出vb的深度。关注领域:人工智能医学、机器人技术、智能驾驶、人工智能硬件、物联网、人工智能金融、人工智能安全、AR/VR、开发人员和底层芯片、算法、人机交互等。

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