Home-theater-designers
Việc tách các phần khác nhau của một bài hát mà không có phần gốc thật là khó, nhưng có một công cụ có tên là LALAL.AI điều đó khá có khả năng xử lý quy trình. Nó tách các bài hát giữa giọng hát và nhạc cụ với nỗ lực tối thiểu và không yêu cầu kỹ năng kỹ thuật âm thanh.
Và trong khi LALAL.AI đã khá vững chắc, gần đây nó đã có một bước tiến vượt bậc nhờ sự ra đời của kiến trúc mạng nơ-ron mới có tên là Cassiopeia. Nó có Rocknet, mạng nơ-ron thế hệ trước của dịch vụ, và làm cho nó tốt hơn về mọi mặt.
làm thế nào để tìm ra khi bạn tạo tài khoản google của mình
Cassiopeia của LALAL.AI mang đến điều gì?
Nói một cách thực sự đơn giản: Cassiopeia cung cấp kết quả phân tách được cải thiện với ít hiện vật âm thanh hơn đáng kể. Toàn bộ mục đích của LALAL.AI là kéo và tách giọng hát và nhạc cụ khỏi một bản nhạc, vì vậy việc có một tính năng có thể cải thiện khả năng này thật tuyệt vời.
Với mạng nơ-ron mới, LALAL.AI sẽ mất nhiều thời gian hơn một chút để tạo các rãnh phân tách, nhưng đó là một sự đánh đổi nhỏ cho sự cải thiện lớn về chất lượng.
Vậy có gì khác nhau? Về cơ bản, Rocknet, vẫn còn sử dụng được trên LALAL.AI, chỉ xem xét thành phần biên độ trong khi bỏ qua thành phần pha. Mạng nơ-ron Cassiopeia mới hơn xem xét thành phần pha của tín hiệu đầu vào và tạo ra pha cho tín hiệu đầu ra. Thông qua quá trình này, các bản nhạc được chia nhỏ sẽ chứa ít hiện vật âm thanh hơn.
Nói một cách dễ hiểu, thuật toán mới sẽ phân tích sâu hơn về bài hát để tạo ra sự phân tách tốt hơn.
Để chứng minh rằng dịch vụ của mình hoạt động hiệu quả hơn, LALAL.AI đã thử nghiệm nó với Spleeter, OpenUnmix và Extended Unmix. Nó cũng so sánh kết quả với mạng nơ-ron Rocknet của chính nó. Bạn có thể xem toàn bộ kết quả của bài kiểm tra trên Blog của LALAL.AI , nhưng về cơ bản, Cassiopeia vượt trội hơn tất cả những người khác ở hầu hết các hạng mục trên nhiều thể loại được lựa chọn ngẫu nhiên khác nhau như jazz, soft rock, pop, v.v.
Điều thú vị là Rocknet vẫn thể hiện tốt hơn ở kênh vocal. Cassiopeia đã thẩm thấu nhiều hơn một chút từ nhạc cụ vào giọng hát. Tuy nhiên, LALAL.AI chỉ ra rằng những con số không phải lúc nào cũng nói lên toàn bộ câu chuyện và đôi khi chất lượng âm thanh thực sự có thể khác với những gì các thử nghiệm cho thấy.
Đây là những gì công ty đã nói về vấn đề này:
Mặc dù Cassiopeia thua Rocknet về các chỉ số chính thức cho giọng hát, cả phần nhạc cụ và đặc biệt là phần thân giọng được Cassiopeia tách ra cho âm thanh tự nhiên và nhẹ nhàng hơn nhiều so với Rocknet, không có các tác phẩm âm thanh kim loại đặc trưng của các giải pháp khác.
truy cập ổ cứng mac từ windows
Tôi đã tự mình kiểm tra kết quả và nhận thấy rằng mạng nơ-ron Cassiopeia đã tạo ra sự phân tách âm thanh rõ ràng hơn. Ca khúc giọng hát hầu như không có sự xâm nhập dễ nhận thấy từ các nhạc cụ, đó chính xác là những gì bạn muốn từ một công cụ như LALAL.AI
Như đã nói, kết quả từ Rocknet vẫn khá tốt và chúng hoàn toàn có thể sử dụng để tách vocal track khỏi nhạc cụ.
phải làm gì nếu bạn nghĩ rằng điện thoại của mình đã bị tấn công
Bạn thử tính năng Cassiopeia mới của LALAL.AI như thế nào?
Nếu bạn muốn thử nghiệm mạng nơ-ron mới, bạn có thể truy cập LALAL.AI và đảm bảo rằng Sử dụng thuật toán mới hộp được chọn ở gần cuối màn hình khi bạn tải lên một bài hát.
Bạn cũng có thể chọn mức độ gây hấn được sử dụng bởi thuật toán để tách các bài hát. Bình thường là tốt cho hầu hết các bản nhạc, nhưng bạn có thể thử nghiệm với Nhẹ nhàng và Linh hoạt để xem điều gì tạo ra một bản nhạc tốt hơn cho bạn.
Đăng lại Đăng lại tiếng riu ríu E-mail LALAL.AI giúp tách giọng hát và nhạc cụ dễ dàngThay vì dành hàng giờ để tạo thân cây, LALAL.AI sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm việc đó trong vài giây.
Đọc tiếp Chủ đề liên quan- Thăng chức
- Sản xuất âm nhạc
Dave LeClair là Điều phối viên video của MUO, đồng thời là nhà văn của nhóm tin tức.
Xem thêm từ Dave LeClairTheo dõi bản tin của chúng tôi
Tham gia bản tin của chúng tôi để biết các mẹo công nghệ, đánh giá, sách điện tử miễn phí và các ưu đãi độc quyền!
Bấm vào đây để đăng ký