李卫艳博士（Weiyan Li），来自中国重庆西南大学音乐学院，其研究成果《Analysis of Piano Performance Characteristics by Deep Learning and Artificial Intelligence and Its Application in Piano Teaching》于2022年1月27日发表在国际期刊《Frontiers in Psychology》的教育心理学版块。这项研究旨在探讨深度学习（Deep Learning, DL）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在智能钢琴教学中的应用，以期为现代钢琴教学带来革新，并提升整体教学质量。
随着中国经济的快速发展及居民生活水平的提升，特别在发达城市中，越来越多的家长重视学前儿童的综合素质培养，并为孩子选择智能钢琴学习作为早教手段。自2015年首款智能钢琴“The ONE”问世以来，全国范围内出现了大量智能钢琴培训班，融合了互联网信息技术、自动控制技术和AI技术的智能钢琴逐渐成为学前儿童钢琴启蒙教育的重要工具。
传统钢琴教学面临种种局限，而智能钢琴以其自动演奏、智能评分、远程教育等功能，为儿童学习钢琴提供了全新的技术支持。同时，深度学习在音乐教学中的应用，如基于DL的自动音乐转录技术，可帮助学习者即时查找错误，提高学习效率。这成为此项研究的基础动因，研究主旨是优化智能钢琴教学方法，增强儿童学习兴趣与主动性，并通过技术手段改进教学效果。
本研究整体分为以下几个步骤：
研究首先详细分析了智能钢琴的九大功能模块，包括： - 智能乐谱模块：具备庞大的在线曲库，支持自动翻页和超高清实时显示。 - 自动演奏模块：通过互联网实现远程控制和同步互动。 - AI训练模块：包括课堂模式和练习模式，能够对儿童演奏进行智能评价与指导。 - 静音转换模式：支持静音操练并可切换多达120种乐器音色。 - 娱乐互动模块：融入“游戏+练习”的轻松学习模式。 - 智能评估与反馈：通过AI算法对儿童的音准、节奏和强弱进行自动打分。 - 线上线下结合教学模式：提供网络授课与本地课堂的双重教学选择。
为了提升智能钢琴在教学中的反馈能力，研究设计了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的音符起始点检测方法： - 通过短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）进行时频分析，将原始的时域钢琴音乐信号转化为频率-时间分布。 - 构建CNN模型，包含输入层、多个卷积层、池化层及全连接层，利用88种钢琴音的频谱数据进行训练。 - 使用MIDI调整钢琴声音数据（MAPS数据集），优化模型并实现音符检测的输出。
以40名4至6岁学龄前儿童为研究对象，研究运用智能钢琴系统围绕《铃儿响叮当（Jingle Bells）》进行课程设计： - 前期设计： 针对学前儿童注意力容易分散、富于想象等心理特征，设计生动有趣的动画教学内容，以吸引注意力。 - 课程测试： 儿童通过观看演奏示范动画，标注乐谱分解和练习和弦；教师同时通过智能评分模块实时检测儿童操作。 - 分组教学： 采用一对多或小组演奏方式，由教师引导完成集体练习；智能钢琴后台则对儿童表现进行数据记录。
为检测教学效果，研究通过问卷方式收集儿童及家长的数据反馈，涵盖学习兴趣、主动性及家长满意度等指标。
通过80,000次迭代训练，CNN模型在钢琴音符起始点检测中表现稳定，能精确地输出乐谱片段的音符起始点。研究验证了神经网络模型的可靠性。
调查显示，80%的儿童喜欢智能乐谱，82%喜欢结合游戏的智能钢琴课程。儿童最感兴趣的音乐活动依次为钢琴演奏、节奏练习、阅读乐谱和音乐欣赏。这表明智能钢琴教学因其动态化的学习内容能够极大程度上激发儿童兴趣。
问卷结果显示：84%的儿童对钢琴学习表现出积极态度，教学中的“智能伴奏”功能显著提高了学习效率。基于网络的伴奏与评分功能帮助学生自我纠错，培养了自主学习能力。
85%的家长认为孩子的学习兴趣得到了提升，儿童的乐谱阅读能力及演奏能力均有提升。智能钢琴教学也减少了家长的辅导压力，使家庭教育与系统教学形成互补。
本研究在深度学习与人工智能技术应用到音乐教学尤其是儿童启蒙教育领域做出了重要贡献。研究证明： - 学术意义：智能钢琴教学通过结合DL与AI技术改善了儿童音乐学习系统，使学习体验更具交互性和主动性。 - 实践意义：通过数据分析与定性调查，发现智能钢琴能刺激儿童兴趣、加强技术掌握，是未来学前教育的可推广学习工具。 - 创新意义：采用CNN音符起始点检测算法，为教育工作者和智能硬件厂商提供技术参考。
此外，研究还指出了未来可深入探讨的方向，如音符检测算法精度提升及更大范围的儿童调查研究，以进一步促进“智能教育”系统的进步。