榮 耀 的 王 是 誰 呢 ? 萬 軍 之 耶 和 華 , 他 是 榮 耀 的 王 !
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音频处理工具

http://lalal.ai,这个音频处理工具太牛了,它可以对复杂的合成音轨进行精准分离和无损提取。我试了一下,效果非常好。

它主要用于两个场景,一个是音轨剥离,一个是声音移除,例如它可以提取人声、鼓、贝斯、吉他和弦乐等声音,也可以去除背景音乐、麦克风隆隆声以及其他不需要的噪音。下面的视频演示了剥离伴奏和人声的效果,还是比较直观的。

也去搜罗了下实现原理,找到一篇介绍 MSS(Musical Source Separation)的论文:https://inria.hal.science/hal-01945345/document,它介绍了基于模型和基于信号处理的两种较为传统的处理方式,也提到,当前引入深度神经网络来解决这个问题的应用越来越多,不过最大的局限性还是可用于学习的数据太少,例如你让工具单独提取音频中鸟叫的声音,可能就比较吃力。

特别说明

我们通过公开渠道获得这些信息,不意味着具有此信息的使用权。本站属非盈利自愿者创建,如有版权争议,请来函告知以便我们删除。

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它主要用于两个场景,一个是音轨剥离,一个是声音移除,例如它可以提取人声、鼓、贝斯、吉他和弦乐等声音,也可以去除背景音乐、麦克风隆隆声以及其他不需要的噪音。下面的视频演示了剥离伴奏和人声的效果,还是比较直观的。

也去搜罗了下实现原理,找到一篇介绍 MSS(Musical Source Separation)的论文:https://inria.hal.science/hal-01945345/document,它介绍了基于模型和基于信号处理的两种较为传统的处理方式,也提到,当前引入深度神经网络来解决这个问题的应用越来越多,不过最大的局限性还是可用于学习的数据太少,例如你让工具单独提取音频中鸟叫的声音,可能就比较吃力。

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