“AI在音樂培訓的陪練目前使用得最廣泛，我們這邊將近一半的學生使用AI陪練?！笔袃纫患宜囆g培訓機構的負責人黎韜告訴記者，隨著“雙減”的推進，關于音樂、棋類等藝術行業(yè)的培訓熱度明顯升溫。如在鋼琴培訓中，AI陪練已經(jīng)被廣泛使用。通過AI陪練，學生在練琴時可以及時知道自己彈錯的音節(jié)部分，大大提高練琴效率，而家長也不用擔心自己不懂彈琴無法陪孩子練琴了。

　　記者調查發(fā)現(xiàn)，不只是鋼琴學習，在古箏等音樂訓練以及圍棋、象棋等棋類訓練中，AI陪練都在逐漸成為學生和家長的好幫手。但也有教師表示，AI陪練在方便之余也有不足，無法對學生技巧層面以外的表現(xiàn)進行評價；專家則表示，目前的琴音識別技術還不夠成熟，未來需要和圖像識別技術相結合。

　　文、圖/廣州日報全媒體記者 肖歡歡(除署名外)

　　藝術培訓機構：

　　AI陪練“事半功倍” 但還不能完全替代教師

　　黎韜說，在藝術類培訓中份額最大的是鋼琴培訓，學鋼琴的孩子越來越多，但鋼琴老師卻沒那么多，通過AI陪練可以解決學琴者練琴時沒有老師指導效果較差的問題。

　　他介紹，在鋼琴教學的過程中，有的學生經(jīng)常出現(xiàn)錯音、錯拍或者彈奏不熟練的情況。那么，在上課時教師在教學時就要花大量時間來糾正這些錯誤，從教學變成了陪練，影響教學進度。

　　黎韜說，練琴軟件基本上分為三種：第一種是教師與學生以在線互動的方式進行指導教學，第二種是學生在平時練琴的過程中可以通過AI軟件來檢測自己彈得是否正確，第三種則是AI智能教學。對于家長或學生來說，通過AI陪練，學生能在鋼琴課堂中獲得事半功倍的效果，因此受到家長歡迎。

　　學生都使用AI陪練了，那鋼琴教師豈不是失去了“用武之地”？黎韜笑著說：“AI陪練對鋼琴老師來說只是輔助教學的工具。AI雖然可以派上大用場，但還不能完全替代鋼琴老師的作用。比如學生的折指、手形垮、不唱譜等習慣以及樂感的培養(yǎng)，都是需要老師線下指導來實現(xiàn)?！?/p>

　　在另一家藝術培訓機構，學生們在練習圍棋的過程中也開始使用AI陪練。該機構的圍棋教師李俊告訴記者，AI數(shù)據(jù)庫使學生們能夠快速瀏覽數(shù)百萬個圍棋對戰(zhàn)開局，對于初學者來說很容易上手。“學好圍棋找到陪練非常關鍵，只有找到級別差不多的選手，讓孩子多練，才能找到下棋的樂趣。”

　　軟件研發(fā)團隊：

　　AI陪練成本更低 解決技術層面痛點

　　目前，市面上有好幾款AI智能陪練軟件受到家長和孩子們的歡迎。某音樂科技公司CEO葉濱告訴記者，AI技術在孩子練琴過程中解決的是技術層面和標準化的問題，而這也是用戶最大的痛點?！颁撉偃謱W、七分練，要學習鋼琴，技術本身挑戰(zhàn)最大。把基本的音符彈對、把節(jié)奏彈對，這些技術層面的問題最適合用AI來解決，這恰恰是AI陪練的優(yōu)勢?！?/p>

　　葉濱說，AI陪練對鋼琴學習者來說是游戲化體驗，而對琴童家長來說則是數(shù)據(jù)化展示。AI陪練具有實時糾錯功能，識別錯音、錯節(jié)奏的精準度遠高于人耳；同時，AI陪練讓孩子學琴時間更自由，也可以告別枯燥的練琴方法，讓孩子感受到練琴的趣味性。“比如，孩子彈了一小時的鋼琴，AI陪練的整個過程均可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)化：孩子彈了哪幾首曲子、練琴時長、彈奏問題在哪里，這些數(shù)據(jù)可以解決家長無法指導、監(jiān)督孩子日常練琴的問題，同時幫孩子更有興趣、更高效地彈琴?！?/p>

　　如今，已有百萬琴童使用過該公司的陪練軟件，通過對用戶習慣進行追蹤發(fā)現(xiàn)，琴童每天使用AI陪練的平均時間為40分鐘，每周平均使用頻率達到4次。相比以往真人指導學生陪練的模式，這種AI陪練模式成本更低，一年只用2000多元。

　　“實際上，不只是中國的3000萬琴童，任何想學鋼琴的人，包括成年人、老年人都可以使用AI陪練?！睂τ贏I陪練軟件的市場前景，葉濱信心滿滿。

　　據(jù)了解，不只是鋼琴，AI陪練如今還在向其他音樂科目拓展。像某軟件就在鋼琴智能陪練的模式下增加了古箏的AI陪練。

　　家長：

　　AI自動糾錯、提示 以后陪練不再怕“睜眼瞎”

　　陳女士10歲的女兒小菲練鋼琴有5年時間了，這些年為了孩子學琴，陳女士沒少費心思，每次上鋼琴課光是通勤就要花一個半小時。最近看到其他同學使用了AI陪練軟件，小菲也嘗試使用。陳女士表示，自己不懂鋼琴，所以希望AI陪練能幫上孩子。

　　記者看到，這款AI陪練軟件包含了各種各樣的樂譜，學生找到練琴所要用到的曲譜后，就可以根據(jù)老師的安排開始練琴，里面包含了左右手的分手練習、分樂句練習、分段練習以及全曲測評等，學生可以針對自己不熟練的區(qū)域進行加強練習，而AI可以對學生彈奏的地方進行音頻分析，將錯音用紅色進行區(qū)分提示；同樣，節(jié)奏錯誤的地方以及速度不一致的地方AI都會逐一進行標注。

　　陳女士表示，有了AI智能陪練后，女兒每天能練習2個小時，而據(jù)鋼琴老師反映，小菲此前的錯音情況有了很大好轉，一個月大概可以少上3節(jié)線下練習課?！坝辛薃I，不會彈鋼琴的琴童家長也不怕當‘睜眼瞎’了?！?/p>

　　家長毛女士介紹，自己兒子今年9歲，學圍棋4年了，但家中其他人不會下圍棋。今年2月，在老師推薦下她給孩子嘗試了一款帶智能棋盤的AI陪練系統(tǒng)。據(jù)介紹，這種陪練系統(tǒng)由智能電子棋盤和AI系統(tǒng)組成。智能棋盤通過電子標識的方法，學生每準備走一步，棋盤上對應位置就會有白燈亮起，提示陪練者下一步該怎么走；而每走一步，棋盤上都會亮起一種顏色燈來評價質量。例如綠色就是較好的一步棋，紅色則是一步臭棋，黃色則表示質量一般?！跋喈斢诮o孩子找了一個級別差不多的對手，這樣我就算零基礎也能陪孩子練習了。”毛女士說，AI陪練對孩子幫助很大，近期，她兒子已經(jīng)通過了圍棋業(yè)余二段定級。

　　教師：

　　AI陪練有助教學 但也要提防“揠苗助長”

　　圍棋教師李俊告訴記者，AI陪練把智能AI算法系統(tǒng)集成到真實棋盤上，既讓孩子們有實體棋盤的真實對戰(zhàn)感，也可以讓初學者有效提升圍棋水平。他認為，復盤拆棋在圍棋學習中十分重要，目的是總結和修正下棋中的失誤。但對于學生來說，一盤棋可能有200多手，基本上不可能做到復盤；而AI陪練結束后，系統(tǒng)會出一個評測報告，并將學生在棋局中哪幾步出現(xiàn)明顯失誤進行標注，并給出正確走法。

　　鋼琴教師馮蕾則告訴記者：“鋼琴需要在課后大量訓練，但老師每節(jié)課的教學時間只有45分鐘，如果家長不懂鋼琴，對于學生練習時有沒有彈錯音，哪個地方有錯漏都無法把握，在沒有老師指導時，學生練琴的效果就會比較差。而有了AI陪練軟件，學生可以隨時練琴，還能將自己與老師的賬號綁定在一起，學生的每日練琴情況，老師可以在后臺數(shù)據(jù)中查看?！?/p>

　　馮蕾表示，學生通過AI陪練可以在練琴過程中對錯誤進行實時校正，大大提高了練琴效率，也能保障教師后續(xù)鋼琴課的質量。“有AI陪練幫忙，老師可以將更多時間用在樂曲細節(jié)的處理，音樂感情的表達等方面?！钡T蕾也表示，AI陪練對鋼琴教師來說也是一種壓力，作為鋼琴教師必須不斷提升自身教學水平，才不會被AI比下去。

　　不過，AI陪練也有負面作用。李俊表示，AI提示的圍棋走法可能會和老師平時教學中的常規(guī)走法相沖突，讓學生不知所措。“比如說，對于圍棋業(yè)余10級的孩子，在練棋的時候，AI會走出一手妙招，孩子就會跟著一起應招，但至于這一步為什么要走這里，孩子卻不能理解。如果在基礎還不牢固的時候完全依賴AI陪練，可能會揠苗助長，對孩子進步不利?！?/p>

　　馮蕾也表示，AI陪練雖然可幫助孩子低成本練琴，但還有一些不足需要改進。首先，鋼琴學習除了將基本的音準節(jié)奏演奏正確，也對學生在音樂形象，音樂表現(xiàn)力方面有所要求，而AI無法對孩子在音色、音樂表現(xiàn)力等方面的表現(xiàn)進行評價；同時，AI陪練靠識別能力能指出學生的哪些音符彈錯了，但還沒辦法分析學生為什么會彈錯，需要學生自己去摸索，這樣很難為學生建立正確的彈奏習慣和練習方法。“由于每個學生錯的方式不一樣，糾正并教會孩子正確的彈奏方法還需要老師參與?！?/p>

　　此外也有不少琴童家長反饋，一些AI陪練軟件操作便捷性較差，使用時孩子要在屏幕里來回地點來點去，導致練琴時很難保持長期高效專注。

　　人工智能研究專家：

　　AI陪練精確度還較低 未來需將圖像和琴音識別系統(tǒng)同步耦合

　　廣東某高校長期從事算法科學和人工智能研究的高級工程師劉偉(化名)對此表示，在線AI陪練行業(yè)發(fā)展至今也不過5年時間，是典型的新興行業(yè)，在算法上還遠遠算不上成熟，不論是精確糾錯還是智能化水平，都還有很多不足?！霸诰€陪練畢竟是一個新興行業(yè)，數(shù)據(jù)量有限，曲庫資源有限，當學生需要練習曲庫以外的曲目時，AI陪練模式就無法滿足學生的練琴需求了?！?/p>

　　他認為，機器無法完全取代人，僅憑AI無法對音樂的感情做出判斷，難以對孩子在技巧層面以外給予支持。這樣的鋼琴陪練模式無法滿足學生對音樂學習的全部需求。“鋼琴演奏不只是把音彈準了就合格了，還有學生的指法、情感表達、音樂表現(xiàn)力等，這些需要通過圖像識別技術來協(xié)助，單靠琴音識別是不完整的。”

　　劉偉表示，現(xiàn)在AI陪練的琴音識別技術還不成熟，雖然很多AI陪練軟件表示已經(jīng)可以實現(xiàn)精準糾錯，但實際上在核心算法上并沒有實現(xiàn)質的突破，AI陪練的精確程度還較低，不能達到“琴音解析”的程度。他舉例說，學生的某個音彈得不準，具體是多大比例不準AI現(xiàn)在還說不清，“是什么原因導致不準，是手指折指，還是前后音連貫性不夠，現(xiàn)在AI也無法給出答案?！?/p>

　　劉偉認為，現(xiàn)在的琴音識別技術還遠遠滿足不了需求，必須同步將圖像識別和琴音識別技術結合起來，通過技術和技藝兩個模態(tài)的耦合來對表演者的表現(xiàn)作出評價，方能做到實時、精準糾錯。