Oddělení různých částí skladby bez skutečného kmene je obtížné, ale existuje nástroj s názvem LALAL.AI to je docela schopné zvládnout tento proces. Rozděluje skladby mezi vokály a instrumentální nástroje s minimálním úsilím a bez nutnosti zvukových technických dovedností.

A zatímco LALAL.AI byl již docela solidní, nedávno učinil obrovský krok vpřed díky zavedení své nové architektury neurální sítě s názvem Cassiopeia. Bere Rocknet, neuronovou síť předchozí generace této služby, a vylepšuje ji téměř ve všech směrech.

Co přináší Cassiopeia z LALAL.AI ke stolu?

Zjednodušeně řečeno: Cassiopeia poskytuje vylepšené výsledky rozdělení s podstatně menším počtem zvukových artefaktů. Celým účelem LALAL.AI je táhnout a oddělit vokály a nástroje od stopy, takže mít funkci, která může zlepšit schopnost, je úžasné.

S novou neuronovou sítí bude LALAL.AI generovat rozdělené stopy trvat o něco déle, ale to je malý kompromis pro obrovské zlepšení kvality.

Co se tedy liší? V zásadě Rocknet, který je stále použitelný na LALAL.AI, bere v úvahu pouze amplitudovou složku, zatímco ignoruje fázovou složku. Novější neuronová síť Cassiopeia zohledňuje fázovou složku vstupního signálu a generuje fázi pro výstupní signál. Prostřednictvím tohoto procesu budou rozdělené stopy obsahovat méně zvukových artefaktů.

instagram viewer

Zjednodušeně řečeno, nový algoritmus jde hlouběji do analýzy písně a vytváří lepší rozdělení.

Aby dokázal, že jeho služba funguje efektivněji, testoval jej LALAL.AI proti Spleeter, OpenUnmix a Extended Unmix. Rovněž porovnal výsledky s vlastní neuronovou sítí Rocknet. Úplné 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 atd.

Zajímavé je, že Rocknet si stále vede lépe ve vokálním kanálu. Cassiopeia má o něco více infiltrace z instrumentálů do vokálů. LALAL.AI však poukázal na to, že čísla ne vždy vypovídají o celém příběhu a někdy se kvalita zvuku může ve skutečnosti lišit od toho, co ukazují testy.

Zde společnost řekla o této záležitosti:

Ačkoli Cassiopeia zaostává za Rocknetem, pokud jde o formální metriky pro vokály, instrumentální část a zejména vokální stopku odděluje Cassiopeia zní mnohem přirozenější a měkčí než Rocknet, bez kovově znějících artefaktů, které jsou pro ten druhý tak charakteristické řešení.

Výsledky jsem testoval sám na sobě a zjistil jsem, že neuronová síť Cassiopeia má za následek čistší zvukové rozdělení. Vokální stopa neměla téměř žádnou znatelnou infiltraci z instrumentálů, což je přesně to, co chcete od nástroje jako LALAL.AI

S tím bylo řečeno, že výsledky z Rocknetu byly stále docela dobré a byly naprosto použitelné pro izolaci vokální stopy od instrumentálů.

Jak vyzkoušíte novou funkci Cassiopeia v LALAL.AI?

Pokud chcete dát nové neuronové síti šanci, můžete jít na LALAL.AI a ujistěte se, že Použijte nový algoritmus Při nahrávání skladby je zaškrtnuto políčko v dolní části obrazovky.

Můžete také zvolit úroveň agrese používanou algoritmem k rozdělení stop. Normální je dobré pro většinu skladeb, ale můžete experimentovat s Mild and Agresivní, abyste zjistili, co pro vás vytváří lepší skladbu.

E-mailem
LALAL.AI usnadňuje dělení vokálů a nástrojů

Místo toho, aby trávili hodiny vytvářením stonků, uživatelé LALAL.AI umělou inteligencí, aby to zvládli během několika sekund.

Přečtěte si další

Související témata
  • Povýšen
  • Hudební produkce
O autorovi
Dave LeClair (1432 článků publikováno)

Dave LeClair píše zprávy z Google / Android, spravuje sociální média a objevuje se ve videích.

Více od Davea LeClaira

Přihlaste se k odběru našeho zpravodaje

Připojte se k našemu zpravodaji s technickými tipy, recenzemi, bezplatnými elektronickými knihami a exkluzivními nabídkami!

Ještě jeden krok…!

V e-mailu, který jsme vám právě poslali, potvrďte svou e-mailovou adresu.

.