เครื่องแยกเสียง AI Stem
แยกเพลงใดๆ ออกเป็นส่วนต่างๆ เช่น เสียงร้อง, เสียงทรัมเป็ต, เสียงเบส และเครื่องดนตรีอื่นๆ ด้วยระบบ AI ระดับโลก สำหรับผลิตดนตรี, รีมิกซ์ และฝึกซ้อม
โหลดแทร็กเพลง
3,000-5,000 ตัวอักษรต่อเพลงลากและวางแฟ้มของคุณที่นี่ หรือ แสดงหน้าต่าง
Supports MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A. Max 500 MB (2 GB on paid plans). Songs up to 10 minutes.แฟ้ม.mp3
0 MBตั้งค่าการแยกแผ่น
เสียงร้องจาก Mel- Band RoFormer แบบจำลอง, ทรัมเป็ต, เบสและอื่น ๆ จาก SCNet แบบจำลอง, lossless WAV ออกมา, เตรียมพร้อมสำหรับ DAW ของคุณ
มันทำงานยังไง
แบ่งเส้นทางของคุณออกเป็นต้นไม้...
กำลังใช้ Mel-Band RoFormer + SCNet สำหรับ 4 หัวอะไรคือเสียง Stems?
ต้นเสียงเป็นเครื่องดนตรีหรือแทร็กเสียงแต่ละตัวที่ประกอบเป็นเพลง ดนตรีมืออาชีพโดยทั่วไปจะถูกผสมจากแทร็กแต่ละตัวเป็นโหล แต่การแยกต้นเสียงใช้ AI เพื่อทำวิศวกรรมกลับมาผสมและดึงส่วนประกอบหลักออกมา
รายละเอียดของโมเดล
เสียงร้อง Mel-Band RoFormer
แยกเสียงร้องออกจากกันในทุกๆ ครั้งที่แยก เครื่องแปลงเสียงจะทำงานตลอดเวลาและผ่านแถบความถี่ที่ปรับขนาดได้ของสเปกโทรกราม และเครื่องดนตรีจะเป็นการผสมที่ถูกลบเสียงร้องออกไป วัดจาก 50 ข้อสอบ MUSDB18: 11.3 ดอกเตอร์ SDR เสียงร้อง และ 16.0 ดอกเตอร์ SDR เครื่องดนตรี
กลอง SCNet
แยกเครื่องดนตรีออกเป็น เครื่องดนตรีตีกลอง, เบส และเครื่องดนตรีอื่น ๆ ในโหมด4สเตม มันแบ่งสเปคโทรกรามเป็นซับแบนด์ความถี่ และให้บานต่ำ ที่มีเบสและกี๊กดัมเบิล อยู่ รายละเอียดมากขึ้น
เคล็ดลับสำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
- ใช้ข้อมูลเข้าแบบไร้ค่า (WAV/FLAC) เพื่อการแยกเสียงที่สะอาดที่สุด
- 4 ต้นไม้เป็นจุดที่เหมาะสมสำหรับความต้องการในการผลิตเพลงส่วนใหญ่
- เสียงกีตาร์ เปียโน และซินธ์ส ทั้งหมดอยู่ในสายอื่น
- เพลงที่มีการจัดเรียงที่ชัดเจน (ลดการจัดชั้น) จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
- ส่งออกเป็น WAV หากคุณวางแผนที่จะนำเข้าไปยัง DAW เพื่อแก้ไข
- สำหรับเสียงที่ต้องการลบออก ลองใช้เครื่องมือพิเศษของเรา เครื่องมือลบเสียงร้อง
มันทำงานยังไง
แบบจำลองการเรียนรู้ลึกของเรา วิเคราะห์รูปแบบของคลื่นและเวลา ในดนตรีของคุณ เพื่อแยกกลุ่มเครื่องดนตรีแต่ละกลุ่ม ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจ
โหลดเพลงของคุณ
ลากและวางแฟ้มดนตรีของคุณในรูปแบบเสียงที่ใช้กันทั่วไป เรายอมรับแฟ้ม MP3, WAV, FLAC, OGG และ M4A ขนาดสูงสุด 50MB หากต้องการผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ให้ใช้รูปแบบที่ไม่มีการสูญเสียข้อมูล เช่น WAV หรือ FLAC แฟ้มของคุณจะถูกประมวลผลอย่างปลอดภัยบนเซิร์ฟเวอร์ GPU และจะถูกลบออกโดยอัตโนมัติภายใน 1 ชั่วโมง
อัจฉริยะแยกลำต้นออกจากกัน
โมเดล Mel- Band RoFormer เริ่มต้นด้วยการแยกเสียงร้องออกจากกัน โดยใช้การเปลี่ยนความสำคัญระหว่างเวลาและความถี่ของสเปคโทรกรามที่ปรับขนาดได้ Mel สำหรับ4สเตม โมเดล SCNet แบ่งเครื่องดนตรีที่เหลือออกเป็น ทรัมเป็ต, เบส และเครื่องดนตรีอื่น ๆ
แสดงตัวอย่างและดาวน์โหลดต้นไม้
ทุกๆ ตัวแปรที่ดึงออกมาจะได้รับตัวเล่นเสียงของตัวเอง ดังนั้นคุณสามารถดูตัวอย่างเครื่องดนตรีแต่ละตัวได้ในที่แยกต่างหาก โซโล หรือปิดเสียงตัวแปรเฉพาะเพื่อฟังว่ามันมีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร ดาวน์โหลดตัวแปรแต่ละตัวแยกกันหรือดึงมันทั้งหมดในแฟ้ม ZIP ที่สะดวกพร้อมที่จะนำเข้าไปยัง DAW ของคุณ
กรณีใช้การแยกต้นไม้
กำลังปฏิวัติการผลิตดนตรี การศึกษา และกระบวนการสร้างสรรค์ในอุตสาหกรรม
ผลิตและรีมิกซ์เพลงName
ดึงสเตมส์แต่ละชิ้นออกมาเพื่อสร้างรีมิกซ์, มาชูป, และจัดเรียงใหม่ๆ ตัวอย่างรูปแบบกลอง, เสียงเบส, หรือเสียงร้องจากงานบันทึกที่มีอยู่ เลเยอร์สเตมส์จากเพลงที่แตกต่างกันเพื่อสร้างผลงานที่ไม่เหมือนใคร จำเป็นสำหรับโปรดิวเซอร์ที่ทำงานกับแทร็กที่อ้างอิงหรือสร้างรีมิกซ์อย่างเป็นทางการ
การแสดงสดName
จัดเตรียมสเตมส์สำหรับชุดและการแสดงสดของดีเจ สร้างการตกลง acapella, การแยกแยะการตีกลอง, และเวอร์ชันเบสเพื่อการผสมผสานที่สร้างสรรค์ สร้างแทร็กการเปลี่ยนแปลงที่เชื่อมต่อเพลงได้อย่างสมบูรณ์แบบ ผสมสเตมส์เสียงจากแทร็กหนึ่งไปยังเครื่องดนตรีของอีกอันหนึ่งเพื่อการผสมผสานสดที่ไม่เหมือนใคร
ฝึกและศึกษา
เลือกส่วนของเครื่องดนตรีที่ต้องการฝึกซ้อมร่วมกัน นักดนตรีสามารถปิดเสียงของแทร็กและเล่นร่วมกับวงอื่น ๆ ได้ นักดนตรีเบสสามารถเลือกแทร็กเบสเพื่อศึกษาเทคนิคได้ นักดนตรีกีตาร์และนักดนตรีคีย์บอร์ดสามารถใช้ Other stem แบบโซโล่ เพื่อฟังส่วนของพวกเขาโดยไม่ต้องใช้เสียงร้อง, ดนตรีหรือเบส
การศึกษาดนตรีName
แยกเพลงออกเป็นส่วนประกอบสำหรับการวิเคราะห์ทฤษฎีดนตรี ช่วยให้นักเรียนเข้าใจว่าเครื่องดนตรีมีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไรในเพลงผสม แสดงเทคนิคการจัดเรียงโดยแสดงให้เห็นว่าแต่ละส่วนมีส่วนร่วมในเพลงสุดท้ายอย่างไร สร้างแทร็กฝึกซ้อมที่กำหนดเองสำหรับชั้นเรียนดนตรี
ตัวอย่างและออกแบบเสียง
ดึงเอาตัวอย่างที่สะอาดจากการบันทึกใด ๆ เพื่อใช้ในงานผลิตใหม่ ๆ จำแนกฮิตกลองหนึ่งครั้ง, เสียงเบส, เสียงร้อง, และประโยคดนตรี สร้างแพคเกจตัวอย่างและไลบรารีเสียงจากการบันทึกที่มีอยู่ สร้างเนื้อหาที่ไม่เหมือนใครโดยการประมวลผลสเตมส์แต่ละตัวผ่านโซ่เอฟเฟกต์
หลังการผลิตภาพยนตร์และสื่อ
ดึงเอาต้นดนตรีสำหรับหลังการผลิตภาพยนตร์และรายการโทรทัศน์ ปรับสมดุลระหว่างเสียงร้องและเครื่องดนตรีในเพลงประกอบ สร้างเวอร์ชั่นเครื่องดนตรีของเพลงที่ได้รับอนุญาตเพื่อใช้เป็นพื้นหลัง แยกส่วนเฉพาะสำหรับการออกแบบเสียงและงานของ Foley ในการผลิตวิดีโอ
เวอร์ชันคาราโอเกะและปก
สร้างเพลงประกอบคาราโอเกะที่สมบูรณ์แบบ โดยการลบเสียงร้องออกไป บันทึกเสียงร้องของคุณเอง บนเครื่องดนตรีที่จัดเรียงไว้ ใช้สเตมป์กลองและเบสเป็นเพลงประกอบสำหรับการแสดงเสียงหรือซ้อมวง สร้างเพลงประกอบที่กำหนดเองสำหรับการแสดงสด
การวิเคราะห์และบันทึกเสียงName
จำแนกต้นไม้เพื่อสร้างการตีพิมพ์ดนตรีที่แม่นยำ ได้ยินส่วนของเครื่องดนตรีแต่ละชิ้นอย่างชัดเจนเพื่อการเขียนโน้ต วิเคราะห์เทคนิคการผสมโดยศึกษาวิธีการที่ต้นไม้แต่ละชิ้นถูกประมวลผล เหมาะสำหรับนักดนตรีวิทยา บริการตีพิมพ์ และวิเคราะห์การจัดเรียง
เครื่องแยกสายพันธุ์ฟรีที่ทรงพลังที่สุดบนอินเทอร์เน็ต
โมเดลพิเศษสองแบบ
ทุกส่วนของการแยกใช้โมเดลที่ฝึกมาสำหรับงานนั้น เสียงร้องมาจากโมเดล Mel- Band RoFormer ที่วัดเสียง SDR 11.3dB บน 50 MUSDB18 ทดสอบส่วนย่อ, ประมาณ3dB มากกว่าเครื่องยนต์ก่อนหน้านี้ของเรา ในโหมด4สเตม โมเดล SCNet แยกดนตรีทรัมเป็ต, เบส และเครื่องดนตรีอื่น ๆ จากเครื่องดนตรีอิเล็กทรอนิกส์ เพลงกีต้าร์, เปียโน และซินธ์สเตม อยู่ด้วยกันใน Other stem
การแยกสองส่วนแบบอิสระ
เริ่มต้นโดยฟรีด้วยการแยก2สเตม แยกเพลงใดๆ ออกเป็นเสียงและเครื่องดนตรี โดยไม่ต้องสร้างบัญชีผู้ใช้ หรือใช้ตัวอักษร การแยกฟรีใช้โมเดลเสียงเดียวกันกับการแยกบัญชีผู้ใช้ โดยไม่มีสัญลักษณ์น้ำ สร้างบัญชีผู้ใช้ฟรีเพื่อแยกทรัมเป็ต เบทส์ และเครื่องดนตรีอื่นๆ ในโหมด4สเตม
การประมวลผลที่เร่งความเร็วโดย GPU
การแยกสเตมเป็นเรื่องที่ใช้เวลาในการคำนวณมาก TTS.ai ใช้โมเดลการแยกบน NVIDIA GPU เฉพาะเวลาในการประมวลผลจะเพิ่มขึ้นตามความยาวของเพลง และสเตม4ใช้เวลานานกว่า2เพราะโมเดลที่สองทำงานบนเครื่องดนตรี
REST API สำหรับประมวลผลแบบแบต
ประมวลผลไลบรารีดนตรีทั้งหมดโดยใช้โปรแกรมกับ API ของผู้พัฒนาของเรา สร้างการแยกสเตมในแอพพลิเคชันของคุณเอง, เครื่องมือผลิตดนตรี, หรือกระบวนการทำงานของ DJ ตัว API สนับสนุนสเตม2และ4ตัว พารามิเตอร์โมเดลยังคงรับการทำงานของ demucs และ spliter เพื่อความเข้ากันได้ และทั้งสองตัวทำงานบนเครื่องเดียวกัน การเข้าถึง API ถูกรวมไว้ในทุกแพ็คเกจด้วย Python, JavaScript และ cURL SDKs
วางแผนแยกเสียง
เริ่มฟรี ปรับปรุงเมื่อคุณต้องการมากกว่านี้
- แยก2สเตม (เสียงร้อง + เครื่องดนตรี)
- เพลงที่เล่นอยู่
- เพลง 10 นาที
- ไม่ต้องใช้บัญชีผู้ใช้
- แบ่งสาย4สาย (เสียงร้อง, เสียงกลอง, เสียงเบส, อื่นๆ)
- SCNet เครื่องดนตรีกลอง เบส และอื่นๆ
- ดาวน์โหลดต่อต้น + ZIP
- 15,000 ตัวอักษรฟรี
คำถามที่ถามบ่อย
เราจะปรับปรุงอะไรได้บ้าง ความคิดเห็นของคุณช่วยเราแก้ไขปัญหา