AI陪练只能“远观”不可“细究”
发布时间：2018-12-31 01:40:45 所属栏目：PHP教程 来源：智能相对论
导读：广东网（http://www.guangdongwang.cn）了解到对于陪练这种较为枯燥的重复性工作，家长不懂，一般的老师又不愿意接(相比陪练课，主课课时费更高)，于是AI陪练如同救世主般出现了，在这个赛道中，主要有三类玩家。1、陪练机器人：直接以机器人的形式监督琴童
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广东网（http://www.guangdongwang.cn）了解到对于陪练这种较为枯燥的重复性工作，家长不懂，一般的老师又不愿意接(相比陪练课，主课课时费更高)，于是AI陪练如同“救世主”般出现了，在这个赛道中，主要有三类玩家。
1、陪练机器人：直接以机器人的形式监督琴童练琴，随时指正练习过程中的错误，为消除练琴时的枯燥感，机器人还可以与琴童交流互动。练琴结束后，机器人还可根据当天的练习情况生成一份练琴报告。这类机器人价格不贵，淘宝上的价位在千元左右。
2、AI+真人陪练：像“滴滴”打车一样，用户在平台发布陪练需求后，平台专职的陪练老师就会接单，在线上通过视频直播的方式进行陪练(也可指定陪练老师固定上课时间)。平台会通过AI设备采集琴童练琴时的各项数据并进行分析，陪练老师也会根据AI设备采集回的音频、视频数据对用户进行实时指导。目前这类玩家最受资本追捧，像VIP陪练、音乐笔记等AI+真人陪练平台已经经历多轮融资。
3、手机APP：最便捷的一种AI陪练方式。以生成练琴报告的形式对练琴效果进行分析和判断。略微局限的是，手机APP只能从声音层面比如错音、节奏等维度进行分析，练琴时的指法、手型等需要视觉层面进行判断的维度尚无法分析。
在音乐陪练这个应用场景中，通过机器的传感器和算法的接入来代替重复性劳动，包括一些基础性的判断和数据分析等，这正是AI所擅长的。
相比真人陪练需要通过耳朵和眼睛来收集演奏的声音、节奏、指法等信息(数据)，通过AI来收集这些数据做判断会比人类更加精准，并且还能大幅提高效率。在目前的实际应用中，AI陪练对于解决琴童练习过程中经常出现的音准、节奏、连贯性等问题做的还不错，但AI陪练要想完全颠覆传统陪练模式，还需跨越3个技术障碍。
1、准确的音频识别能力
音准是否正确是陪练需要解决的核心问题之一，AI陪练基本都是用采集来的音频数据与曲库中的标准演奏音准进行比对，从而来判断琴童弹奏的质量。从技术原理来看并不复杂，但在实际应用中，AI陪练的音频识别准确性并不稳定。
“明明弹奏的很流畅，没有问题，但陪练机器人还是在一旁提示错音、漏音。”在调查过程中，智能相对论收到的琴童吐槽不在少数。
虽然AI在语音识别方面取得了很大的进展，但在嘈杂环境下的语音识别，AI处理起来还是有些力不从心，特别是几个人同时交流说话时，要想分辨出每个人的说话内容对于AI来说还是有些困难。麻省理工大学曾对乐曲的音频识别做过研究，在录音棚等音质极端干净的环境中，AI的复音(4个音同时演奏)识别准确率在94%，然而在普通环境中，AI的复音识别率最高只能达到74%，这样的识别率还只是对钢琴4级以下乐曲进行测试时获得的。随着乐曲难度的增加，AI陪练音准识别的准确率也随之降低。
在音准识别这一项上，陪练机器人和真人陪练老师的优劣高下立判，至于手机APP，除了给它一个“呵呵”，无需再作太多评价。
2、演奏技巧的分析能力
音乐的美妙之处在于7个音符通过不同的排列组合方式形成的旋律所带来的美感，不同乐器的声音特性在表达特定情感时所产生的共鸣。根据乐器的演奏方式可分为以萨克斯、唢呐为代表的吹管类;以小提琴、二胡为代表的拉弦类、以钢琴、古筝为代表的弹拨类和以架子鼓、马林巴为代表的打击类。现在问题来了，乐器的种类五花八门，演奏技巧更是繁杂多变，对于不同乐器演奏技巧的分析，AI的表现并不会比不懂乐器的你我更好。
目前市场主流的AI陪练机器人只能对钢琴、小提琴、手风琴、古筝4个乐器进行陪练，对于需要手脚协调配合演奏的架子鼓、双排键、管风琴等乐器，AI尚不能很好的理解这些乐器的演奏技巧，特别在一些打击乐需要用到的手腕“暗劲”上，AI难以捕捉到相关数据，即便通过可穿戴设备记录到相关数据，如何对数据建模，对这类技巧进行描述和讲解，现在的AI可用的办法不多。至于那些通过运气技巧演奏的吹奏类乐器，从气息的聚集，到发力方式和部位，再到吹气、吐气、换气的节奏间隔，现有AI技术能够介入的程度有限，能够起到的陪练效果自然有限。 （编辑：开发网_郴州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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