jakamalla kappaleen erillisiin lauluihin ja instrumentteihin on aina ollut päänsärky tuottajille, DJ: lle ja kaikille muille, jotka haluavat leikkiä eristetyllä äänellä. On olemassa paljon tapoja tehdä se, mutta prosessi voi olla aikaa vievää ja tulokset usein epätäydellisiä. Uusi avoimen lähdekoodin TEKOÄLYTYÖKALU tekee tästä hankalasta tehtävästä nopeamman ja helpomman.
ohjelmisto on nimeltään Spleeter ja sen kehitti musiikin suoratoistopalvelu Deezer tutkimustarkoituksiin. Eilen yhtiö julkaisi sen avoimen lähdekoodin pakettina, laittaen koodin GitHubiin kenen tahansa ladattavaksi ja käytettäväksi. Vain syöttää Spleeter äänitiedosto ja se spleets jakaa sen kahteen, neljään tai viiteen erilliseen ääniraitoja tunnetaan varret. Tulokset eivät ole täydellisiä, mutta ne ovat erittäin käyttökelpoisia ja Spleeter itsessään on erittäin nopea. Kun käynnissä oma GPU se voi jakaa äänitiedostoja neljään varret 100 kertaa nopeammin kuin reaaliajassa.
voit kuunnella alta esimerkin David Bowien kappaleella ”Changes” toimivasta ohjelmistosta. On olemassa muutamia audio esineitä sekä laulu-vain ja bändi-vain varret, mutta kokonaistulokset ovat fantastisia. Ja jos Bowie ei ole sinun juttusi, tässä toinen Spleeter-esimerkki ajattomasta rakkauden ja menetyksen balladista: ”Scatman (Ski-Ba-Bop-Ba-Dop-Bop).”
teknologi Andy Baio kirjoitti Spleeteristä erinomaisen blogikirjoituksen, jossa oli runsaasti omia esimerkkejä. Baion mukaan ohjelmiston tuottamat eristetyt Laulut ” saavat joskus robottiautoilevan tuntuman, mutta vuodon määrä on järkyttävän pieni suhteessa muihin ratkaisuihin.”Voit kuunnella baion tuottaman esimerkin alla Spleeterin juostessa Marvin Gayen” I Heard It Through the Grapevine.”(Mutta ehdottomasti klikkaa läpi hänen alkuperäinen viesti, Jos haluat kuulla enemmän yksittäisiä laulu kappaleita Lil Nas X, Lizzo, Led Zeppelin, ja muut.)
Marvin Gaye – ”I Heard It Through the Grapevine”
Baio huomauttaa, että Spleeter on myös erittäin hyödyllinen kaikille, jotka haluavat luoda mashupeja, koska hän osoittaa itsensä Unholy union of the Friends-tunnussävelmällä (The Rembrandtsin”I’ ll Be there for You”) Billy Joelin ”We didn’ t sytytä tuli.”
Tämä työkalu vaikuttaa erittäin kyvykkäältä, mutta varoitan: tarvitset jonkin verran teknistä osaamista käyttääksesi sitä. Ellet säännöllisesti pelaa ohjelmistoja, kuten Python tai Googlen AI toolkit TensorFlow (jota käytettiin kouluttaa Spleeter) sinun täytyy ladata muutamia ohjelmia saada kaikki vauhtiin. Ja sinun täytyy olla mukava käyttää komentorivin tulo (vaikkakin hyvin yksinkertainen) sijaan helpommin visuaalinen käyttöliittymä.
Deezer toteaa, että kyseessä ei ole ensimmäinen kerta, kun ihmiset käyttävät koneoppimista tehtävän automatisointiin, ja että yhtiön saavutukset perustuvat paljon aikaisempaan tutkimukseen. Puhuessaan The Vergelle sähköpostitse Deezerin johtava data-ja tutkimusvastaava Aurelen Herault sanoo yhtiön kouluttaneen ohjelmistoaan 20 000 musiikkikappaleella, joissa on ennalta eristetty laulu eri genreissä. Näistä tiedoista ohjelmisto oppi eristämään kappaleet itse.
kaiken kaikkiaan Spleeter on toinen loistava esimerkki siitä, miten TEKOÄLYTYÖKALUT voivat tehdä nätisti luovan työn palasia yksinkertaisemmiksi. Koneoppimista käytetään tällä hetkellä automatisoimaan erilaisia aikaa vieviä tehtäviä, kuvien taustojen poistamisesta vanhojen videopelien tekstuurien hiomiseen. Ja yhä enemmän näitä työkaluja sisällytetään kuluttajaohjelmistoihin, Adoben Photoshopista uusiin haastajiin, kuten Runway ML: aan.
Deezer sanoo, ettei sillä ole suunnitelmia tehdä Spleeteristä kuluttajatyökalua, mutta muut voisivat ottaa työnsä ja näpäyttää siihen yksinkertaisen käyttöliittymän. Ilmeinen sovellukset ovat DJ ja tuottajat haluavat integroida eristetty laulu miksauksia, tai ihmiset haluavat luoda homebrew karaoke taustoja. (Tällainen toiminta ei välttämättä ole tekijänoikeuslain mukaista riippuen siitä, miten lopputuote jaetaan.)
Deezer itse käyttää Spleeteriä useisiin tutkimussovelluksiin, jotka auttavat parantamaan sen suoratoistopalvelua. ”Sisäisesti käytämme sitä esikäsittelytyökaluna monimutkaisissa tutkimustehtävissä, kuten musiikin kategorisoinnissa, transkriptiossa ja kielen tunnistuksessa”, Herault sanoo.
tai tietysti sillä pääsee paremmin käsiksi Scatmaniin. Ski-bi dibby dib yo da dub dub.