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チャンネルへの音楽の分割は、人工知能によって行われます(ビデオ)


サウンドミュージックの効果的な分離さまざまなチャンネルの伴奏は、音楽プロデューサー、音楽愛好家、パフォーマー、カラオケアプリケーションのクリエイターまたはプロデューサーにとって不可欠です。ボーカルを打楽器、ピアノ、または他の楽器から分離することは、プロのアプローチと洗練された機器を必要とするかなり骨の折れる作業です。

ストリーミングサービスに関連する専門家Deezerは、音源をチャネルに分割するための効率的なアルゴリズムを備えた学習ニューラルネットワークを発表しました。オープンソースは、PythonとTensorFlowに基づいて、機械学習手法を使用して作成されたオープンソースのSpleeterアプリケーションです。


ダウンロードするすべてのユーザー向けアプリケーションとライブラリ、次の機能が利用可能になります。ボーカルと音楽伴奏の2つのチャンネルへの分割。ボーカルとドラム、ベース、その他の音楽の4つのサウンドチャネルへの分割。そして、ボーカル、ドラム、ベース、ピアノ、その他のオーディオ伴奏の5つのチャンネルに分割されます。


最初のユーザーは、アプリケーションがオーディオファイルを必要なチャンネルに非常にすばやく分割します。たとえば、5.5分のオーディオファイルの処理には、わずか3分しかかかりません。同時に、サウンドチャンネルへの継続的な分離の高品質が注目されましたが、以前の技術のいずれもまだ達成することができなかった同様のものです。

支払われた既存のアプリケーションとは異なり(たとえば、1トラックの処理に4ドル)、提示されたSpleeterプログラムは料金を請求しません。

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