--- # System prepended metadata title: HePai｜合拍 --- # HePai｜合拍 **一款結合人工智慧與音樂理論的智慧和聲學習應用程式** ## 一、專案概述 **HePai｜合拍** 是一款從音樂教育現場需求出發，結合 **人工智慧技術、音樂理論分析與數位學習設計** 所開發的智慧學習工具。專案核心在於透過數位科技，回應音樂班與音樂系學生在學習和聲學時，長期面臨的批改延遲、即時回饋不足、自主練習困難，以及教師批改負擔過重等問題。 在傳統和聲學教學中，學生完成四部和聲作業後，往往需要等待教師批改，才能得知自己的作答是否符合規則。然而，和聲進行並不像一般標準答案題型只有唯一解，只要聲部安排、和弦配置、功能進行與終止方式符合音樂理論，皆可能成立，因此，學生即使完成作業，仍常無法立即判斷自己的答案是否合理，進而影響練習效率與學習信心。 **HePai｜合拍** 希望扮演一位 **24 小時在線的 AI 和聲助教**。使用者只需拍攝或上傳自己的手寫或印刷樂譜，系統即可透過影像辨識與規則分析，自動判讀譜面內容，檢查是否出現違反和聲規則的情況，並提供具體錯誤標示、規則說明與修正建議，協助學生進行高品質的自主學習。 --- ## 二、核心問題 ### 1. 缺乏即時回饋 學生完成作業後，往往需要等待教師批改，無法在思路最清楚的當下立即修正錯誤，造成學習成效延遲。 ### 2. 和聲進行沒有唯一解 四部和聲並非標準答案型題目，只要符合規則便可能成立，因此學生常難以判斷自己的作答是否合理。 ### 3. 教師批改負擔過重 和聲作業批改需要高度專業知識與大量時間成本，教師難以持續提供高頻率且細緻的個別化回饋。 ### 4. 自主學習門檻高 學生在課後若缺乏即時回饋工具，常無法有效持續練習，也較難累積穩定的理論判斷能力。 --- ## 三、專案目標 ### 短期目標 開發一款具備 **拍照上傳、自動辨識、自動偵錯、即時回饋** 功能的 App，協助學生在課後自主練習四部和聲。 ### 中期目標 建立穩定且可擴充的和聲規則分析引擎，提升系統對不同題型、不同調性、不同錯誤型別的辨識與分析能力。 ### 長期目標 將 HePai 擴展為更完整的音樂教育數位學習平台，逐步納入以下內容： - 四部和聲分析與批改 - 樂理知識學習 - 音樂常識題庫 - 大學音樂術科考試練習 - 個人化學習分析 - 教師教學統計與班級趨勢觀察 最終希望降低音樂教育資源差距，提升不同背景學習者的學習機會與可近性。 --- ## 四、目標客群 | 類別 | 使用情境 | 主要需求 | |---|---|---| | 音樂系學生、音樂班學生 | 術科考試練習、課後檢討、四部和聲作業練習 | 快速知道錯在哪裡、理解錯誤原因、獲得修正方向 | | 音樂教師 | 批改輔助、教學示範、課堂統計 | 降低批改負擔、掌握學生常見錯誤、提升教學效率 | | 未來潛在使用者 | 對音樂理論有興趣的非音樂班學生 | 以較低門檻學習音樂知識與考試內容 | --- ## 五、功能構想 ### 1. 樂譜辨識模組 支援拍照或上傳 `PDF`、`PNG`、`JPG` 樂譜，並可辨識以下內容： - 譜號 - 調號 - 拍號 - 音符位置 - 小節結構 - 聲部分布 系統可辨識 **手寫或印刷樂譜**，並提供糾錯機制，讓使用者可手動調整辨識結果，以提升分析準確度。 #### 延伸處理功能 - 去斜校正 - 對比增強 - 雜訊處理 - 樂譜裁切 - 手動校正介面 --- ### 2. 規則分析引擎 依據《和聲學總論》、《Harmony》與相關教學資料，建立可程式化的和聲規則庫，針對學生作答進行逐步分析。 #### 核心檢查項目 - 平行五度 - 平行八度 - 隱伏五度 - 隱伏八度 - 導音上行解決 - 聲部交錯 - 和弦重增、重減 - 功能進行合理性 - 終止式辨識 #### 可辨識的終止式類型 - 完全終止 - 變格終止 - 半終止 此模組的核心價值，在於將抽象的和聲規則轉換成可執行、可視覺化、可回饋給學習者的分析邏輯。 --- ### 3. 回饋與視覺化介面 系統不僅找出錯誤，也強調讓學生 **理解錯誤原因與修正方式**。 #### 錯誤標註方式 - 直接在譜面上標示錯誤位置 - 以不同顏色或圖示區分錯誤類型 - 點擊錯誤後顯示詳細說明 #### 顯示內容 - 錯誤名稱 - 規則條文 - 錯誤原因 - 修正建議 - 可接受範例 - 改寫建議譜例 透過具體且可操作的回饋，幫助學生逐步內化和聲規則，而非僅停留在「知道錯了」的層次。 --- ### 4. 學習與統計模組 為了讓 HePai 不只是一次性的批改工具，系統也將提供長期學習追蹤與教學分析功能。 #### 學生端功能 - 個人錯誤分析報告 - 常見錯誤統計 - 練習歷程紀錄 - 進步趨勢觀察 #### 教師端功能 - 班級常見錯誤總覽 - 題型表現分析 - 錯誤分布統計 - 教學調整依據 #### 延伸功能 - 週報模式：整理學生每週練習題型與錯誤分布 - 學習歷程視覺化 - 教學示範資料輔助整理 --- ## 六、系統流程圖（簡要） ```text 使用者上傳照片或樂譜檔案 → 系統進行影像前處理（去斜、增強對比、裁切） → 辨識五線譜與音符資訊 → 對應調性與和聲功能 → 規則引擎進行逐小節檢查 → 結果視覺化輸出（錯誤提示、規則說明、修正建議） ``` --- ## 七、產品價值與教育意義 ### 1. 提升學習即時性 學生可以在完成作業後立即獲得回饋，不必等待教師批改，提升練習效率與學習節奏。 ### 2. 強化自主學習能力 透過規則說明與錯誤分析，學生得以逐步建立自我檢查能力，降低對標準答案與外部指導的依賴。 ### 3. 降低教師批改負擔 系統可協助完成初步規則檢查，使教師將更多時間投入更高層次的教學引導與音樂性討論。 ### 4. 降低教育資源差距 對課後較難獲得穩定指導的學生而言，HePai 提供一個可重複使用、可即時回應的數位學習支持工具。 ### 5. 推動音樂教育數位轉型 HePai 嘗試將原本高度依賴人工判讀的和聲學習歷程，轉化為即時、互動且具教育價值的數位學習模式。 --- ## 八、未來發展方向 HePai 未來將不僅止於四部和聲錯誤檢查，而是朝向更完整的音樂教育平台發展。 ### 1. 擴充題庫模組 納入 **大學音樂術科考試** 常見題型，包含： - 四部和聲 - 樂理 - 音樂常識 ### 2. 發展個人化學習系統 依照使用者常見錯誤、練習歷程與能力表現，提供更精準的學習建議與題目推薦。 ### 3. 建立教師教學後台 協助教師追蹤班級學習情況，作為課堂規劃與補強教學依據。 ### 4. 拓展客群 未來將逐步擴展至非音樂班體系，讓更多對音樂有興趣的人，都能透過這套工具學習並掌握音樂知識。 ### 5. 持續優化辨識與分析準確度 透過真實使用資料與教學回饋，持續改善樂譜辨識模型、規則分析引擎與使用者介面體驗。 --- ## 九、總結 **HePai｜合拍** 是一款以音樂教育為出發點、以人工智慧為技術核心、以學習者需求為設計導向的數位教育工具。它試圖回應和聲學學習中最核心的問題：**回饋不即時、規則難內化、自主練習門檻高、教師批改負擔重**。 透過 **拍照上傳、自動辨識、規則分析與視覺化回饋**，HePai 希望成為學生在課堂之外可以隨時依靠的學習助手，也成為教師在教學現場中能夠有效運用的輔助平台。 更重要的是，HePai 不只是為了檢查錯誤而存在，而是希望透過科技，讓抽象、艱深且高度依賴專業指導的和聲學習，變得更即時、更清楚、更可近，也更能支持不同背景的學習者持續進步。它代表的不只是單一 App，而是一種對未來音樂教育方式的想像：**讓每一位學習者，都能在適當的時刻得到適當的回饋，並在反覆練習中真正理解音樂。** --- ## 十、附錄 ### 開源內容清單 - 文件類： - 題庫(包含詳解)的 [文件檔案 和 JSON 檔案](https://drive.google.com/drive/folders/1-GfqWaAGY_c2xmT5b61sNE5g6z1tXV0_?usp=sharing) - 軟體類： - [五線譜音符元件產生器](https://github.com/percyhuang195/musicalNoteImageGenerator)，採用 MIT 授權，目前這個專案是一個 Android APP，未來目標是將這個專案打造成插件，供其他開發者使用。 ### 文件授權條款 本文件採用自訂授權條款，允許於教育用途下改作、引用與再散布，惟需註明來源，且不得將原始資料直接作為非教育性盈利商品販售。 ### 軟體授權條款 本軟體採用 MIT 授權，請參考 GitHub 連結中的 LICENSE 區塊，以暸解授權條款內容。