Исследование, опубликованное в журнале International Journal of Wireless and Mobile Computing, описывает шаг к улучшению онлайн-музыкального образования с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Тинг Чжан из Академии искусств университета Шанлуо в Китае разработал инструмент, который способен распознавать музыкальные ноты.
Работа Чжана основана на применении обработки изображений и машинного обучения, что позволяет учащимся более точно осваивать музыкальные концепции. Разработанная модель — нейронная сеть на основе пульсирующих связей (PCNN) — вдохновлена работой биологических нейронов, которые «срабатывают» при определенных стимулах.
Традиционные методы онлайн-обучения часто используют упрощенные цифровые представления нот, что затрудняет понимание тонкостей музыкальных символов. PCNN улучшает сегментацию музыкальных символов на изображениях нотных листов, позволяя точно различать даже искаженные представления.
Система, основанная на оптимизированной сверточной нейронной сети, достигает успешности до 97%. Это позволяет студентам получать обратную связь в реальном времени, даже без наставника. Исследования показали заметные улучшения в понимании учащимися ритма и мелодии, а также в освоении основ музыкальной теории.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Lian Li представила новые вентиляторы UNI FAN SL Wireless и STRIMER Wireless
«Слушая подкасты, ничего не узнаешь, ты должен устать, упасть без задних ног — такой должна быть встреча с образованием»
CHERRY XTRFY представляет долгожданные релизы продуктов на Gamescom 2024
Уровень «цифровой зрелости» компаний в России выше, чем в среднем по миру