AI는 현대 기술의 일상 생활에서 점점 더 친숙한 요소가 되면서 더 많은 인정을 받고 있다. 일반 대중은 관련 콘텐츠를 식별하고 정보를 습득하며 기술을 배우는 새로운 방법에 노출되고 있다. 이것은 잠재적으로 초심자 음악가가 악기 학습에 접근하는 방식에 영향을 미치고 향후 음악 교육이 진행되는 방식에 직접적인 영향을 미치게 된다.
악기 학습에 대한 접근성이 높아지고 있을까?
악기 연주의 인지적 이점은 널리 인정되고 있지만 모든 사람이 이 활동에 참여할 수 없다는 사실은 종종 간과된다. 실제로 예술교육 데이터 프로젝트(AEDP)는 수백만 명의 미국 학생들이 공립학교에서 음악 수업을 유지하기 위한 진전과 노력에도 불구하고 어떻게 음악 교육에 접근할 수 없는지를 강조했다.
첫째, 악기를 배우는 것은 재정적인 관점에서 어떤 사람들에게는 접근하기 어려울 수 있다. 재정적인 이유 외에도 사람들은 시간 제약이나 처음에는 원하는 음악을 연주할 수 없다는 이유로 악기를 배우는 것을 꺼릴 수 있다.
더욱이, 모든 학생은 다른 속도로 학습하므로 그룹 음악 수업이나 개별 수업의 기대치가 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있다. 결국 약 50%의 학생들이 17세가 되었을 때 음악 수업과 음악 관련 활동을 그만둔다는 사실은 악기를 알고 배우는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 암시한다. 학생들은 또한 이 활동이 지속가능하려면 악기 연주를 즐길 필요가 있다. 이러한 마음가짐으로 습관을 형성하고 음악적 능력을 향상하도록 동기를 부여하는 동시에 창의적인 배출구를 제공하는 것이 중요하다.
AI 학습을 통합하는 학습 플랫폼은 악기 학습에 더 폭넓은 영향을 미치는 이러한 많은 요소를 완화하고 기존 교육 모델과 함께 학습 환경을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 미리 정의된 음악 학습 프로그램에 의존하는 대신 학생이 자신에게 편한 접근 방식을 취하고 자신의 페이스를 찾을 수 있도록 보다 접근하기 쉬운 연습 플랫폼을 제공할 수 있다. 개인 학습 속도를 결정하는 것은 학생들이 악기로 돌아가는 데 중요한 요소가 될 수 있으므로 학습 진행에 대해 압박감을 느끼지 않는다. 마지막으로, 글로벌 인터넷 가용성은 직접 음악 레슨을 받는 것이 불가능할 수도 있는 전 세계 지역에서 학습할 수 있는 추가 옵션을 제공한다.
Chordify와 같은 일부 AI 지원 음악 학습 플랫폼은 모든 오디오 소스에서 코드를 추출하여 몇 초 만에 화면에 표시할 수 있다. 이 플랫폼의 핵심은 심층 신경망을 기반으로 한 머신러닝 알고리즘이다. 이러한 네트워크는 특정 입력-출력 동작을 학습한다. 각 코드 주석과 함께 방대한 양의 노래 스펙트로그램에 대해 학습된다. 이 프로세스는 노래 비트에 대해 반복되며, 충분한 훈련 예제 후에 네트워크는 이전에 본 적이 없는 오디오 조각에서도 코드를 인식하고 비트를 감지하는 방법을 학습한다. 이 두 가지 요소가 함께 작동하면 알고리즘이 노래 내에서 적시에 코드를 표시할 수 있다.
따라서 이 플랫폼의 고유한 요소는 학생들이 모든 노래의 코드를 검색하고 결과를 볼 수 있으므로 음악에 대한 취향과 틈새에 관계없이 참여하고 배울 수 있는 방법을 찾을 수 있다는 것이다. 이 회사는 또한 첫 번째 코드를 배우면서 절대 초보자를 안내하는 것을 목표로 하는 AI 지원 기타 교육 앱을 개발했다. 연주하는 것을 인식한 다음 연주에 도움이 되는 피드백을 제공한다. 이는 AI가 열 수 있는 추가 학습 경로와 음악 교육의 미래에 있을 수 있는 존재를 나타낸다.
초보자가 일부 특정 코드에만 익숙하거나 익숙하다면 해당 코드를 기반으로 노래를 검색할 수도 있다. 이미 알고 있는 코드가 있는 노래를 찾는 것은 초보자가 계속 연주하도록 격려할 것이며, 이는 악기를 배우는 초기 단계에서 매우 유익할 수 있으며, 악명 높은 추진력을 유지하기 가장 어려운 시기이다. 이것은 정기적으로 악기를 집어 들고 연주하는 습관을 만들고 음악적 발전을 진행하는 데 효과적인 기반이 될 수 있다.
결론
AI는 확실히 악기 학습을 보다 접근하기 쉽고 대화식으로 만들었지만 이것이 전통 음악 수업과 그룹 잼 세션의 끝을 의미하지는 않는다. 그것은 추가 자원의 제공과 악기 학습 및 연주의 잠재적인 민주화를 의미한다. 독학자도 악기를 배우는 과정을 즐길 수 있으며, 음악 수업과 리허설 이외의 연습을 원하는 사람들은 이 리소스에서 추가 지원을 받을 수 있다. 머신러닝 기술은 음악 이론 및 분석 영역에서도 활용될 수 있다. 즉, 패턴을 인식하도록 설계되어 작곡 분석에 이상적이다.
온라인에서 사용할 수 있는 방대한 정보 가운데 AI 지원 플랫폼은 개별 학습 요구를 조정하고 더 많은 유연성을 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 올바르게 활용하면 창작 과정을 향상시킬 수 있다. 초보 뮤지션은 기존 곡을 배우는 것으로 시작할 수 있으며, 이는 결국 기술이 발전함에 따라 음악적 어휘를 확장할 수 있다.
더 많은 악기 학습 방법은 사회에 도움이 될 뿐이며 기술이 계속 발전함에 따라 AI와 음악 교육의 관계가 어떻게 발전하는지 보는 것은 확실히 흥미로울 것이다.
