¿Cuáles son los programas para extraer la separación vocal de acompañamiento?
Se recomienda utilizar la división de audio en segundos luz para separar las voces en línea y separar la música de fondo y las voces muy rápidamente.
El principio de separación vocal de la IA implica el uso de modelos de aprendizaje profundo para extraer y separar voces específicas del audio mixto. La siguiente es una breve descripción del proceso:
Preparación de datos: se recopila una gran cantidad de datos de audio que contienen voces humanas y sonidos de fondo, que se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje profundo.
Etiquetar datos: Etiqueta los datos del entrenamiento, indicando la voz humana y el sonido de fondo en cada momento. Esto proporciona la información objetivo necesaria para el aprendizaje supervisado.
Modelo de aprendizaje profundo: utilizando estructuras de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN), el modelo es capaz de separar voces humanas aprendiendo las características del audio de entrada. Las redes neuronales recurrentes (RNN) pueden manejar la naturaleza temporal del audio.
Extracción de características: el modelo extrae características espectrales y de dominio temporal en datos de audio a través de estructuras como capas convolucionales, lo que ayuda a distinguir las voces humanas de otros sonidos.
Entrenamiento: entrene el modelo con datos etiquetados, ajustando los parámetros del modelo para minimizar la diferencia entre las etiquetas previstas y reales. Las funciones de pérdida y los algoritmos de optimización juegan aquí un papel clave.
Inferencia: después del entrenamiento, el modelo se puede utilizar para inferir nuevos datos de audio. El modelo predice voces y sonidos de fondo en cada momento mediante propagación hacia adelante.
Optimización y ajuste: la optimización y el ajuste basados en el rendimiento del modelo pueden requerir un ajuste de hiperparámetros o el uso de estructuras de red más complejas.
Aplicación: el modelo entrenado se puede utilizar en una variedad de aplicaciones, incluido el reconocimiento de voz, la edición de audio y la mejora del habla, para mejorar la precisión y la calidad de estas tareas.
En general, el principio de separación de voces humanas de la IA se basa en tecnología de aprendizaje profundo y, mediante el proceso de entrenamiento e inferencia de modelos, se logra el objetivo de separar las voces humanas del audio mixto.