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TAB北京 | 音乐笔记CEO闫文闻:利用数据分析如何在音乐教育领域里做到个性化的学习

  12月16和17日,由映魅咨询旗下的教育科技媒体POWER教育主办的“2016年TAB北京教育科技论坛”在北京顺利举行。本次活动邀请国内来自教育界、投资界、科技界的近20家公司的代表出席分享。在本次活动上,音乐笔记CEO闫文闻从音乐教育、产品科技的角度阐述了他对这个教育科技行业的认识。

  下面是闫总在会议中演讲的内容整理:

  闫文闻:大家好,今天分享一下我们做技术的进了教育领域后对产品和教育领域简单的认识。

  先简单介绍一下我们的团队,我们团队从2009年开始一直在做传感器相关的电子消费品,上一个产品主要是高尔夫的陪练,现在的产品是钢琴或者乐器的陪练,这六七年来做的是最基础的商业逻辑、团队基因是把传感器放到不同的应用场景里,替人收集一些人可能没有办法收集得到的数据,让机器自动化的做一些计算。整个这几年做下来,最开始做高尔夫陪练产品的时候,那时候大家管这些技术叫“人机交互”技术,这两年换了一个新名词叫“人工智能”,其实基础的算法和内容基本上就是一些模式识别的基础算法,再结合现在越来越多的像深度学习、不同的计算方法,提升算法效率的计算方法,本质上来说是帮助人或者帮助特定的训练去提供一些人达不到的分析结果。一个非常直观的例子来说,比如现在做的音乐笔记这款产品,基本上用了四类传感器,包括声音、图像、动作捕捉、肌肉电,之后在这个领域里的机器可以判断得了的非对即错的部分替人去判断,这时候机器产生的判断可以达到每秒千次以上,这是人远远达不到的。

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  大家都在说一个趋势,说机器越来越多的去替代基础的特定领域里人的重复性劳动或者最低端的劳动。我们做高尔夫陪练产品,后来这个产品卖到全球100多个国家,最开始上市是在北美所有的苹果店里做投放,现在扩展到像棒球、垒球、网球、足球、篮球。其实我们团队一直是在做这样一个基础的商业逻辑,现在只是又挪到了素质教育:音乐教育的环节里。基础的逻辑是用机器去替代这个领域里最基础的重复性的人的劳动。

  在音乐这个领域里,我们看到的最基础的重复性的劳动是针对琴童的课后练习,在练琴环节上,现在主要的状态是老师不管、家长不懂、学生不练。对于家长来说,超过95%的家长是完全不懂琴的,也没有受过专业的艺术教育和训练,家长完全没有判断能力。这里边最基础的人(授课老师)的劳动就是在挑错音、挑错节奏,把这个信息再反馈给孩子,给孩子一些最基础的建议。我们这个产品也是从人干起来最累而且是最低端的产品开始切入就是一个练、测、评的产品。

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  这个产品整体的构架是硬件+APP+云的这样一套典型的智能硬件的构架,第一块是通过游戏化的设置、学习社区的设置能让孩子觉得练琴这件事比以前变的更好玩了,对他们来说是让他们练的更多,练的时间更长,这是最基础的动作。数据精准的分析和采集包括报告会呈现给家长、机构、老师,尤其是家长,因为有95%以上的家长是没有受过专业的音乐教育培训。

  拿钢琴的硬件来说,是有一个摄像头,有一套腕带的搭配。摄像头主要识别内容是音高和节奏,这是所有练琴的孩子最基础的需求,而摄像头现在通过视觉包括音频分析的精度,识别的精度应该是基本上超过了99.5%以上,这个精度基本上已经超越了很多陪练老师识别的精度。一个和弦按下去三四个琴键,机器可以分出来哪个键是第一二三四的顺序被摁下去,人的感觉是四个一块摁下去的,这时候其实摄像头每秒采频率几十赫兹,但是已经超越了人最基础的能力。

  而腕带我们更多围绕它跟手相关的演奏技巧的数据,力度、演奏法、指法、双手配合等等。这些东西是一个孩子练习任何一首曲子都是基础的三个阶段的演进。1、是识谱的阶段,摸音的阶段,把音都按正确。2、特定的节奏能够把音弹对,四拍八拍十二拍,3、力度、演奏法一系列的东西。所以我们的产品体系基本上第一阶段识谱的时候通过免费App跟弹,弹到哪里电子曲谱跟着你走到哪里,这一块主要用音频分析做。

  第二点注意的应该是音高和节奏的对错,这个是通过摄像头、通过视觉的分析方法,识别精度已经超过了陪练的老师。

  第三,腕带的轻重基本上是通过腕带的方式再结合人的服务,提升他的演奏技巧。这样一个体系是在教、学、练、测、评、考、演不同环节里面,我们主要做的是练、测、评,重点还是配合老师的教和学提升老师教学的效率。刚才提到我们用技术做了最基础的教研,这些教研是来自于现在签约的一线钢琴演奏家和教育者,我们签约了一些演奏家,也包括一系列的钢琴系的系主任。演奏做自动化的分析,把演奏的关键数据指标和内容都重新呈现到曲谱上,作为孩子参照、临摹基础的内容,同时不同谱子的拆分和要点的讲解都是来自于各大培训名师。

  我们希望通过这样一套东西让孩子学琴练琴的效率和体验能够变的更好,让孩子像做游戏一样不断的练习,能跟小朋友随时PK,随时对比,练琴的时间越来越长。对于家长来说省心,对比真人陪练又省钱。对于老师和机构,给了他们一个高效的课后作业管理的系统,以前钢琴的教学是没有作业本概念的,下了课之后老师跟学生基本上没有什么交互和联系,这是为什么叫音乐笔记,其实这也是一个课堂笔记,也是一个作业本的概念。希望通过课后的自动化数据的采集和分析能够让老师的教学效率提高,让老师能够提供服务的更多,在单位时间里产生的收入更多。

  我们给自己的定位可能在不同的地方也讲过不止一次,我们是这个行业里面所有人的基础工具,我们在这个领域里面第一不赚卖琴的钱,第二不赚培训费,我们做的事情就是陪练,我们做的事情是通过技术高效地加工内容,通过技术高效地评测孩子每一次的演奏,对于这个领域里面说,从造琴的、卖琴的、教琴的、学琴的这些不同的环节,我们都是一个跟他们原有业务不冲突的新品类。在这个领域里,B端可以用这样一个工具提高自己的生产力,C端基本上可以用这样一个工具去提升自己的用户体验,提升自己的练习效率。我们给自己的定位是一个电子陪练或者叫陪练机器人,我们做的东西是帮助每个人提高自己的效率。

  讲一讲我们围绕教研的技术体系,刚才提到了我们用了四类传感器,现在这四类传感器国内授权的专利有两项,全球的专利加在一块现在是20几项的专利,这个团队是典型的技术型的团队。进了素质教育、音乐教育这样一个领域,我们是通过四类普通传感器的一些判断的算法,既收集专业人士的弹奏数据,也收集孩子们的数据,所以对专业的数据或者优质数据来说,我们主要对内容提供方提供的价值就是一个高效的内容加工和切分。我们现在做出来的音视频的弹奏示范和内容说白一点相当于是一个升级版的DVD。电子曲谱上点哪儿,弹奏就放到哪儿,点哪儿,弹奏的详解就会出来,这里面把不同的内容包括曲谱、音视频这些内容自动化的做对齐,以前对齐如果是编辑做效率是非常低的,现在的音视频和曲谱对齐的是速度是毫秒级,这个相当于一万多首曲子,七八千有音视频弹奏的示范,包括讲解的东西都用算法和机器整体跑一遍,做了最基础的内容的结构化。当然这种里面的拆分和里面不同结构化方式也是结合了不同类型老师的教研,因为音乐本身就是一个多元化的行业。而且现在教学方法并没有一个通吃天下或者兼顾所有的一套教学方案,所以我们是结合不同类型的艺术家和大师的方式,通过算法、通过机器做的自动化的切分。

  在这个基础之上再结合孩子每一遍弹奏的频次就可以做到所谓的个性化或者说自适应。基本上现在判断孩子弹奏的对错包括内容和相似度基本上可以细化到每次触键。这样可以依托他们自弹奏的结果再给他推荐他最优的下一步。最优的下一步包括了他应该参考什么内容,参考什么样的音视频演奏的示范,还有他重点应该练哪一段,在这一段还有什么重点的练习方法,比如应该降速、应该分手、应该轻重,要选择不同方式,这是通过对基础内容最基础的拆分和每一次的评测是做到了每个孩子的自适应或者个性化。这是刚才提到的围绕教研的技术。

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  现在来说至少在未来的5年之内让机器教人弹奏乐器、教人弹弹琴这件事可能还是很不现实的,可能学科教育比艺术教育突破要更快一些,因为学分教育的标准化程度、标准化的教研更多一些,我们觉得通过个性化的数据再通过一套自适应的系统确实是能够提高孩子练习的效率和效果。这也是我们团队一直讲的自己的愿景,通过个性化的数据和技术进步提升人的学习效率和学习能力。我们认为这些数据比起医疗或者其他领域可能是更结构化的一些数据,而更结构化的数据特别适合放给机器不断的学习,不断的总结。

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  我们接下来也始终会把自己定位成一个行业的基础的,带传感器的SaaS这样一套系统,让更多人、更多机构、更多合作伙伴用,同时我们会基于数据会给大家开发更多的增值服务,提升每个机构的效率,提升C端用户体验,能够让效率提升之后大家的商业模式得到进一步的优化。这可能是我们做的整体的一件事。

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