Une IA spécialisée peut aider les apprenants de musique en ligne à comprendre les symboles musicaux
Une étape vers l'amélioration de l'éducation musicale en ligne en développant un outil d'IA capable de reconnaître la notation musicale est décrite dans un article publié dans le Journal international de l'informatique sans fil et mobile.
Les travaux de Ting Zhang, de l'Académie des arts de l'Université Shangluo, Shaanxi, Chine, abordent un problème de longue date dans l'enseignement de la musique numérique, où la capacité de reconnaître et d'interpréter la notation musicale est souvent insuffisante en raison des limitations de la plateforme.
La recherche montre comment le traitement d’images et l’apprentissage automatique peuvent aider les apprenants en ligne, en leur permettant d’acquérir une compréhension plus riche et plus précise des concepts musicaux.
Zhang a développé le Pulse-Coupled Neural Network (PCNN), un réseau neuronal artificiel inspiré du fonctionnement des neurones biologiques, qui « se déclenchent » en réponse à certains stimuli. Traditionnellement, l’enseignement musical en ligne s’appuie sur des représentations numériques simplifiées de la notation musicale, laissant les étudiants sans conseils essentiels lorsqu’ils tentent de comprendre les subtilités des symboles et des structures musicales.
Le modèle PCNN vise à améliorer la segmentation numérique des symboles musicaux au sein d'une image d'une partition musicale, par exemple. En incorporant une correction spectrale oblique dans le système, Zhang est capable de décomposer l'image en segments pour une différenciation précise entre les symboles. Cela permet d'analyser avec précision même les représentations déformées de la partition musicale, en tenant compte des symboles inclinés ou des désalignements.
L'utilisation d'un réseau neuronal convolutif (CNN) optimisé pour les tâches de reconnaissance d'images rend le système efficace et précis, lui conférant un taux de réussite allant jusqu'à 97 %.
Pour les étudiants, le système amélioré de reconnaissance de notation pourrait leur fournir des commentaires en temps réel, même lorsqu'aucun tuteur n'est disponible pour discuter. Ce système émule l'enseignement en face à face, où une rétroaction instantanée est généralement disponible. Les chercheurs ont constaté des améliorations notables dans la compréhension des élèves de la hauteur et du rythme ainsi que dans leur assimilation des concepts fondamentaux de la théorie musicale.
