人声分离，也就是从音乐中把人声和伴奏分开，这原本依靠音视频编辑软件来完成，但是现在，大量AI工具的问世让人声分离变得简单起来。工具是如何完成人声分离这一过程的？又有哪些值得一试的AI呢？别着急，我们将在下文中为大家一一介绍。

　　基于时间频域的方法：这是最早被提出和大范围的应用的一种方法。其核心思想是通过观察音频信号在时间域和频域的特点来分离人声和背景音。常用的技术包括短时傅里叶变换、相位重构、频谱减法等。频谱分析在这一过程中起着关键作用，因为人声通常集中在中频区域，而乐器声则可能分布在更广泛的频率范围内。利用这一特性，能够尝试将人声部分从混合音频中分离出来。

　　随着深度学习的发展，基于深度学习的人声分离方法也得到了广泛应用。这种方法利用神经网络模型对音频信号做处理，通过训练模型学习人声和背景音之间的关系，以此来实现人声分离。常用的深度学习模型有卷积神经网络、循环神经网络、深度神经网络等。这些模型能够高效地处理复杂的音频信号，并实现对人声和背景音的精准分离。

　　目前，国内外涌现了一批优秀的AI工具，这些工具其实也是一个支持人声分离的在线网站。用户登录网站后，就能在网页上通过上传音频和视频文件来分离人声和伴奏。对比起传统的音频编辑软件，AI工具不用下载，在线可使用，便捷性得到了显著提升。

　　此外，人声分离的AI工具也具有操作的流程简单、耗时短的特点，对新手和普通人很友好。同时，音乐领域的专业技术人员在处理简单的音频时，也能够正常的使用这些AI工具来提高工作效率。

　　具体来说，一些常见的人声分离AI工具包括易我人声分离、LALAL.AI、PhonicMind、Spleeter以及UVR5等。这些工具都运用了人工智能技术，能够准确识别并分离音频中的人声。

　　例如，易我人声分离不仅提供了便捷的一键去人声功能，还能智能降噪，满足日常简单的音频编辑需求；而Spleeter虽然操作相对复杂一些，但如果要追求高质量分离效果，也是一个值得信赖的选择。

　　分离出的音频质量取决于用户上传的原始音频的质量。因此，在使用这一些工具之前，应确保原始音频的质量足够高。

　　一部分音乐作品有版权的限制，所以用户在上传这些作品时要确保自己已经获得了相关伴奏使用的权限。

　　分离人声 [AI]工具多种多样，你们可以自由选择使用。许多AI工具都推出了免费试用和付费的服务，不同的服务对人声分离的限制可能稍有不同，希望我们大家都能寻找自我满意的音频提取工具。

　　特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

　　盘点NBA历史上7位3万分先生的打铁数，乔丹12345次，老詹、科比呢

　　去了珠峰才知道，这里的路标是尸体；去了汤加才知道，无论男女都不穿裤子...

　　豪门悲喜夜：阿森纳5-2狂胜 巴萨1-2创53年耻辱 拜仁1-1绝平多特

　　一场5-0让西甲变天，皇马跌至第3：54岁匪帅杀疯7连胜，2场轰11球

　　《编码物候》展览开幕 北京时代美术馆以科学艺术解读数字与生物交织的宇宙节律

上一篇:dnf哪个炼金提取器好

下一篇:BToken