Derry 的重要提示在去除人聲​​和提取 STEMS 時獲得最佳結果

人聲去除和詞幹提取軟件已經取得了長足的進步。 人工智能的最新進展已引起人們的關注pro為 DJ、音頻工程師和音樂家提供了分離的質量，他們試圖將現有的混音分離為人聲、鼓、貝斯和其他樂器，儘管其基線質量較低。

大多數分離軟件都提供單擊選項來執行人聲消除或其他樂器的分離，但您仍然可以遵循一些基本原理來進行聲樂消除或分離。prove 您可以獲得的結果。

在這裡，我們將介紹一些您需要牢記的重要要點，以獲得可用的人聲或樂器分離，並儘可能減少殘留的偽影，並儘可能減少後期處理。pro歸納，以便您可以直接將其用於您的 pro主題

提示#1：文件質量 
輸出文件的質量與您輸入的文件的質量和格式直接相關。分離和提取的黃金法則通常是“輸入錯誤” pro會導致更糟糕的輸出”。 

期望上傳有損壓縮的 128kb MP3 注定會失望。 有損音頻編解碼器專注於找出您在曲目中無法真正聽到的部分，並丟棄與這些部分相關的大部分信息。 執行分離時，這些低音量部分通常會被聽到，如果它們被移除，那麼您最終會聽到偽影。 因此，通過聲音分離來運行有損軌道 pro過程將導致質量下降的複合效應。

為了獲得最佳質量的輸出，始終建議使用最高質量的輸入文件，例如 WAV 文件或以無損格式編碼的格式（例如 FLAC）。 這意味著由機器學習驅動的更新更先進的算法將能夠更好地干淨地鎖定聲帶。

提示#2：較短的片段並不總是更好
假設您只想從整首歌曲中提取單個聲樂短語或提取單個鼓循環。 為了快速獲得結果，您很容易將文件編輯為您想要的片段，然後 pro只處理該部分。 然而，這實際上可能導致次優分離 - 算法通常需要一些上下文才能獲得良好的結果。 實際上，最好在要提取的摘錄之前和之後留下幾秒鐘的音頻，然後再對其進行編輯。

提取鼓時，您要尋找的循環通常會在整首歌曲的幾個點上重複，您得到的結果將取決於同時發生的樂器和人聲。 雖然一個好的經驗法則是選擇同時演奏的樂器盡可能少的部分，但您的結果還將取決於深度學習模型捕獲這些樂器的程度。

我建議通過算法運行完整的歌曲或至少幾分鐘的音頻。 這通常會增加獲得良好鼓循環的機會。

提示＃3：一點點（清理）會有很大幫助。
雖然許多在線人聲去除器提供一鍵分離功能，但根據底層技術，分離的人聲中通常可能會殘留干擾或偽影。 一些諸如在沒有人聲活動的區域中消除出血/偽影之類的問題可以輕鬆消除。 然而，這通常還不夠。 為了獲得真正乾淨的結果，您可能需要使用光譜編輯或過濾。 雖然光譜編輯可能需要時間來習慣和掌握，但它確實可以改變您的最終結果。

提示#4：讓掩蔽成為你的朋友
即使在頻譜編輯之後，仍然可能會出現可聽見的低音量偽影。 在這個階段，你可能會傾向於放棄，並且認為分離是無用的。 然而，一旦您將分離的人聲或鼓循環放入新的混音中，您可能會感到驚喜。 此類軟件的許多用戶沒有意識到，那些剩餘的工件通常會被新混音中其他樂器的存在所掩蓋。 勇敢地使用分離的莖並將它們放入你的新組合中 - 你會驚訝它們在正確的環境中是多麼有用！

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