音乐教育软件在教学中的现状与未来发展

杭小羽

科技为音乐教育注入了新生活力，音乐教育也为科技提供了发展空间。从录音技术到MIDI技术、计算机音乐，再到VR、大数据、人工智能等新型技术，这一切皆使得科技在音乐教育中的重要性日益渐增。科技不仅在专业音乐教育中提供辅助，也在学校音乐教育和社会音乐教育中发挥着重要的作用。传统技术与新型技术的融合，为学习者提供了便捷有效的教育与学习条件。

在音乐教育中，使用软件有诸多作用。对于专业音乐教育而言，软件是教师和学生们创作时必不可少的手段，相比传统作曲而言，作曲软件的功能齐全，并且可以在计算机上实时地得到音响效果。对于学校音乐教育而言，软件可以成为教学的载体，教师可以对耳熟能详的乐曲重新配器，根据教学实际情况输出各种调性的谱例，丰富教学的趣味性。对于学前音乐教育而言，软件提供了音乐类互动游戏的功能，使幼儿在轻松愉悦的氛围下接触音乐，增强对音乐的兴趣。对于社会音乐教育而言，软件为不同程度的学习者提供了学习音乐的辅助方法，使音乐趋于大众化、普及化。本文就音乐教育软件的背景、分类、现状、问题以及未来发展方向提出了思考。

一、音乐教育软件的分类

音乐教育软件已渗透入我们的生活，一些在线陪练软件、自动纠错软件和虚拟乐器软件主导了网络音乐教育的市场。这些软件研发的初衷是为了增强学生学习音乐的兴趣和帮助学生理解音乐。

(一)音乐教育软件的分类

音乐教育软件分为：1.音乐启蒙教育软件。2.乐器训练软件。3.视唱练耳、乐理软件。4.音乐考级软件。5.和声、复调软件。6.编曲、创作软件。

其中，音乐启蒙教育类软件有My First Classical Music Book等，器乐类有The One电钢琴及配套软件，罗兰公司的电鼓、电吉他、电古筝等乐器学习软件。视唱练耳、乐理软件有Ear Training、丹麦皇家音乐学院开发的Ear Master、Rising 公司开发的Auralia 视唱练耳软件等。用于和声、复调教学的软件有Tonica Fugata等。编曲、创作类软件有Groove Pizza、Band in a box等。

1.音乐启蒙教育类

My First Classical Music Book是一款适合幼儿音乐启蒙的软件，类似一部百科全书，其中有作曲家和乐器的介绍，以音频和动画结合的方式为小朋友介绍音乐知识。

图1：My First Classical Music Book软件界面

2.视唱练耳、乐理软件

英皇考级机构开发了一系列针对考级的视唱练耳、乐理训练软件，其中Aural Book和Aural Trainer软件可以录入用户的演唱，并识别节奏、音高，从而判断准确率。

表1：英皇考级系列软件

图2：Aural Book软件界面

3.创作类

纽约大学Musedlab音乐实验室开发了许多在线的互动式音乐教育软件。其中一款名为Groove Pizza的在线应用可以用来创作不同风格的节奏型。可以通过构建几何图形来创作鼓点，有摇滚、爵士、拉丁等风格。

图3：Musedlab软件界面

4.和声、复调类

Tonica Fugata 是为专业音乐学院学习四部和声的学生所设计的，具有一定的专业性。学生可以按照四部和声的规则在电脑上完成和声作业，并可以用MIDI播放效果。另外Tonica Fugata可以找出作业中的平行五、八度的错误，以便学生改正。

图4：Tonica Fugata软件界面

(二)音乐教育软件的优点

1.激发学生对音乐学习的兴趣

软件拥有丰富的视图和触发音效的按键，视听结合的软件界面受到学生们的喜爱。学生在使用软件的过程中提升了愉快体验，增强学习音乐的动机。

2.增加学习的便利

安装在手机上的虚拟乐器软件使学生可以随时随地触发模拟乐器的声音。乐理软件提供练耳听辨、和声检查错误的功能，为音乐专业的学生在学习和声、视唱练耳的过程中提供了便利。

3.提升学习的效率

一些智能软件包含了课后辅导练琴和在线陪练的功能，例如，系统自动发送课后作业的功能，课后通过软件平台线上与老师互动的功能，发送练琴的视频，教师指点错误等。

音乐教育软件在音乐教学中存在着一定的效果，然而由于目前软件的技术尚不完善，所以在音乐教育与科技相结合的过程中存在着痛点。

二、音乐教育软件目前存在的问题

市场上的音乐教育软件试图实现音乐教学的智能化，却在实现过程中普遍存在以下几点严重的技术问题和漏洞，例如软件的教学是否真正符合我们对音乐教学质量的需求？是否符合传统音乐演奏的审美？软件研发人员和在线陪练的教师是否接受过专业音乐训练？软件的技术层面是否仅仅停留在简单的纠错模块实现？以上几点问题应当引起我们的重视。下文将分别从技术与艺术两个层面分析音乐教育软件存在的问题。

(一)从技术层面出发

目前常见的音乐教育软件的技术问题主要体现在以下几点：

1.声音信号采集的反馈延时问题

纠错软件普遍存在声音延时问题。音乐教育软件的信号采集方法可分为以下两种：第一，模拟信号采集；第二，MIDI数字信号采集。MIDI信号采集稳定性较强，然而其技术难点在于MIDI乐器的研发。用于MIDI信号采集的乐器上需要安置MIDI接口，例如MIDI键盘。因此使用时具有一定的局限性，不适用于大部分的传统声学乐器。

模拟信号的采集与MIDI信号采集过程分别如下图所示：

图5：信号采集过程示意图

信号采集过程中，无论是MIDI信号采集还是音频信号的采集，都存在一定的延时。录音设备延时、信号处理速度缓慢以及软件反馈的滞后，皆为软件实施的过程带来了诸多不便。在技术上，延时问题尚未能被克服，以目前的技术还无法达到完全同步。

从音乐声学的角度解释，假设两个声音先后发声，当两个声音间隔时间大于50毫秒，那么人耳对于间隔50毫秒的两个声音是可以辨别的。因此当延迟时间大于50毫秒，人耳便会感受到声音没有同步。在使用某些音乐教育软件时，可以明显地察觉到大于50毫秒以上的延时，有些甚至达到了500～1000毫秒的延时。如果学生每弹一个音都有延时，那么全曲整体的节奏反馈效果是滞后的。

下图解释了音频信号采集的延时，以模拟信号采集过程为例：

图6：软件中音频信号采集的延时分析图

如果软件本身的标准就存在问题，那么软件在矫正节奏方面是不规范、非专业的。当学生使用这类延时明显的软件来练琴时，软件节奏识别功能是低效的。因此，在音乐教育陪练软件的研发过程中应该考虑到延时的问题，研发者需要在软件生产之前进行测试与校验，至少需要将延迟时间控制在50毫秒以内，才可将其用于音乐教学。

2.多声部音高识别问题

音频采集技术的缺陷还体现在多声部音高识别问题，许多音乐教育软件存在着同时识别多音的功能障碍，当学生单手演奏简单的单音时，软件可以自动识别该音高，并提示演奏的正确与否。然而，当学生演奏复合音程或和弦时，有些软件却无法识别多个音高，导致和弦错误的部分无法被识别。这些软件在采集音频信号技术上还停留在较低的层面，基于手机系统与平板电脑系统的软件虽然携带方便，却缺乏精确的音频信号采样功能。并且信号采集易受噪音的干扰。音频采样的好坏与采样精度和采样频率有关，手机自带的麦克风设备与电脑自带的声音驱动设备采样率与采样精度过低，不足以满足我们对高质量音乐的追求。

因此，市场上的音乐教育软件在矫正错音方面的功能远远无法达到我们的需求。假设能将为软件定制一套适用于采集声音的硬件，例如为其配置小型的麦克风和声卡，或许采集学生弹琴信号的功能会精准，相应的多音高识别问题也可以解决。

(二)从艺术层面出发

在艺术层面上，音乐教育软件在培养学生音乐表现力与情感方面存在一些缺陷。音乐学习是情感的体验，没有情感的表演是机械化的、空洞的。贝内特·雷默在《音乐教育的哲学》中提出了他的观点：“对音乐作品，要当作其自成一个世界来体验，在这个音乐的世界里，一个人所具有的感觉不仅独特，而且比其他任何客体来的都更直接，更强烈。[1]”音乐教育软件在艺术层面的问题体现在以下几点：

1.乐感培养的缺失

音乐表演的维度是多方面的，通常好的音乐表演在演绎乐谱本身的内容之外，与乐谱是存在偏离度的。在音乐表演中，常用IOI偏离度来表示速度、力度的偏离。速度、力度完全精准的表演是不具有表现力和乐感的。而这些科技软件采集和分析的音乐维度是有限的，训练出的演奏是机械化的。在学生表演过程中，一些软件采集的维度仅有节奏和音准，而忽视了其他重要维度。

一些音乐教育软件训练出的演奏模式是千篇一律的，因此想要在音乐教育软件上体现出表演的灵动性，在技术上具有很大的难点。

2.个性化教学的缺失

第一、目标群体偏幼龄化。大部分音乐教育软件适用于幼龄儿童，对于中等程度与高程度的学生，较难使其演奏得到进一步提升。第二，教学课件内容单一化，每一种软件采用的是同一套教学模板，同一套课件，没有针对性，未考虑到每位学生思维的独特性，无法实现个性化教学。

3.学习效果的局限性

大量的音乐教育软件是基于Unity 3D和Unreal Engine 4游戏制作软件来完成视听互动的。由于软件中的声音部分也在游戏引擎内完成，贴合游戏娱乐的标准，因此缺乏专业性和严肃性，普遍局限在培养启蒙学生的兴趣，而无法实施系统和深入的音乐教学。

三、音乐教育软件未来展望

音乐教育软件的未来应该如何发展？能否在音乐教学上创新突破？能否将学生的乐感、音乐情绪等情感体验融入？

目前国内市场上的音乐教育软件，大多数都是供儿童娱乐的游戏软件，可以实现一些简易的互动模块，但只能作为一种辅助教学的工具，无法在教学层面上深入。这些软件目前无法脱离教师完成整个音乐教学，更无法取代音乐教师在音乐教学中角色的可能性，因为机器可以完成的内容，教师可以完成得更好。音乐教育软件未来的定位应是帮助人们完成人类无法完成的事情，而非试图取代音乐教师来完成教学，除非在技术上有进一步的突破。

换一种思维模式，如果我们借助人工智能平台，或许能将这些音乐教育软件提升到更高的水准。人工智能，又名Artificial Intelligence，指的是研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事情，又称机器智能，是计算机科学的一个分支[2]。在人工智能大环境下，各行各业催生了大量的相应产品，而音乐行业也孵化了与人工智能相关的软件产品，主要集中在人工智能算法作曲，人工智能音乐教育等。在音乐教育领域中，人工智能的应用主要体现在新型智能教学软件、音乐硬件设备的智能化、软硬件之间的多媒体交互等。

在作曲领域，已有索尼人工智能系统Flows Machines，自动创作了模仿披头士乐队风格的歌曲《Daddy’s Car》，这背后则是计算机通过深度学习，对上百万、千万音乐数据库进行精准分析后创作的。

笔者认为，在音乐教育领域，可以借鉴人工智能作曲的思路。利用计算机特有的储存、运算数据的优势，规避其情感处理的薄弱点，开发出一个专门用来预测音乐学习情况的数据平台，以教师和学生为教与学的主体、传统教学方法为手段、计算机技术为辅助。计算机不必干预音乐教师的实际教学，而是在课前或课后深度分析和预测学生弹琴的情况，将量化的数据反馈给教师。

可以参考笔者思考设计的流程图：

图7：笔者设计的人工智能辅助教学流程图

第一步，采集大量的学生演奏的样本集，运用机器学习的算法生成AI模型，进行预测，采集的维度不仅需要包含速度、力度、节奏等基础的维度，还需要用动作捕捉系统和leap motion来采集学生在三维空间下身体的动态幅度，以判断演奏是否具有表现力。

第二步，在tensorflow平台中分析学生在学习中每一次演奏的进步曲线，运用算法模型预测通过某一阶段的学习，学生能够达到什么样的水平，将预测生成的报告反馈给教师，再使教师对学生针对某一弱点加强训练，如此循环。这样不但可以规避机器在乐感、情感上不如人类的缺点，而且可以利用计算机相较于人类的优势，例如大量的重复操作、储存数据和数据分析的能力来为音乐教学服务。

如能按照这个思维开发出一款用来预测音乐学习数据的软件，仍是以教师和学生为主体，借用传统教学模式，计算机技术为次要和辅助，便可为教学起到锦上添花的作用。未来能否用人工智能的方法提升学习反馈的效度和信度，需要我们在实践和研究中进一步探索。

结 语

随着互联网时代的发展，音乐教育软件的普及已成为一种普遍现象和必然趋势，我们不可否认音乐教育软件的教学优势，但也必须承认这些软件的提升空间还很大。由于许多软件开发人员对音乐的理解不够，导致做出的软件空有技术的成分，忽略了音乐的本质，从而误导了学生和家长，甚至是人们对音乐教育行业的理解。所以在软件开发的过程中需要大量的音乐专业人士、音乐教师和音乐理论研究型人才提供指导，我们在使用这些软件时也需要经过筛选。目前，音乐教育软件的定位应该是在音乐教学中起到一定的辅助作用，而不能完全取代音乐教师来完成教学任务。

科技的进步催生了许多音乐教育软件，我们需要明白，技术不能替代艺术。目前音乐教育软件确实任重而道远，在技术和艺术层面都有很大的提升空间。但是未来的音乐教育软件具有一片光明的前景，人工智能技术的进步也将为音乐教育软件的应用提供更宽广的道路，为软件的设计提供更好的思路。教育信息化时代下，科技需要为艺术而生，为艺术教育服务。

注释:

[1][美]贝内特·雷默.音乐教育的哲学——推进愿景(第3版)[M].熊蕾译.北京:人民音乐出版社,2011:133.

[2]http://h.bkzx.cn/.