Separación de voz
La separación de voz es la tarea de aislar la voz cantada de una grabación musical mezclada, dejando el acompañamiento instrumental. Introducida formalmente por Han et al. (2012), es fundamental para la edición musical, la remezcla, la generación de karaoke y el análisis musical. Los enfoques modernos de aprendizaje profundo (Défossez et al., 2021) han logrado una calidad impresionante, permitiendo aplicaciones prácticas en la producción musical y los servicios de transmisión. La separación de voz es un caso especial de separación de fuentes, donde el objetivo es aislar la fuente más saliente perceptualmente.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Vocal Separation and Source Separation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/es/music-information-retrieval/vocal-separation
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