Machine learningSource separation and demixing

Розділення вокалу

Розділення вокалу — це завдання виділення співочого голосу із запису міксу музики, залишаючи інструментальний супровід. Формально представлене Han et al. (2012), воно є критично важливим для редагування музики, реміксування, генерації караоке та музичного аналізу. Сучасні підходи глибокого навчання (Défossez et al., 2021) досягли вражаючої якості, уможливлюючи практичне застосування у музичному продакшені та стрімінгових сервісах. Розділення вокалу є окремим випадком розділення джерел, де метою є виділення найбільш сприйнятливо помітного джерела.

Відкрити у MethodMindНезабаромApply, compare, get guidance

Tools & resources

Завантажити слайди

Learn & explore

ВідеоНезабаром

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Розділення вокалу

Автоматична транскрипція…Відстеження біту Виділення мелодії Сегментація музики Алгоритм виявлення висот…Аналіз тембру

Джерела

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 ↗

Як цитувати цю сторінку

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