□ 白 雁

新时代，数字技术加速融入高校艺术教育，人工智能可为声乐学习提供音准识别、演唱记录、资源匹配等支持。受个体嗓音条件、训练进度差异影响，传统统一化教学模式，很难充分满足学生个性化学习需求。为此，立足教学实际探讨AI赋能下高校声乐个性化教学实践路径，能够为声乐教学模式创新提供有益参考。

学生声乐学习数字档案重在连续记录，涵盖基础音域、音准表现、曲目完成情况，留存课堂反馈、课后练习及阶段性演唱音视频，实现声音状态与学习过程对应。教师可在学期初采集演唱样本，结合学生的声部特点与学习经历确定学习起点，按教学周期更新训练记录。AI识别音高、节奏、气息问题，教师结合发声状态、作品难度复核，明确训练改进方向。档案不只用于数据存储，更新后生成训练建议，明确下一阶段曲目与练习重点；学期末再将起始样本与阶段作品进行比较。同时，规范资料访问权限与保存期限，使数字记录服务于教学决策和学生自我观察。

依托智能分层训练，适配差异化学情需求。分层声乐训练要以数字档案和教师专业听辨为基础，依据学生实际能力配置差异化学习任务，允许学生完成阶段评价后调整训练层级。基础较弱的学生可借助音高曲线和节奏提示练习音准，教师为其设置速度较慢且音域适中的曲目；具有一定演唱基础的学生可利用智能伴奏调整速度与调性，重点处理气息衔接和声音控制；进入作品表现阶段后，训练内容应转向语言处理及音乐风格，使技术练习逐步进入完整演唱。AI反馈主要用于课后训练中的即时提醒，学生可根据偏差位置反复练习并提交阶段录音，课堂教学则由教师分析问题形成的原因，纠正只看分值而忽视声音质量的倾向，再依据连续数据调整任务难度，使教学进度与学生实际状态保持一致。

融合创作舞台实践，拓展声乐教学新场景。数字音乐创作可以使声乐训练由既定曲目演唱延伸到作品处理与舞台呈现，为学生提供运用声音知识的具体情境。教师引导学生利用智能工具调整伴奏结构，结合自身音域调整作品调性，围绕演唱主题开展简单旋律续写、段落改编；在创作过程中需要比较不同伴奏速度及和声配置对演唱效果的影响，使学生理解声部与伴奏之间的配合关系。排练阶段可利用录音分析比较不同演唱方案，由教师结合声音强弱、节奏处理和情感表达确定修改方向，之后通过线上作品展示或小型音乐会完成舞台检验，并根据观演反馈开展复盘；技术生成内容还需接受质量和版权审核，使数字创作、声乐训练与演出实践形成连续的教学过程。

人工智能为高校声乐个性化教学带来新的技术条件。数字档案能够记录学生的声音变化，分层训练有助于调整学习任务，数字音乐创作则拓展了声乐实践形式。实际应用中仍需坚持教师主导，使数据分析与专业听辨相互配合，从而提高声乐教学的针对性。

（作者系包头师范学院音乐学院副教授）