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Spleeter — 可快速分离歌曲中人声和伴奏音乐的开源AI工具(视频)

将一首歌曲分离为独立的人声和音乐一直是音乐制作人、DJ以及任何想使用独立音乐伴奏的人头疼的事情。之前虽然有很多种方法,但是都不完美,而且很耗费时间。现在,一款新的开源AI工具软件将这一棘手的问题变的快速简单。

Spleeter — 可快速分离歌曲中人声和伴奏音乐的开源AI工具(视频)

这个软件名为Spleeter,是由法国音乐流媒体服务公司Deezer为研究目的而开发。该公司目前将软件以开源软件包的形式发布到Github上,可供任何人下载和使用。只需要提供一个音频文件,然后Spleeter就会将它分成两个、四个或五个独立的音轨,也称为“主干”。结果虽然算不上完美,但是非常有用。Spleeter本身的速度非常快,在专用GPU上运行时,它可以将音频文件分成四个主干,比实时速度快100倍。

下面是大卫·鲍威(David Bowie)的《Changes》中使用软件的例子。在纯人声和纯音乐的主干中都有一些音频失真,但是整体效果非常好。

技术专家安迪·拜奥(Andy Baio)撰写了一篇有关Spleeter的技术博文,其中包含很多自己操作的例子。他说,该软件产生的人声:

“有时会有机器人自动调谐的感觉,但是相对于其他解决方案而言,遗漏的数量令人震惊地低。”

他还指出,Spleeter对于希望任何想创建混搭的人来说也将非常有用。

该AI工具功能强大,但是对使用者是有要求的,就是你必须会一些专业技术。除非你总是使用Python或Google的AI工具包TensorFlow(用于训练Spleeter的软件)这类的软件,否则必须下载一些程序才能让所有程序正常运行。而且,你必须习惯使用命令行输入(尽管非常简单),而不是更易于使用的可视化界面。

Deezer的首席数据和研究官奥雷连·赫罗特(Aurelien Herault)在通过电子邮件对媒体讲话时说,公司对该软件进行了20000首音乐曲目的培训,这些音乐带有预先隔离的人声,涵盖各种音乐流派。从这些信息中,软件学习了如何隔离音轨本身。

总体而言,Spleeter是一个非常出色的软件,说明AI工具如何使复杂的创意工作变得更简单。机器学习目前正用于自动化解决一系列耗时的任务,从删除图片的背景到升级旧视频游戏中的纹理。这些工具越来越多地被整合到消费软件中,从Adobe的Photoshop到Runway ML等新竞争者软件。

Deezer公司说,它没有计划将Spleeter变成一个消费者工具,但是人们可以将其用于自己的工作,并在其上制作简单的界面。对于希望将孤立的人声整合到混音中的DJ和制作人,或者对于希望创建自制卡拉OK伴奏音轨的人来说,它是非常显而易见的首选应用(这些活动可能不符合版权法,这取决于最终产品的分发方式)。

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