AI လေသံခွဲစက်
သီးခြားပင်များသို့မည်သည့်သီချင်းကို Split: အသံ, တူရိယာ, bass, နှင့်အခြားကိရိယာများ။ ဂီတထုတ်လုပ်မှုအတွက်နိုင်ငံ-of-the-art AI က Powered, remix, နှင့်လေ့ကျင့်ခန်း။
ဂီတအပုဒ်ကို တင်ပါ
3,000-5,000 စာလုံးတစ်သီချင်းဖိုင်ကိုဒီနေရာသို့ဆွဲချပါ၊ သို့မဟုတ် ရှာဖွေ
Supports MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A. Max 500 MB (2 GB on paid plans). Songs up to 10 minutes.file.mp3
0 MBStem ခွဲခြမ်းခြင်း သတ်မှတ်ချက်များ
Mel-Band RoFormer ပုံစံမှအဆိုတော်, တူရိယာ, SCNet ပုံစံမှ Bass နှင့်အခြားသူများ, lossless WAV output ကို, သင့်ရဲ့ DAW အတွက်အဆင်သင့်.
အလုပ်လုပ်ပုံ
အပုဒ်ကို ပိုင်းဖြတ်နေသည်...
သုံးစွဲခြင်း Mel-Band RoFormer + SCNet များအတွက် လေးချက်Audio Stems များမှာဘာတွေလဲ?
Audio stems သီချင်းတစ်ခုဖန်တီးသောတစ်ဦးချင်းစီကိရိယာသို့မဟုတ်အသံလမ်းကြောင်းများဖြစ်ကြသည်။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဂီတပုံမှန်အားဖြင့်တစ်ဦးချင်းစီလမ်းကြောင်းများထောင်ပေါင်းများစွာ၏မှရောနှောသည်, ဒါပေမယ့် stem splitting ရောနှော reverse-အင်ဂျင်နီယာနှင့်ပထမဦးဆုံးအစိတ်အပိုင်းများကိုထုတ်ယူဖို့ AI ကိုအသုံးပြုသည်။
မော်ဒယ် အသေးစိတ်များ
သရများ Mel-Band RoFormer
အားလုံးခွဲဝေမှုအတွက်အဆိုတော်ကိုခွဲခြား. တစ်ခု transformer အချိန်အကွာအဝေးနှင့်အထက်တွင်နှင့်အထက်တွင် Spectrogram ၏ mel-scaled ကြိမ်နှုန်း bands များအကြားတက်ရောက်, နှင့်အသံသွင်းထုတ်ယူသောသူတို့ကိုအဆိုတော်နှင့်အတူရောနှောဖြစ်ပါသည်. အပေါ်တိုင်းတာ 50 MUSDB18 စမ်းသပ်မှု extracts: 11.3 dB vocal SDR နှင့် 16.0 dB instrument SDR.
စန္ဒရား SCNet
တူရိယာများသို့ instrumental splits, bass နှင့်အခြားကိရိယာများ 4-stem mode ကို. ဒါဟာကြိမ်နှုန်း sub-bands ထဲသို့ spectrogram ကိုခွဲဝေနှင့်အနည်းငယ် bands ပေး, bass နှင့် kick တူရိယာထိုင်နေရာမှာ, ပိုမိုအသေးစိတ်.
အကောင်းဆုံးရလဒ်များအတွက်အကြံပြုချက်များ
- ရှင်းလင်းဆုံးခွဲခြားမှုအတွက် lossless input (WAV/FLAC) ကိုအသုံးပြုပါ
- 4 stems အများဆုံးဂီတထုတ်လုပ်မှုလိုအပ်ချက်များအတွက်ချိုမြိန်သောနေရာဖြစ်ပါသည်
- ဂစ်တာ, ပိရမစ်နှင့် synths အားလုံးအခြားအပင်၌မြေ
- ရှင်းရှင်းလင်းလင်းစီစဉ်ထားသောသီချင်းများ (အလွှာနည်းနည်း) ပိုကောင်းသောရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်သည်
- သင်တည်းဖြတ်ဖို့ DAW ထဲကိုတင်သွင်းဖို့စီစဉ်နေတယ်ဆိုရင် WAV အဖြစ်တင်ပို့
- vocal-only removal အတွက်, ကျွန်တော်တို့ရဲ့အထူးပြုကြိုးစား အသံဖမ်းယူခြင်း
အလုပ်လုပ်ပုံ
ကျွန်ုပ်တို့၏နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည်ထူးခြားသောတိကျမှုနှင့်အတူတစ်ဦးချင်းစီကိရိယာအုပ်စုများကိုခွဲခြားရန်သင်၏ဂီတတွင် spectral နှင့်အချိန်ပုံစံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။
သင့်ရဲ့အပုဒ်ကို Upload
Drag and drop your music file in any common audio format. We accept MP3, WAV, FLAC, OGG, and M4A files up to 50MB. Best results for, use lossless formats like WAV or FLAC. Your file is securely processed on our GPU servers and automatically deleted within 1 hour.
AI တစ်ခုချင်းစီကို Stem ခွဲခြား
A Mel-Band RoFormer ပုံစံပထမဦးဆုံးအသံကိုခွဲခြား, အချိန်နှင့် spectrogram ၏ mel-scaled ကြိမ်နှုန်းဘောင်ကျော် transformer အာရုံစိုက်အသုံးပြုခြင်း. For4stems,aSCNet model then splits the remaining instrumental into drums, bass and other instruments.
ကြိုတင်ကြည့်ရှု & amp; ဒေါင်းလုပ် Stems
တစ်ဦးချင်းစီ extracted stem သင်ခွဲခွာခြင်း၌တစ်ဦးချင်းစီကိရိယာများကို preview လုပ်နိုင်အောင်၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အသံ player ကိုရ. သူတို့ကဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်းကိုနားထောင်ရန် Solo သို့မဟုတ် mute တိကျတဲ့ stems. တစ်ခုချင်းစီကို stem သီးခြား download လုပ်ပါသို့မဟုတ်သင့်ရဲ့ DAW သို့တင်သွင်းဖို့အဆင်သင့်ဖြစ်တဲ့လွယ်ကူသော ZIP ဖိုင်တွဲထဲမှာသူတို့အားလုံးကိုဆွဲ.
Stem Splitting အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
AI-powered stem splitting သည် စက်မှုလုပ်ငန်းအနှံ့ရှိ ဂီတထုတ်လုပ်မှု၊ ပညာရေးနှင့် တီထွင်ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနေသည်။
ဂီတထုတ်လုပ်မှု & amp; Remixing
remix များဖန်တီးဖို့တစ်ဦးချင်းစီပင် extract, mashups, နှင့်အသစ်သောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ. နမူနာစန္ဒရားပုံစံများ, bass လိုင်းများ, သို့မဟုတ်ရှိပြီးသားမှတ်တမ်းတင်မှအသံ hooks. ထူးခြားတဲ့ထုတ်လုပ်မှုဖန်တီးရန်ကွဲပြားခြားနားသောသီချင်းများမှအလွှာပင်. ရည်ညွှန်းသီချင်းများနှင့်အတူအလုပ်လုပ်သို့မဟုတ်တရားဝင် remix များဖန်တီးထုတ်လုပ်သူများအတွက်အရေးပါသော.
DJ Sets & စွမ်းဆောင်ရည်
live DJ sets and performances for stems prepare. acapella drops create, isolated drum breaks, and bass-only versions for creative blending. seamlessly songs connect that transition tracks build. ထူးခြားတဲ့အသက်ရှင် mashups များအတွက်အခြားတစ်ဦး၏ instrumental ကျော်တစ်ပုဒ်မှ Vocal stems ရောနှော.
လေ့ကျင့်ခန်း & amp; လေ့လာမှု
အတူတကွလေ့ကျင့်ဖို့အထူးကိရိယာအစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲခြား. Drummers တူရိယာလမ်းကြောင်းကို mute နိုင်ပြီးဘန်ဒန်၏ကျန်အစုအဝေးနှင့်အတူအတူတူကစား. Bassists နည်းပညာလေ့လာဖို့ bass လိုင်းကိုခွဲခြားနိုင်. Guitarists နှင့် keyboard ကစားသမား solo vocals မလိုဘဲသူတို့ရဲ့အစိတ်အပိုင်းများကိုကြားရအခြားပင်ကိုနိုင်, တူရိယာသို့မဟုတ် Bass.
ဂီတပညာရေး
ဂီတသီအိုရီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်အစိတ်အပိုင်းများထဲသို့သီချင်းတွေကိုချိုးဖျက်. ကျောင်းသားများကိုအရောအနှောထဲမှာတူရိယာများအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပုံကိုနားလည်ကူညီ. တစ်ခုချင်းစီကိုပင်နောက်ဆုံးသီချင်းကိုမည်သို့ထောက်ပံ့ပေးပြသခြင်းအားဖြင့်စီစဉ်နည်းလမ်းများကိုပြသ. ဂီတအတန်းများအတွက် custom လေ့ကျင့်ခန်းသီချင်းများကိုဖန်တီး.
နမူနာယူခြင်းနှင့် အသံဒီဇိုင်း
ထုတ်လုပ်မှုအသစ်များတွင်အသုံးပြုရန်အတွက်မည်သည့်မှတ်တမ်းတင်မှသန့်ရှင်းသောနမူနာများကိုထုတ်ယူပါ။ တစ်ဦး-shot တူရိယာ hits, bass tones, vocal chops, နှင့်ဂီတဝေါဟာရများကိုသီးခြားထားပါ။ ရှိပြီးသားမှတ်တမ်းတင်မှနမူနာအိတ်များနှင့်အသံစာကြည့်တိုက်များကိုတည်ဆောက်ပါ။ အကျိုးသက်ရောက်မှုကွင်းဆက်များမှတဆင့်တစ်ဦးချင်းစီအပင်များကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြင့်ထူးခြားသော textures ကိုဖန်တီးပါ။
ရုပ်ရှင် & မီဒီယာ Post-ထုတ်လုပ်မှု
ရုပ်ရှင်နှင့်တီဗီ post-ထုတ်လုပ်မှုများအတွက်ဂီတပင်များ Extract ။ soundtrack အရောအနှောများတွင်အဆိုတော်များနှင့်ကိရိယာများအကြားအဆင်ပြေချောမွေ့စေရန်။ နောက်ခံအသုံးပြုမှုအတွက်လိုင်စင်ရဂီတ၏ကိရိယာဗားရှင်းများကိုဖန်တီးပါ။ ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်မှုတွင်အသံဒီဇိုင်းနှင့် Foley အလုပ်အတွက်တိကျသောအစိတ်အပိုင်းများကိုသီးခြားထားပါ။
Karaoke & Cover ဗားရှင်းများ
အဆိုတော်များဖယ်ရှားခြင်းအားဖြင့်ပြီးပြည့်စုံသော karaoke ထောက်ခံမှုလမ်းကြောင်းများကိုဖန်တီး. မူရင်းကိရိယာစီစဉ်ခြင်းထက်သင်၏ကိုယ်ပိုင်အဆိုတော်များကိုမှတ်တမ်းတင်. အသံစွမ်းဆောင်ရည်သို့မဟုတ်ဘုတ်အဖွဲ့လေ့ကျင့်ခန်းများအတွက်ဂီတအပိုင်းထောက်ခံမှုလမ်းကြောင်းအဖြစ်တူရိယာနှင့် Bass ပင်များအသုံးပြု. သက်သေပြချက်များအတွက် custom ထောက်ခံမှုလမ်းကြောင်းများကိုတည်ဆောက်.
အသံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ & ဘာသာပြန်
တိကျတဲ့ဂီတ transcriptions ဖန်တီးရန်အပင်များကိုခွဲခြား. မှတ်တမ်းတင်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက်တစ်ဦးချင်းစီကိရိယာအစိတ်အပိုင်းများကိုရှင်းလင်းစွာနားထောင်. တစ်ခုချင်းစီကို stem စီမံခန့်ခွဲသည်မည်သို့လေ့လာခြင်းအားဖြင့်ရောနှောနည်းလမ်းများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ. musicologists အတွက် Perfect, transcription ဝန်ဆောင်မှုများ, နှင့်စီစဉ်ခြင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ.
အများဆုံးစွမ်းအားကြီးသောအခမဲ့ Stem Splitter အွန်လိုင်း
နှစ်ခုအထူးပြုမော်ဒယ်များ
ကွဲပြားခြားနားသောတစ်ဦးအစိတ်အပိုင်းတစ်ဦးအလုပ်အတွက်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြု. Vocals တိုင်းတာသော Mel-Band RoFormer မော်ဒယ်မှလာ 11.3 dB vocal SDR အပေါ် 50 MUSDB18 စမ်းသပ်မှု extracts, အကြောင်းကို3dB ကျွန်တော်တို့ရဲ့အရင်အင်ဂျင်အထက်. 4-stem mode ကိုတစ် SCNet မော်ဒယ်တူရိယာခွဲခြား, တီးဝိုင်းမှဘတ်စ်နှင့်အခြားကိရိယာများ. ဂစ်တာ, ပိန်နှင့် synths အခြား stem မှာအတူတကွနေထိုင်.
အခမဲ့ 2-Stem Splitting
2-stem ခွဲခြားမှုနှင့်အတူအခမဲ့အတွက်စတင်. စာရင်းတစ်ခုသို့မဟုတ်သုံးစွဲခြင်းစာလုံးများဖန်တီးခြင်းမရှိဘဲအသံနှင့်အသံသွင်းအဘယ်သူမျှမသီချင်း Split. အခမဲ့ split ကအကောင့်ခွဲဝေအဖြစ်တူညီသောအသံပုံစံကိုအသုံးပြုသည်, no watermarks အတူ. တူရိယာခွဲဝေဖို့အခမဲ့အကောင့်ကိုဖန်တီး, bass နှင့်အခြားကိရိယာများ4-stem mode ကို.
GPU-အရှိန်မြှင့် စီမံခြင်း
Stem splitting is computationally intensive. TTS.ai dedicated NVIDIA GPUs အပေါ်ခွဲခြားမော်ဒယ်များ runs. စီမံခန့်ခွဲမှုအချိန်သီချင်းအရှည်နှင့်အတူကြီးထွား, နှင့်4ပင်ပိုမိုကြာရှည်ယူ2တစ်ဦးဒုတိယမော်ဒယ်ကလက်နက်ပေါ်တွင် run သောကြောင့်.
Batch Processing အတွက် REST API
API ကို2နှင့်4ပင်များထောက်ခံ. ၎င်း၏ပုံစံ parameter ကိုယခုတိုင် demucs နှင့်သဟဇာတအတွက် spliter လက်ခံ, နှင့်နှစ်ဦးစလုံးတူညီတဲ့အင်ဂျင်ကို run. API ကို access Python နဲ့အတူတစ်ဦးချင်းစီအစီအစဉ်အပေါ်ပါဝင် API ကို, JavaScript, နှင့် cURL SDKs.
မဲခွဲခွဲခြားရေးအစီအစဉ်များ
သင်ပိုမိုလိုအပ်တဲ့အခါအခမဲ့စတင်, upgrade
- 2-stem ကွဲပြား (Vocals + Instrumental)
- Mel-Band RoFormer အသံမော်ဒယ်
- ၁၀ မိနစ်သီချင်းများ
- အကောင့်မလိုပါ
- 4-stem ကွဲပြား (အဆိုတော်, တူ, ဘတ်စ်, အခြား)
- SCNet တူရိယာ, bass နှင့်အခြား
- အပေါ်-ပင် download + ZIP
- 15,000 အခမဲ့စာလုံးများ
- 2GB အထိ တင်သွင်းနိုင်သည်
- အသံဖိုင်များ
- အုပ်စုလိုက်စီမံခြင်း
- API ဝင်ရောက်ခွင့်
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
ကျွန်တော်တို့ကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေနိုင်သလား? သင့်ရဲ့အကြံပြုချက်များကျွန်တော်တို့ကိုပြဿနာများကိုဖြေရှင်းကူညီပေးသည်။
အခမဲ့အတွက် Stems သို့မည်သည့်သီချင်း Split
Join thousands of musicians and producers using TTS.ai. Free 2-stem splitting available now. Get 15,000 characters with a free account for 4-stem mode.