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실제 줄기 없이 노래의 다른 부분을 분리하는 것은 어렵지만 이라는 도구가 있습니다. 랄랄.AI 그것은 그 과정을 처리할 수 있는 아주 능력이 있습니다. 오디오 엔지니어링 기술이 필요하지 않고 최소한의 노력으로 보컬과 기악 사이에서 노래를 나눕니다.
LALAL.AI는 이미 상당히 견고했지만 최근에는 Cassiopeia라는 새로운 신경망 아키텍처의 도입 덕분에 큰 발전을 이루었습니다. 서비스의 이전 세대 신경망인 Rocknet을 사용하여 거의 모든 면에서 개선되었습니다.
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LALAL.AI의 Cassiopeia는 무엇을 테이블에 가져옵니까?
간단히 말해서 Cassiopeia는 오디오 아티팩트가 훨씬 적은 향상된 분할 결과를 제공합니다. LALAL.AI의 전체 목적은 트랙에서 보컬과 악기를 분리하고 분리하는 것이므로 기능을 향상시킬 수 있는 기능이 있다는 것은 굉장한 일입니다.
새로운 신경망을 사용하면 LALAL.AI가 분할 트랙을 생성하는 데 시간이 조금 더 걸리지만 품질이 크게 향상되는 작은 절충안입니다.
그래서 무엇이 다른가? 기본적으로 LALAL.AI에서 여전히 사용 가능한 Rocknet은 위상 성분을 무시하고 진폭 성분만 고려합니다. 최신 Cassiopeia 신경망은 입력 신호의 위상 구성 요소를 고려하고 출력 신호에 대한 위상을 생성합니다. 이 프로세스를 통해 분할된 트랙에 더 적은 오디오 아티팩트가 포함됩니다.
이 모든 것을 간단히 말해서 새로운 알고리즘은 노래를 더 깊이 분석하여 더 나은 분할을 만듭니다.
LALAL.AI는 서비스가 더 효과적으로 작동한다는 것을 증명하기 위해 Sleeter, OpenUnmix 및 Extended Unmix에 대해 테스트했습니다. 또한 결과를 자체 Rocknet 신경망과 비교했습니다. 에서 전체 테스트 결과를 볼 수 있습니다. LALAL.AI의 블로그 , 그러나 기본적으로 Cassiopeia는 재즈, 소프트 록, 팝 등과 같이 무작위로 선택된 다양한 장르에서 대부분의 카테고리에서 다른 모든 것을 능가했습니다.
흥미롭게도 Rocknet은 보컬 채널에서 여전히 더 나은 성능을 보입니다. Cassiopeia는 악기에서 보컬로 약간 더 침투합니다. 그러나 LALAL.AI는 숫자가 항상 모든 것을 말해 주는 것은 아니며 때로는 음질이 실제로 테스트에서 보여주는 것과 다를 수 있다고 지적했습니다.
회사에서 이 문제에 대해 다음과 같이 말했습니다.
Cassiopeia는 보컬에 대한 형식적 메트릭 측면에서 Rocknet보다 뒤떨어져 있지만 악기 부분과 특히 Cassiopeia로 분리된 보컬 줄기는 Rocknet보다 훨씬 더 자연스럽고 부드럽게 들립니다.
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나는 그 결과를 직접 테스트했고 Cassiopeia 신경망이 더 깨끗한 오디오 분할을 가져온다는 것을 발견했습니다. 보컬 트랙은 악기에서 감지할 수 있는 침투가 거의 없었습니다. 이는 LALAL.AI와 같은 도구에서 정확히 원하는 것입니다.
그렇긴 해도 Rocknet의 결과는 여전히 꽤 좋았고 악기에서 보컬 트랙을 분리하는 데 절대적으로 사용할 수 있었습니다.
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LALAL.AI의 새로운 카시오페아 기능을 어떻게 사용해 보셨습니까?
새로운 신경망에 기회를 주고 싶다면 다음으로 이동할 수 있습니다. 랄랄.AI 확인하고 새로운 알고리즘 사용 노래를 업로드할 때 화면 하단 근처에 확인란이 선택되어 있습니다.
또한 알고리즘에서 트랙을 분할하는 데 사용하는 공격 수준을 선택할 수도 있습니다. 보통은 대부분의 트랙에 적합하지만 Mild 및 Aggressive를 실험하여 더 나은 트랙을 만드는 방법을 확인할 수 있습니다.
공유하다 공유하다 트위터 이메일 LALAL.AI는 보컬과 악기를 쉽게 분리합니다LALAL.AI는 줄기를 만드는 데 몇 시간을 소비하는 대신 인공 지능을 사용하여 몇 초 만에 작업을 수행합니다.
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Dave LeClair는 MUO의 비디오 코디네이터이자 뉴스 팀의 작가입니다.
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