¿Cómo separar las partes y el acompañamiento de una canción con un solo clic?
Se recomienda utilizar división de segundos luz, operación tonta, separación de voces en línea y separación rápida de música de fondo y voces.
La separación vocal es una técnica de procesamiento de audio que tiene como objetivo separar partes vocales específicas del audio mezclado. Esto es útil para reconocimiento de voz, mejora de voz, edición de audio y otras aplicaciones. La aplicación de la IA en la separación de la voz humana suele implicar aprendizaje profundo y tecnología de redes neuronales. Los siguientes son los principios generales de la separación vocal:
Modelo de aprendizaje profundo: utilice una red neuronal profunda (DNN) o una red neuronal convolucional (CNN) y otros modelos de aprendizaje profundo. Estos modelos pueden aprender representaciones de características complejas y ayudar a separar las voces humanas del audio mixto.
Datos de entrenamiento: para entrenar el modelo, se requiere una gran cantidad de datos de audio, incluidas voces humanas y sonidos de fondo. Estos datos se utilizan para entrenar el modelo para que aprenda a reconocer las características de las voces humanas y otros ruidos.
Datos etiquetados: los datos de entrenamiento normalmente requieren etiquetas, que indican qué sonidos son voces humanas y cuáles son ruido de fondo en cada momento. Esto ayuda al modelo a aprender el patrón de separación correcto.
Extracción de características: en los modelos de aprendizaje profundo, las capas convolucionales se suelen utilizar para extraer características del audio. Estas características pueden incluir información espectral, información en el dominio del tiempo, etc., que ayudan a distinguir las voces humanas de otros sonidos.
Red neuronal recurrente (RNN): las series temporales son muy importantes en el procesamiento de audio porque el audio es una señal que varía en el tiempo. Las estructuras de redes neuronales recurrentes, como RNN, pueden capturar la información de sincronización de las señales de audio y ayudar a procesar mejor los datos de audio.
Función de pérdida: durante el proceso de entrenamiento, es necesario definir una función de pérdida para medir la diferencia entre la salida del modelo y la etiqueta real. Las funciones de pérdida comunes incluyen la función de pérdida de entropía cruzada.
Algoritmo de optimización: ajuste los parámetros del modelo mediante algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, para que el modelo separe mejor las voces humanas y los sonidos de fondo.
Inferencia: una vez completado el entrenamiento, el modelo se puede utilizar para inferencia, es decir, para separar voces humanas de nuevos datos de audio. En la etapa de inferencia, la propagación hacia adelante generalmente se usa para predecir la voz humana y los sonidos de fondo en cada punto temporal del audio a través del modelo.
El rendimiento de la separación vocal depende de muchos factores, como la calidad de los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo, el ajuste de parámetros, etc. En los últimos años, con el desarrollo continuo de la tecnología de aprendizaje profundo, la separación vocal ha logrado avances significativos en aplicaciones prácticas.