論文の概要: Tuning Music Education: AI-Powered Personalization in Learning Music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13514v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 05:25:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:45:33.733863
• Title: Tuning Music Education: AI-Powered Personalization in Learning Music
• Title（参考訳）: チューニング音楽教育 : 音楽学習におけるAIを活用したパーソナライゼーション
• Authors: Mayank Sanganeria, Rohan Gala,
• Abstract要約: 本稿では,音楽教育の課題に対処するために,このような音楽技術の進歩を利用した2つのケーススタディを提案する。 最初のケーススタディでは、音声トラックからパーソナライズされたエクササイズを生成するために、自動コード認識を使用するアプリケーションを紹介した。 第2のケーススタディでは,アダプティブピアノ方式の本を試作し,オートマチック・ミュージック・トランストラクレーションを用いて,異なるスキルレベルでのエクササイズを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2046223849354785
• License:
• Abstract: Recent AI-driven step-function advances in several longstanding problems in music technology are opening up new avenues to create the next generation of music education tools. Creating personalized, engaging, and effective learning experiences are continuously evolving challenges in music education. Here we present two case studies using such advances in music technology to address these challenges. In our first case study we showcase an application that uses Automatic Chord Recognition to generate personalized exercises from audio tracks, connecting traditional ear training with real-world musical contexts. In the second case study we prototype adaptive piano method books that use Automatic Music Transcription to generate exercises at different skill levels while retaining a close connection to musical interests. These applications demonstrate how recent AI developments can democratize access to high-quality music education and promote rich interaction with music in the age of generative AI. We hope this work inspires other efforts in the community, aimed at removing barriers to access to high-quality music education and fostering human participation in musical expression.
• Abstract（参考訳）: 最近のAIによるステップファンクションの進歩は、音楽技術の長年の問題で、次世代の音楽教育ツールを作るための新たな道を開いた。 パーソナライズされ、エンゲージメントされ、効果的な学習体験を作ることは、音楽教育における継続的な課題である。 本稿では,これらの課題に対処するために,音楽技術におけるこのような進歩を用いた2つのケーススタディを提案する。 最初のケーススタディでは、音声トラックからパーソナライズされたエクササイズを生成するために、自動コード認識(Automatic Chord Recognition)を使用して、従来の耳のトレーニングと実際の音楽コンテキストを結びつけるアプリケーションを紹介した。 第2のケーススタディでは,音楽の興味に密接な関係を維持しつつ,異なるスキルレベルでのエクササイズを生成するためにAutomatic Music Transcriptionを用いた適応ピアノ手法の本を試作した。 これらの応用は、最近のAI開発が、高品質の音楽教育へのアクセスを民主化し、生成AI時代の音楽とのリッチな相互作用を促進する方法を示している。 高品質な音楽教育へのアクセスの障壁を取り除き、人間の音楽表現への参加を促進することを目的としている。

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