日前，国内知名的养老服务品牌泰康之家公告其养老院的老年人使用了音乐教育、音乐治疗专家梁詠诗自主研发的“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1．0”之后，获得了显著的成效。在此之前，我国音乐治疗临床尚没有利用人工智能技术带来的分析工具，尚缺乏脑科学技术提供的定量评估方法，所涉及的神经机制尚有待深入研究。虽然这个问题现在仍未完全解决，但是梁詠诗女士作为国内少数研究出通过人工智能手段将音乐教育和治疗与数字医学、脑科学、计算机科学相结合的创新者，已经将国内的音乐教育治疗发展推进了一大步。
音乐治疗诞生于1940年的美国，其作为一种临床治疗方法广泛应用于精神病治疗、老年陪护、特殊教育、胎教早教、美容驻颜、睡眠减压等领域。音乐治疗对个体的干预依托于音乐的四种基本功能。一是生理共振作用。音乐可以通过大脑边缘系统调节躯体运动、自主神经及大脑皮质，同时作为一种声波，可以与个体的生理频率发生共振并加强神经元之间的联结。二是心理共情作用。音乐能够以一种非语言化的方式直接影响个体情绪，并创造意向世界与想象空间。三是社会共融作用。音乐能够提高人际交往能力、语言沟通能力和自我克制能力，影响人与人之间的关系。四是审美共享作用。美的音乐可以唤起美的体验，唤醒内心积极的力量，使个体享受生命的历程。
尽管音乐治疗的效果得到了普遍认可和接受，但是其现有的技术手段仍然存在靶向不准，比如缺乏病理针对性，忽视个体差异性；费时费力、人工成本高、场地受限；专业性低，疗效评估指标不成体系，也不够客观和隐私泄露等方面的缺陷。梁詠诗女士研发的“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”通过人工智能的自然语言处理、机器视觉、语音识别等技术以音乐教育的模式“个性化学习—实时反馈—大规模数据分析”为音乐治疗“诊断—治疗—评估”的全过程创新提供了思路。
梁詠诗女士称，通过音乐教育实现治疗很好地解决了病人的羞耻心理。音乐治疗要做到精准施策，首先必须进行“望闻问切”。“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”通过建构AI多模态情感对话系统，关联语言、面部表情、肢体动作等多方面的信息，基于语音识别模型、意图识别模型、多模态情感计算算法、闲聊模型、语音合成技术等，在人机交互过程中建立起立体的个人画像，包含用户社会属性、心理特征、行为特征、生活习惯、兴趣爱好、患病成因等，抽象出一个标签化的患者模型。同时，基于预训练的语言表征模型的边界增强神经网络分类算法，对以往心理疗法的案例进行处理，建立专病知识图谱，从而使患者模型与专病对应策略形成映射关系，自动生成个性化的音乐学习与治疗计划，可广泛应用在远程诊断和远程教学领域。同时，AI多模态情感对话系统也可以辅助护士、教育人员开展更加全面分析，为音乐处方的开具提供依据。
其次，“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”利用了人工智能个性化学习、大数据算法的优势，做到了音乐教育（治疗）评估和个性化学习路径干预（音乐处方）的双重优化。以往，音乐教育治疗评估过程带有较强的主观性和经验性，而“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”一方面借助机器学习和自然语言处理的方法，半自动化完成海量文献的Meta分析，找到评估最有效的证据；另一方面运用传感器获取个体的行为轨迹，如眼动、面部肌肉运动、肢体行为等、记录人体的生理指标并开展数据分析，可以得到科学的、客观的、可量化的临床症状改善评估结果，解决了事后报告、社会期许偏差、主观性强等问题。在个性化学习路径干预，即音乐处方方面，“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”通过建立音乐资源库，并根据节拍、律动、流派、和声、乐器、情绪等构建分类器，面向不同的治疗用途，如躯体放松功能、场景描述功能、情感情绪功能等，实现对症下药；该云平台对音乐教育和治疗的技术手段进行改进，如通过语音合成技术进行指导语声音塑形、通过自然语言处理方法进行歌曲填词技术的优化、通过音乐合成技术对器乐即兴演奏过程进行优化、基于计算机仿真系统辅助歌曲演唱中的呼吸训练、依托生成对抗神经网络创作个性化歌曲等，增加了音乐治疗的多样性，进而提高了可覆盖人群的广度。
泰康之家的成功案例已表明，梁詠诗研发的“基于深度学习的音乐练习行为分析指导云平台V1.0”可以广泛应用于特殊群体的治疗，比如认知障碍老人、阿尔兹海默症患者、孤独症儿童、智障儿童等特殊人群。音乐教育作为更温和、被大众普遍接受的方式，潜移默化地实现音乐治疗的目的，不仅在适应社会上做到了灵活巧妙，且在技术和治疗手段上实现了创新，因此梁詠诗女士为我国特殊群体治疗做出了杰出的贡献。