Halbestunde – обучение игре на фортепиано

Halbestunde – обучение игре
на фортепиано

Обзор проекта

Чтобы научиться искусно играть на музыкальном инструменте, необходимо усердие и регулярная практика. Но уроки с репетитором несколько раз в неделю могут позволить себе далеко не все, а самостоятельные занятия могут быть неэффективными. Причины в том, что ученик не знает, как правильно сыграть музыкальное произведение и не понимает, какие моменты нужно улучшить.
У юного предпринимателя из Берлина, Тибериуса Треппнера, появилась идея – сделать приложение, которое поможет ученику определять ошибки в исполнении без участия преподавателя. Это бы повысило эффективность самостоятельных занятий и сократило расходы на обучение. Идея родилась еще до пандемии Covid-19, но оказалась крайне актуальной в период строгого социального дистанцирования.

Содержание

Этап MVP

Задачей было спроектировать решение, которое поможет ученику определять ошибки в своем исполнении музыкального произведения. С технической стороны задача заключалась в необходимости сравнить два аудиофайла с записями музыкального произведения – эталонный и пользовательский, и идентифицировать несоответствия.
Работа над проектом началась с этапа MVP, который включал в себя проработку и структурирование концепции. Мы использовали продуктовый подход, методологии Scrum и Lean Startup.
На этапе проработки идеи мы провели воркшоп, на котором:
– исследовали рынок и конкурентов;
– выделили сегменты пользователей;
– конкретизировали, какие сложности возникают в процессе обучения;
– сформулировали гипотезы о том, что и как поможет разрешить эти сложности;
– провели интервью с заказчиком и потенциальными пользователями;
– сформулировали ценность для пользователей и желаемый бизнес-результат;
– определили приоритетные задачи, которые помогут быстро добиться этих результатов и снизят риски в дальнейшей работе.
Структурировать и визуализировать эту информацию помог Lean UX Canvas.
lean-ux-canvas
По словам основателя стартапа, финансовую поддержку на разработку MVP удалось получить сразу после того, как инвесторам продемонстрировали способ сканирования нот с высоким уровнем точности. Это одна из ключевых функций приложения.
mockup
Концепция была реализована в конце 2020 года в виде iOS-приложения. Сложность реализации этой задачи состояла в том, чтобы найти технологию, которая позволяет анализировать параметры двух музыкальных отрывков (точность попаданий в ноты). Мы провели исследование и несколько итераций по разработке, чтобы найти решение, которое позволило с точностью 80-95% определять несоответствия между двумя аудиофайлами и конкретизировать их.
MVP версия продукта позволила доказать работоспособность и востребованность идеи, а также собрать обратную связь от пользователей. Оказалось, что при наличии посторонних шумов во время записи аудиофайла снижается качество сравнения и, как следствие, точность определения несоответствий. Таким образом, мы отработали цикл обратной связи “создать-оценить-научиться”. После этого были внесены изменения, которые полностью исключает необходимость присутствия преподавателя.

Реализация полнофункционального приложения

Функционал

При разработке коммерческого продукта упор сделали на возможности сканирования нот с листа, прослушивания получившейся аудиодорожки и оценке игры пользователя в режиме реального времени.
Исходя из этого, функционал MVP с небольшими дополнениями перешел в полноценную версию продукта.
Это возможность распознавания нот с листа, загрузка готового файла PDF с нотами, отображение нот и проигрывание мелодии, запись пользовательского исполнения, сравнение аудиофайлов, показ результатов, раздел со статистикой и отслеживанием прогресса в обучении. Кроме того, появилось 3 уровня подписки. Теперь некоторые функции стали платными.
“У нас не было отрицательных отзывов о самом приложении, а скорее о том, что временно не работали некоторые фичи. Инвестор был очень впечатлен хорошими отзывами пользователей в App Store и Play Market. Они наглядно показывали интерес и вовлеченность людей в продукт”, - Тибериус Треппнер, СЕО компании "Halbestunde".
Логика взаимодействия с приложением
Как обучаться в приложении
Бизнес и аналитика
Мы подключили аналитику Firebase, теперь у заказчика есть возможность настраивать метрики и отслеживать поведение пользователей. Основные метрики:
– количество пользователей за день, неделю и месяц,
– количество новых и повторных пользователей,
– время в приложении,
– retention,
– покупки пробной версии продукта.
“Пока наш Retention не так уж высок, и его определенно нужно улучшать. Хорошая новость в том, что некоторые пользователи продолжают использовать приложение через 5 недель после установки”, - Тибериус Треппнер, СЕО компании "Halbestunde".
Архитектура backend-приложения
Логика архитектуры MVP-версии была заточена только на быструю проверку гипотез. Разработку полнофункционального приложения и его архитектуры мы начинали с нуля, используя лишь некоторые наработки из первой версии.
Перед стартом нужно было определиться с типом архитектуры бэкенда. Из трех рассматриваемых подходов – микросервисного, монолитного и Serverless – выбрали последний. Его суть в отсутствии выделенного сервера. Приложение полностью полагается на инфраструктуру облачных сервисов.
Бессерверный подход выигрывал сразу по нескольким пунктам:
– коммерчески выгоден для бизнеса – платим только за то, что используем,
– легкая масштабируемость,
– быстрый процесс обновления приложения по сравнению с другими подходами,
– более современный подход к построению систем.
В качестве хостера мы выбрали Amazon Web Services (AWS), одну из самых развитых и надежных облачных платформ в мире.
Экономическая выгода использования архитектуры AWS Serverless обусловлена использованием сервиса Lambda functions. Лямбда-функции не работают на постоянной основе. Они активируются и отключаются по мере необходимости, и оплата взимается только за время их работы.
Параллельно с бэкенд-разработкой велась работа над фронтендом приложения – нативными Android и iOS приложениями. Здесь нам удалось оптимизировать процесс распознавания нот и сохранения их в необходимом формате за счет SDK от PlayScore 2, таким образом перенеся работу алгоритма прямо на устройство пользователя.

Управление проектом

Работа над полнофункциональным приложением велась полгода, начиная с января 2021 года. За это время был переработан дизайн, с нуля разработаны бэкенд и 2 мобильных приложения Android и iOS, в которые сразу интегрировали технологию распознавания нот SDK от PlayScore 2. Помимо этого, подключены платные подписки с оплатой через Google Play и App Store.
Над приложением работала команда из Product Owner, iOS и Android-разработчиков, Backend-разработчика и QA-инженера.

Результаты

• Продукт на стадии Proof of Concept получил грант 133000 евро от
Министерства экономики, труда и энергетики Бранденбурга, Германия для дальнейшего развития

• Победитель International Venture Academy, Sophia business Angels (международная организация инвесторов ) – Лучшая презентация

• Приложение в топ-10 приложений Германии в категории «Образование»

• Публикации в прессе – Startup Valley, GM Berlin и др.

• Более 50 тыс. скачиваний (Android + iOS).

• География пользователей – 60 стран

• Сотрудничество с GENIUS Venture Capital.

На данный момент продукт готовится к следующему раунду привлечения инвестиций.

Технологии

IOS: Swift, Realm, RxSwift / RxCocoa, Alamofire, WeScan, OpenCV
Android: Kotlin и Jetpack Compose
Backend: Python 3.8, SQL Alchemy, Amazon Web Services, Lambda functions
Algorithm: Python 3.8
DevOps: Gitlab CI/CD, AWS SAM
Тестирование: Pytest
Вспомогательные утилиты и программы: MuseScore 3.

Отзыв:

Tiberius Treppner

Tiberius Treppner, CEO компании “Halbestunde”

«Изначально Konig Labs создала PoC моего продукта всего за 10 000 евро. Это позволило мне продемонстрировать потенциал моего продукта и в конечном итоге привело меня к раунду инвестиций».

Проверенный отзыв в системе Clutch

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены