Home-theater-designers
Het scheiden van verschillende delen van een nummer zonder de eigenlijke stam is moeilijk, maar er is een tool genaamd LALAL.AI dat is heel goed in staat om het proces aan te kunnen. Het splitst nummers tussen zang en instrumentals met minimale inspanning en geen audio-technische vaardigheden vereist.
En hoewel LALAL.AI al behoorlijk solide was, heeft het onlangs een enorme stap voorwaarts gemaakt dankzij de introductie van zijn nieuwe neurale netwerkarchitectuur genaamd Cassiopeia. Het vereist Rocknet, het neurale netwerk van de service van de vorige generatie, en maakt het op bijna alle manieren beter.
hoe je iemands e-mail anoniem kunt spammen
Wat brengt Cassiopeia van LALAL.AI op tafel?
Om het heel simpel te zeggen: Cassiopeia biedt verbeterde splitsingsresultaten met aanzienlijk minder audio-artefacten. Het hele doel van LALAL.AI is om zang en instrumenten van een nummer te halen en te scheiden, dus het is geweldig om een functie te hebben die de mogelijkheden kan verbeteren.
Met het nieuwe neurale netwerk zal LALAL.AI iets langer nodig hebben om de gesplitste tracks te genereren, maar dat is een kleine afweging voor de enorme kwaliteitsverbetering.
Dus wat is er anders? Kortom, Rocknet, dat nog steeds bruikbaar is op LALAL.AI, houdt alleen rekening met de amplitudecomponent en negeert de fasecomponent. Het nieuwere Cassiopeia neurale netwerk houdt rekening met de fasecomponent van het ingangssignaal en genereert de fase voor het uitgangssignaal. Door dit proces zullen de gesplitste tracks minder audio-artefacten bevatten.
Om dat allemaal in eenvoudige bewoordingen te zeggen, gaat het nieuwe algoritme dieper en analyseert het nummer om een betere splitsing te creëren.
Om te bewijzen dat zijn service effectiever werkt, heeft LALAL.AI het getest tegen Spleeter, OpenUnmix en Extended Unmix. Het vergeleek de resultaten ook met zijn eigen Rocknet neurale netwerk. U kunt de volledige resultaten van de test bekijken op De blog van LALAL.AI , maar eigenlijk presteerde Cassiopeia beter dan alle anderen in de meeste categorieën in verschillende willekeurig geselecteerde genres zoals jazz, soft rock, pop, enzovoort.
Interessant is dat Rocknet nog steeds beter presteert op het vocale kanaal. Cassiopeia heeft iets meer infiltratie van de instrumentals in de zang. LALAL.AI wees er echter op dat cijfers niet altijd het hele verhaal vertellen en dat de geluidskwaliteit soms anders kan zijn dan wat de tests laten zien.
Dit is wat het bedrijf hierover zei:
Hoewel Cassiopeia achterop blijft bij Rocknet in termen van formele metrische gegevens voor zang, klinken zowel het instrumentale gedeelte als vooral de vocale stam gescheiden door Cassiopeia veel natuurlijker en zachter dan dat van Rocknet, zonder de metaalachtig klinkende artefacten die zo kenmerkend zijn voor de andere oplossingen.
een Spotify-afspeellijst dupliceren
Ik testte de resultaten voor mezelf en ik ontdekte dat het neurale netwerk van Cassiopeia resulteerde in schonere audiosplitsingen. Het vocale nummer had bijna geen waarneembare infiltratie van de instrumentals, en dat is precies wat je wilt van een tool als LALAL.AI
Dat gezegd hebbende, de resultaten van Rocknet waren nog steeds redelijk goed, en ze waren absoluut bruikbaar om de vocale track te isoleren van de instrumentals.
extern bureaublad van Windows naar Linux
Hoe probeer je de nieuwe Cassiopeia-functie van LALAL.AI?
Als je het nieuwe neurale netwerk een kans wilt geven, ga dan naar LALAL.AI en zorg ervoor dat de Gebruik het nieuwe algoritme onderaan het scherm is aangevinkt wanneer u een nummer uploadt.
Je kunt ook het agressieniveau kiezen dat door het algoritme wordt gebruikt om de sporen te splitsen. Normaal is goed voor de meeste tracks, maar je kunt experimenteren met Mild en Agressief om te zien wat een betere track voor jou creëert.
Deel Deel Tweeten E-mail LALAL.AI maakt het scheiden van zang en instrumenten gemakkelijkIn plaats van uren te besteden aan het maken van stengels, gebruikt LALAL.AI kunstmatige intelligentie om dit binnen enkele seconden te doen.
Lees volgende Gerelateerde onderwerpen- gepromoveerd
- Muziek productie
Dave LeClair is videocoördinator voor MUO en schrijver voor het nieuwsteam.
Meer van Dave LeClairAbonneer op onze nieuwsbrief
Word lid van onze nieuwsbrief voor technische tips, recensies, gratis e-boeken en exclusieve deals!
Klik hier om je te abonneren