Home-theater-designers
Oddělit různé části písně bez skutečného kmene je obtížné, ale existuje nástroj nazvaný LALAL.AI to je docela schopné zvládnout proces. S minimálním úsilím rozděluje skladby mezi vokály a instrumentálky a nevyžaduje žádné znalosti zvukového inženýrství.
A zatímco LALAL.AI byl již docela solidní, nedávno udělal velký krok vpřed díky zavedení své nové architektury neuronových sítí s názvem Cassiopeia. Vyžaduje to Rocknet, neuronovou síť předchozí generace této služby, a vylepšuje ji téměř ve všech směrech.
co je nejvíce nezaujatá zpráva
Co přináší Cassiopeia společnosti LALAL.AI ke stolu?
Zjednodušeně řečeno: Cassiopeia poskytuje lepší výsledky rozdělení s výrazně menším počtem zvukových artefaktů. Celým účelem LALAL.AI je vytáhnout a oddělit vokály a nástroje od stopy, takže mít funkci, která může zlepšit schopnosti, je úžasné.
S novou neuronovou sítí bude LALAL.AI generovat rozdělené stopy o něco déle, ale to je malý kompromis pro obrovské zlepšení kvality.
Co je tedy jiné? Rocknet, který je stále použitelný na LALAL.AI, v zásadě zohledňuje pouze složku amplitudy, přičemž ignoruje složku fáze. Novější neuronová síť Cassiopeia zohledňuje fázovou složku vstupního signálu a generuje fázi pro výstupní signál. Během tohoto procesu budou rozdělené stopy obsahovat méně zvukových artefaktů.
Jednoduše řečeno, nový algoritmus jde hlouběji do analýzy skladby, aby vytvořil lepší rozdělení.
Aby LALAL.AI dokázal, že jeho služba funguje efektivněji, testoval jej proti Spleeter, OpenUnmix a Extended Unmix. Výsledky také porovnala s vlastní neuronovou sítí Rocknet. Kompletní výsledky testu si můžete prohlédnout na Blog LALAL.AI Ale v zásadě Cassiopeia překonala všechny ostatní ve většině kategorií napříč různými náhodně vybranými žánry, jako je jazz, soft rock, pop a tak dále.
Je zajímavé, že Rocknet si stále vede lépe ve vokálním kanálu. Cassiopeia má o něco větší infiltraci z instrumentálky do vokálu. LALAL.AI však poukázal na to, že čísla ne vždy vypovídají o celém příběhu a někdy může být kvalita zvuku ve skutečnosti odlišná od toho, co ukazují testy.
Společnost k této záležitosti uvedla:
Ačkoli Cassiopeia zaostává za Rocknetem, pokud jde o formální metriky vokálů, jak instrumentální část, tak zejména vokální kmen oddělený Cassiopeií zní mnohem přirozeněji a měkčeji než Rocknetův, bez kovově znějících artefaktů, které jsou tak charakteristické pro ostatní řešení.
baterie zmizela z hlavního panelu Windows 10
Výsledky jsem sám vyzkoušel a zjistil jsem, že neuronová síť Cassiopeia vedla k čistějšímu rozdělení zvuku. Vokální skladba neměla téměř žádnou viditelnou infiltraci z instrumentálky, což je přesně to, co chcete od nástroje, jako je LALAL.AI
S tím bylo řečeno, že výsledky z Rocknetu byly stále docela dobré a byly naprosto použitelné pro izolaci vokální stopy od instrumentálky.
nejlepší způsob, jak vytvořit vývojový diagram
Jak vyzkoušíte novou funkci Cassiopeia od LALAL.AI?
Pokud chcete nové neuronové síti dát šanci, můžete jít na LALAL.AI a ujistěte se, že Použijte nový algoritmus Při nahrávání skladby je zaškrtnuto políčko ve spodní části obrazovky.
Můžete také zvolit úroveň agresivity, kterou algoritmus používá k rozdělení stop. Normální je dobré pro většinu skladeb, ale můžete experimentovat s mírnými a agresivními, abyste zjistili, co vám vytvoří lepší stopu.
Podíl Podíl tweet E-mailem LALAL.AI usnadňuje oddělení vokálů a nástrojůMísto trávení hodin vytvářením stonků uživatelé LALAL.AI umělou inteligenci zvládnou během několika sekund.
Číst dále Související témata- Povýšen
- Hudební produkce
Dave LeClair je koordinátor videa pro MUO a také spisovatel zpravodajského týmu.
Více od Dave LeClairaPřihlaste se k odběru našeho zpravodaje
Připojte se k našemu zpravodaji a získejte technické tipy, recenze, bezplatné elektronické knihy a exkluzivní nabídky!
Kliknutím sem se přihlásíte k odběru