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声源分离：背景声、伴奏与人声

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简介：
本课程深入探讨声源分离技术在音频处理中的应用，重点讲解如何从复杂声音环境中提取并分离出清晰的人声和伴奏音轨。 基于开源框架，我分离了语音文件，并提取了背景声伴奏和原始人声。使用BLSTM双向循环神经网络进行提取。文件中有两首成品歌曲，分别是《世间美好与你环环相扣》的分离版本。

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  • 声源分离：背景声、伴奏与人声
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    本课程深入探讨声源分离技术在音频处理中的应用，重点讲解如何从复杂声音环境中提取并分离出清晰的人声和伴奏音轨。 基于开源框架，我分离了语音文件，并提取了背景声伴奏和原始人声。使用BLSTM双向循环神经网络进行提取。文件中有两首成品歌曲，分别是《世间美好与你环环相扣》的分离版本。
     
  • AI人工智能人声与伴奏分离工具.zip
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    本工具是一款基于AI技术的人声与伴奏分离软件，能够高效准确地从音乐文件中提取出人声部分和乐器伴奏，便于后期编辑处理或单独欣赏。 自用非常不错的人声软件，可以自动分离北京音乐中的人声部分，只需将文件拖入软件即可使用。此外，该软件还能分离鼓声、琴声等多种乐器声音。
     
  • MATLAB中去除背景声音中的伴音——专注于人声
    优质
    本文介绍了一种使用MATLAB技术有效去除背景噪音和伴音的方法，以突出音频文件中的人声部分。 这是一份MATLAB代码，可以去除音乐中的人声，亲测有效。
     
  • UVR5 人声伴奏分离 免费软件依然是关键。
    优质
    这款免费软件UVR5能够高效地将人声从音乐中分离出来，操作简便且效果显著，对于音频制作爱好者和专业人员来说是一款不可或缺的工具。 这个应用程序采用最先进的音源分离模型来从音频文件中去除人声。UVR的核心开发人员训练了软件包中提供的所有模型（除了Demucs的辅助模型）。
     
  • 【短视频必备】人声分离软件去除背景音乐和噪音提取伴奏音频
    优质
    本视频将详细介绍如何使用人声分离软件高效地从音乐中移除背景音及杂音，精准提取所需的人声伴奏，非常适合制作优质短视频内容。 在短视频制作过程中，音频编辑与处理是不可或缺的一环。有时视频里会包含背景音乐或其它杂音，如果能够将人声和背景音乐分离出来进行单独调整，则可以显著提升视频的音频质量和观赏体验。这时，使用专门的人声分离软件就显得尤为重要。 这类软件具备去除背景音乐、降低噪音以及提取并分离出人声音轨的功能，并能将原始音频文件转换为纯净的人声与背景音两个独立的音轨。这样便允许用户对这两个部分分别进行处理、混合和合成，最终达到更佳的音频效果。 总而言之，通过利用能够消除背景音乐及有效分离人声伴奏并降噪的专业软件，可以极大地帮助视频创作者提升短视频中的音频制作水平，并增强整体视觉吸引力与趣味性。建议根据个人需求选择合适的工具，并掌握一些基本的音频后期处理技巧。
     
  • 人声与背景音乐的分离训练模型
    优质
    本文提出了一种先进的深度学习模型，专门用于音频处理中的人声和背景音乐分离。该模型通过创新的架构设计和大量的数据训练，显著提升了分离精度和自然度，在多种评估指标上超越现有技术，为音乐制作、语音识别等领域提供了强有力的支持。 将模型文件导入到music_source_separation_master工程目录下的bytesep_data文件夹中。用户也可以修改代码以自定义路径，最后运行工程代码，输出人声和背景音分离的效果。
     
  • Matlab语音信号录入代码-VMSep-2010：用于歌声与伴奏分离
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的语音信号处理代码，专注于实现歌声和伴奏的有效分离。适用于音频工程及音乐信息检索的研究者使用。 Matlab代码VMSep-2010可以从清华大学学士学位论文主题“将演唱声音与伴奏从单声道录音分离”中找到。该存储库中的代码可以实现以下两种运行方式： 如果在Matlab工作区中有混合信号，可以通过调用： [voiceaccom]=main(mix); 其中输入参数mix代表混合信号（必须为单声道，并以16kHz采样）。输出参数voice和accom将分别是演唱声音和伴奏。 或者，如果混合信号存储于文件中（也必须是以16kHz采样的单声道wav文件），则可以调用： vmsep(fileMix,fileVoice,fileAccom); 其中三个输入参数分别指定输入混音文件、输出演唱声音文件及输出伴奏文件的名称。您可以省略.wav扩展名，也可以仅提供fileMix，在这种情况下，输出文件的主要名称将是输入文件的主要名称加上_voice和_accom。 关于代码的工作原理，请查看ref文件夹中的相关文档。这项工作完成已久，因此代码将不再更新（对不起）。请根据自己的需求对它进行调整使用。
     
  • Spleeter人声分离模型_2stems.tar.gz
    优质
    Spleeter人声分离模型_2stems.tar.gz是一款先进的音乐处理工具包，它利用深度学习技术从音频文件中精确分离出人声和伴奏两部分，方便用户进行个性化编辑与创作。 GitHub下载较慢的话，可以尝试其他途径下载。详细使用方法请参考我写的另一篇文章《spleeter音乐人声分离环境搭建和运行windows+ubuntu18.04》。
     
  • 桌面_基于双通分离窗的背景噪声均值估计与水声目标识别_双滑动窗算法_
    优质
    本研究提出了一种创新性的双滑动窗算法，应用于基于双通分离窗的背景噪声均值估计及水声目标识别，有效提升复杂环境中的信号处理性能。 双通分离窗法是一种利用滑动窗口来估计噪声均值的技术。