Separazione Vocale
La separazione vocale è il compito di isolare la voce cantata da una registrazione musicale mista, lasciando l'accompagnamento strumentale. Introdotta formalmente da Han et al. (2012), è fondamentale per l'editing musicale, il remixaggio, la generazione di karaoke e l'analisi musicale. I moderni approcci di deep learning (Défossez et al., 2021) hanno raggiunto una qualità impressionante, abilitando applicazioni pratiche nella produzione musicale e nei servizi di streaming. La separazione vocale è un caso speciale di separazione di sorgenti, dove l'obiettivo è isolare la sorgente percettivamente più saliente.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Vocal Separation and Source Separation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/it/music-information-retrieval/vocal-separation
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