Cómo separar voces y acompañamiento
¿Cómo separar voz y acompañamiento? Se recomienda utilizar división de audio en segundos luz, operación tonta, separación en línea de voces humanas y separación extremadamente rápida de música de fondo y voces humanas.
La separación vocal es una técnica de procesamiento de audio diseñada para separar partes vocales específicas del audio mezclado. Esto es útil para aplicaciones como reconocimiento de voz, mejora del habla, edición de audio, etc. 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 modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales profundas (DNN) o redes neuronales convolucionales (CNN). Estos modelos pueden aprender representaciones de características complejas que ayudan a separar las voces humanas del audio mixto.
Datos de entrenamiento: Para entrenar el modelo, se requiere una gran cantidad de datos de audio que contengan 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, se suelen utilizar capas convolucionales para extraer características en el audio. Estas características pueden incluir información espectral, información en el dominio del tiempo, etc., que ayudan a distinguir las voces humanas de otros sonidos.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN): En el procesamiento de audio, las series temporales son muy importantes porque el audio es una señal que cambia con 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 pueda separar mejor las voces humanas y los sonidos de fondo.
Inferencia: después del entrenamiento, el modelo se puede utilizar para inferencia, es decir, para separar voces humanas en nuevos datos de audio. La etapa de inferencia normalmente utiliza la propagación hacia adelante para predecir los sonidos vocales y de fondo en cada punto temporal del audio a través del modelo.
El rendimiento de la separación de la voz humana depende de muchos factores, como la calidad de los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo y el ajuste de parámetros. En los últimos años, con el desarrollo continuo de la tecnología de aprendizaje profundo, la separación vocal ha logrado avances significativos en aplicaciones prácticas.