Machine learningSource separation and demixing

Вокално разделяне

Вокалното разделяне е задача за изолиране на пеещия глас от смесен музикален запис, оставяйки инструменталния съпровод. Формално въведено от Han et al. (2012), то е от решаващо значение за музикално редактиране, ремиксиране, генериране на караоке и музикален анализ. Съвременните подходи за дълбоко обучение (Défossez et al., 2021) постигнаха впечатляващо качество, позволявайки практически приложения в музикалното производство и стрийминг услугите. Вокалното разделяне е специален случай на разделяне на източници, където целта е да се изолира най-перцептивно изявеният източник.

Отворете в MethodMindСкороApply, compare, get guidance

Tools & resources

Изтегляне на слайдове

Learn & explore

ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Вокално разделяне

Автоматична музикална тр…Проследяване на такт Извличане на мелодия Сегментиране на музика Алгоритъм за детекция на…Анализ на тембъра

Източници

Han, Y., Qin, Z., & Kang, Z. (2012). Singing voice separation using spectral floor filtered spectrograms. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link ↗
Huang, P. S., Kim, M., Hasegawa-Johnson, M., & Smaragdis, P. (2015). Joint optimization of masks and deep recurrent neural networks for monaural source separation. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 23(12), 2136-2147. DOI: 10.1109/taslp.2015.2468583 ↗
Défossez, A., Usunier, N., Bottou, L., & Bach, F. (2021). Music source separation in the waveform domain. In International Conference on Learning Representations. link ↗

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Vocal Separation and Source Separation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/music-information-retrieval/vocal-separation