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［摘要］在當下，音樂教育與科技緊密關聯、互相滲透。疫情期間，網絡教育成為時下主流，在線直播課程與錄播課程為學生提供了便利，zoom會議、騰訊課堂、釘釘等教育平臺的興起，不僅改變了人們對教育的認識，也突破了傳統的教育方式，未來的教育模式注定將發生變革。為確保當今的音樂教育能更好地順應未來的發展，音樂教師需要了解學習并分析評估音樂教育軟件，從而促進音樂教學，例如使用軟件制譜、用計算機軟件創編兒歌、使用軟件錄制學生的樂器演奏或合唱等。本文通過對音樂教育軟件在教學中的分析，指出其作用和有待提升之處，同時展望音樂教育軟件的未來。
［關鍵詞］音樂教育;音樂教育軟件;音樂教育技術
科技為音樂教育注入了新生活力，音樂教育也為科技提供了發展空間。從錄音技術到MIDI技術、計算機音樂，再到VR、大數據、人工智能等新型技術，這一切皆使得科技在音樂教育中的重要性日益漸增?？萍疾粌H在專業音樂教育中提供輔助，也在學校音樂教育和社會音樂教育中發揮著重要的作用。傳統技術與新型技術的融合，為學習者提供了便捷有效的教育與學習條件。在音樂教育中，使用軟件有諸多作用。對于專業音樂教育而言，軟件是教師和學生們創作時必不可少的手段，相比傳統作曲而言，作曲軟件的功能齊全，并且可以在計算機上實時地得到音響效果。對于學校音樂教育而言，軟件可以成為教學的載體，教師可以對耳熟能詳的樂曲重新配器，根據教學實際情況輸出各種調性的譜例，豐富教學的趣味性。對于學前音樂教育而言，軟件提供了音樂類互動游戲的功能，使幼兒在輕松愉悅的氛圍下接觸音樂，增強對音樂的興趣。對于社會音樂教育而言，軟件為不同程度的學習者提供了學習音樂的輔助方法，使音樂趨于大眾化、普及化。本文就音樂教育軟件的背景、分類、現狀、問題以及未來發展方向提出了思考。
一、音樂教育軟件的分類
音樂教育軟件已滲透入我們的生活，一些在線陪練軟件、自動糾錯軟件和虛擬樂器軟件主導了網絡音樂教育的市場。這些軟件研發的初衷是為了增強學生學習音樂的興趣和幫助學生理解音樂。
(一)音樂教育軟件的分類。音樂教育軟件分為:1.音樂啟蒙教育軟件。2.樂器訓練軟件。3.視唱練耳、樂理軟件。4.音樂考級軟件。5.和聲、復調軟件。6.編曲、創作軟件。其中，音樂啟蒙教育類軟件有MyFirstClassicalMusicBook等，器樂類有TheOne電鋼琴及配套軟件，羅蘭公司的電鼓、電吉他、電古箏等樂器學習軟件。視唱練耳、樂理軟件有EarTraining、丹麥皇家音樂學院開發的EarMaster、Rising公司開發的Auralia視唱練耳軟件等。用于和聲、復調教學的軟件有TonicaFugata等。編曲、創作類軟件有GroovePizza、Bandinabox等。1.音樂啟蒙教育類MyFirstClassicalMusicBook是一款適合幼兒音樂啟蒙的軟件，類似一部百科全書，其中有作曲家和樂器的介紹，以音頻和動畫結合的方式為小朋友介紹音樂知識。2.視唱練耳、樂理軟件英皇考級機構開發了一系列針對考級的視唱練耳、樂理訓練軟件，其中AuralBook和AuralTrainer軟件可以錄入用戶的演唱，并識別節奏、音高，從而判斷準確率。3.創作類紐約大學Musedlab音樂實驗室開發了許多在線的互動式音樂教育軟件。其中一款名為GroovePizza的在線應用可以用來創作不同風格的節奏型?？梢酝ㄟ^構建幾何圖形來創作鼓點，有搖滾、爵士、拉丁等風格。4.和聲、復調類TonicaFugata是為專業音樂學院學習四部和聲的學生所設計的，具有一定的專業性。學生可以按照四部和聲的規則在電腦上完成和聲作業，并可以用MIDI播放效果。另外TonicaFugata可以找出作業中的平行五、八度的錯誤，以便學生改正。
(二)音樂教育軟件的優點。1.激發學生對音樂學習的興趣軟件擁有豐富的視圖和觸發音效的按鍵，視聽結合的軟件界面受到學生們的喜愛。學生在使用軟件的過程中提升了愉快體驗，增強學習音樂的動機。2.增加學習的便利安裝在手機上的虛擬樂器軟件使學生可以隨時隨地觸發模擬樂器的聲音。樂理軟件提供練耳聽辨、和聲檢查錯誤的功能，為音樂專業的學生在學習和聲、視唱練耳的過程中提供了便利。3.提升學習的效率一些智能軟件包含了課后輔導練琴和在線陪練的功能，例如，系統自動發送課后作業的功能，課后通過軟件平臺線上與老師互動的功能，發送練琴的視頻，教師指點錯誤等。音樂教育軟件在音樂教學中存在著一定的效果，然而由于目前軟件的技術尚不完善，所以在音樂教育與科技相結合的過程中存在著痛點。
二、音樂教育軟件目前存在的問題
市場上的音樂教育軟件試圖實現音樂教學的智能化，卻在實現過程中普遍存在以下幾點嚴重的技術問題和漏洞，例如軟件的教學是否真正符合我們對音樂教學質量的需求?是否符合傳統音樂演奏的審美?軟件研發人員和在線陪練的教師是否接受過專業音樂訓練?軟件的技術層面是否僅僅停留在簡單的糾錯模塊實現?以上幾點問題應當引起我們的重視。下文將分別從技術與藝術兩個層面分析音樂教育軟件存在的問題。
(一)從技術層面出發。目前常見的音樂教育軟件的技術問題主要體現在以下幾點:1.聲音信號采集的反饋延時問題糾錯軟件普遍存在聲音延時問題。音樂教育軟件的信號采集方法可分為以下兩種:第一，模擬信號采集;第二，MIDI數字信號采集。MIDI信號采集穩定性較強，然而其技術難點在于MIDI樂器的研發。用于MIDI信號采集的樂器上需要安置MIDI接口，例如MIDI鍵盤。因此使用時具有一定的局限性，不適用于大部分的傳統聲學樂器。模擬信號的采集與MIDI信號采集過程分別如下圖所示:信號采集過程中，無論是MIDI信號采集還是音頻信號的采集，都存在一定的延時。錄音設備延時、信號處理速度緩慢以及軟件反饋的滯后，皆為軟件實施的過程帶來了諸多不便。在技術上，延時問題尚未能被克服，以目前的技術還無法達到完全同步。從音樂聲學的角度解釋，假設兩個聲音先后發聲，當兩個聲音間隔時間大于50毫秒，那么人耳對于間隔50毫秒的兩個聲音是可以辨別的。因此當延遲時間大于50毫秒，人耳便會感受到聲音沒有同步。在使用某些音樂教育軟件時，可以明顯地察覺到大于50毫秒以上的延時，有些甚至達到了500～1000毫秒的延時。如果學生每彈一個音都有延時，那么全曲整體的節奏反饋效果是滯后的。下圖解釋了音頻信號采集的延時，以模擬信號采集過程為例:如果軟件本身的標準就存在問題，那么軟件在矯正節奏方面是不規范、非專業的。當學生使用這類延時明顯的軟件來練琴時，軟件節奏識別功能是低效的。因此，在音樂教育陪練軟件的研發過程中應該考慮到延時的問題，研發者需要在軟件生產之前進行測試與校驗，至少需要將延遲時間控制在50毫秒以內，才可將其用于音樂教學。2.多聲部音高識別問題音頻采集技術的缺陷還體現在多聲部音高識別問題，許多音樂教育軟件存在著同時識別多音的功能障礙，當學生單手演奏簡單的單音時，軟件可以自動識別該音高，并提示演奏的正確與否。然而，當學生演奏復合音程或和弦時，有些軟件卻無法識別多個音高，導致和弦錯誤的部分無法被識別。這些軟件在采集音頻信號技術上還停留在較低的層面，基于手機系統與平板電腦系統的軟件雖然攜帶方便，卻缺乏精確的音頻信號采樣功能。并且信號采集易受噪音的干擾。音頻采樣的好壞與采樣精度和采樣頻率有關，手機自帶的麥克風設備與電腦自帶的聲音驅動設備采樣率與采樣精度過低，不足以滿足我們對高質量音樂的追求。因此，市場上的音樂教育軟件在矯正錯音方面的功能遠遠無法達到我們的需求。假設能將為軟件定制一套適用于采集聲音的硬件，例如為其配置小型的麥克風和聲卡，或許采集學生彈琴信號的功能會精準，相應的多音高識別問題也可以解決。
(二)從藝術層面出發。在藝術層面上，音樂教育軟件在培養學生音樂表現力與情感方面存在一些缺陷。音樂學習是情感的體驗，沒有情感的表演是機械化的、空洞的。貝內特·雷默在《音樂教育的哲學》中提出了他的觀點:“對音樂作品，要當作其自成一個世界來體驗，在這個音樂的世界里，一個人所具有的感覺不僅獨特，而且比其他任何客體來的都更直接，更強烈。［1］”音樂教育軟件在藝術層面的問題體現在以下幾點:1.樂感培養的缺失音樂表演的維度是多方面的，通常好的音樂表演在演繹樂譜本身的內容之外，與樂譜是存在偏離度的。在音樂表演中，常用IOI偏離度來表示速度、力度的偏離。速度、力度完全精準的表演是不具有表現力和樂感的。而這些科技軟件采集和分析的音樂維度是有限的，訓練出的演奏是機械化的。在學生表演過程中，一些軟件采集的維度僅有節奏和音準，而忽視了其他重要維度。一些音樂教育軟件訓練出的演奏模式是千篇一律的，因此想要在音樂教育軟件上體現出表演的靈動性，在技術上具有很大的難點。2.個性化教學的缺失第一、目標群體偏幼齡化。大部分音樂教育軟件適用于幼齡兒童，對于中等程度與高程度的學生，較難使其演奏得到進一步提升。第二，教學課件內容單一化，每一種軟件采用的是同一套教學模板，同一套課件，沒有針對性，未考慮到每位學生思維的獨特性，無法實現個性化教學。3.學習效果的局限性大量的音樂教育軟件是基于Unity3D和UnrealEngine4游戲制作軟件來完成視聽互動的。由于軟件中的聲音部分也在游戲引擎內完成，貼合游戲娛樂的標準，因此缺乏專業性和嚴肅性，普遍局限在培養啟蒙學生的興趣，而無法實施系統和深入的音樂教學。
三、音樂教育軟件未來展望
音樂教育軟件的未來應該如何發展?能否在音樂教學上創新突破?能否將學生的樂感、音樂情緒等情感體驗融入?目前國內市場上的音樂教育軟件，大多數都是供兒童娛樂的游戲軟件，可以實現一些簡易的互動模塊，但只能作為一種輔助教學的工具，無法在教學層面上深入。這些軟件目前無法脫離教師完成整個音樂教學，更無法取代音樂教師在音樂教學中角色的可能性，因為機器可以完成的內容，教師可以完成得更好。音樂教育軟件未來的定位應是幫助人們完成人類無法完成的事情，而非試圖取代音樂教師來完成教學，除非在技術上有進一步的突破。換一種思維模式，如果我們借助人工智能平臺，或許能將這些音樂教育軟件提升到更高的水準。人工智能，又名ArtificialIntelligence，指的是研究怎樣讓計算機做一些通常認為需要智能才能做的事情，又稱機器智能，是計算機科學的一個分支［2］。在人工智能大環境下，各行各業催生了大量的相應產品，而音樂行業也孵化了與人工智能相關的軟件產品，主要集中在人工智能算法作曲，人工智能音樂教育等。在音樂教育領域中，人工智能的應用主要體現在新型智能教學軟件、音樂硬件設備的智能化、軟硬件之間的多媒體交互等。在作曲領域，已有索尼人工智能系統FlowsMachines，自動創作了模仿披頭士樂隊風格的歌曲《Daddy’sCar》，這背后則是計算機通過深度學習，對上百萬、千萬音樂數據庫進行精準分析后創作的。筆者認為，在音樂教育領域，可以借鑒人工智能作曲的思路。利用計算機特有的儲存、運算數據的優勢，規避其情感處理的薄弱點，開發出一個專門用來預測音樂學習情況的數據平臺，以教師和學生為教與學的主體、傳統教學方法為手段、計算機技術為輔助。計算機不必干預音樂教師的實際教學，而是在課前或課后深度分析和預測學生彈琴的情況，將量化的數據反饋給教師?？梢詤⒖脊P者思考設計的流程圖:第一步，采集大量的學生演奏的樣本集，運用機器學習的算法生成AI模型，進行預測，采集的維度不僅需要包含速度、力度、節奏等基礎的維度，還需要用動作捕捉系統和leapmotion來采集學生在三維空間下身體的動態幅度，以判斷演奏是否具有表現力。第二步，在tensorflow平臺中分析學生在學習中每一次演奏的進步曲線，運用算法模型預測通過某一階段的學習，學生能夠達到什么樣的水平，將預測生成的報告反饋給教師，再使教師對學生針對某一弱點加強訓練，如此循環。這樣不但可以規避機器在樂感、情感上不如人類的缺點，而且可以利用計算機相較于人類的優勢，例如大量的重復操作、儲存數據和數據分析的能力來為音樂教學服務。如能按照這個思維開發出一款用來預測音樂學習數據的軟件，仍是以教師和學生為主體，借用傳統教學模式，計算機技術為次要和輔助，便可為教學起到錦上添花的作用。未來能否用人工智能的方法提升學習反饋的效度和信度，需要我們在實踐和研究中進一步探索。
四、結語
隨著互聯網時代的發展，音樂教育軟件的普及已成為一種普遍現象和必然趨勢，我們不可否認音樂教育軟件的教學優勢，但也必須承認這些軟件的提升空間還很大。由于許多軟件開發人員對音樂的理解不夠，導致做出的軟件空有技術的成分，忽略了音樂的本質，從而誤導了學生和家長，甚至是人們對音樂教育行業的理解。所以在軟件開發的過程中需要大量的音樂專業人士、音樂教師和音樂理論研究型人才提供指導，我們在使用這些軟件時也需要經過篩選。目前，音樂教育軟件的定位應該是在音樂教學中起到一定的輔助作用，而不能完全取代音樂教師來完成教學任務。科技的進步催生了許多音樂教育軟件，我們需要明白，技術不能替代藝術。目前音樂教育軟件確實任重而道遠，在技術和藝術層面都有很大的提升空間。但是未來的音樂教育軟件具有一片光明的前景，人工智能技術的進步也將為音樂教育軟件的應用提供更寬廣的道路，為軟件的設計提供更好的思路。教育信息化時代下，科技需要為藝術而生，為藝術教育服務。
作者:杭小羽 單位:上海音樂學院
