Tecnologia de separação de áudio de caule de AI, acionada por AI, melhorou enormemente em um ano

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Considere um exemplo, de uma música em que tenho trabalhado. Aqui está um trecho da peça completa:


Depois de executar o divisor de caule original da Logic no trecho, recebi quatro faixas: vocais, bateria, baixo e “outros”. Todos eles isolaram suas partes razoavelmente bem, mas confira a estática e a artefatos quando você isola a faixa de baixo:



A faixa vocal ficou melhor, mas ainda estava longe de ser ideal:


Agora, pouco mais de um ano depois, a Apple lançou uma atualização de pontos para a lógica que oferece “Fidelidade de áudio aprimorada” para o STEM Splitter – junto com o apoio a novas hastes para guitarra e piano.

A lógica agora divide o áudio em mais hastes.

A diferença de qualidade é significativa, como você pode ouvir na nova faixa de baixo:


E a nova faixa vocal, embora ainda sem a fidelidade primitiva da gravação original, é muito melhorada:


A capacidade de separar guitarras e pianos também é bem -vinda e funciona bem. Aqui está a parte do piano:



Leap bastante impressionante em fidelidade para um lançamento de ponto!

Existem muitas outras ferramentas de divisão de haste, é claro, e muitas tiveram uma vantagem na Apple. Com seu novo lançamento, no entanto, a Apple certamente fechou a lacuna.

O RX 11 da IZOTOPE, por exemplo, é um software altamente considerado (e caro!) Que pode fazer maravilhas quando se trata de reparar áudio, reduzir cliques, ruído de fundo e sibilância.

Captura de tela RX11

RX11, pronto para dividir algumas hastes.

Ele inclui um recurso de divisão de haste que pode produzir quatro saídas (vocal, baixo, bateria e outros), e produz áudio utilizável-mas não tenho certeza se classificaria mais a saída do que a lógica. Compare por si mesmo nas hastes vocais e de baixo:



De qualquer forma, a revolução da IA/Aprendizagem de Máquinas certamente chegou ao mundo da música, e o rápido aumento de qualidade nas ferramentas de divisão de STEM em apenas alguns anos mostra exatamente o que esses sistemas de IA são capazes quando treinados em dados suficientes. Fico especialmente impressionado com a forma como os melhores divisores de caule podem extrair não apenas um vocal limpo, mas também com a cauda de reverb/atraso. Ter acesso às gravações originais sempre será melhor-mas a tecnologia de divisão de haste está melhorando rapidamente.

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