Нейросеть для сегментирования инструментов в музыке
Инновационная система глубокого обучения, способная точно выделять звучание отдельных инструментов в любом музыкальном произведении, превращая смешанный аудиопоток в изолированные дорожки с минимальными артефактами и потерями качества.
Основные функции
- Разделение музыкальных композиций на отдельные инструментальные дорожки
- Выделение вокала из микса с сохранением тембральных характеристик
- Изоляция до 12 различных инструментальных групп (струнные, духовые, ударные и др.)
- Сохранение выделенных инструментов в отдельные аудиофайлы высокого качества
- Обработка музыки различных стилей и жанров от классики до современных направлений
- Регулировка громкости и пространственного положения выделенных инструментов
- Удаление отдельных инструментов из общего микса (функция "минус один")
- Реконструкция деталей звучания, потерянных в процессе сжатия или мастеринга
- Интеграция с популярными DAW (Digital Audio Workstation) через плагин VST/AU
- Пакетная обработка больших коллекций аудиофайлов
Для кого подходит
Решение идеально подходит для музыкальных продюсеров, звукорежиссеров и аранжировщиков, работающих с готовыми аудиозаписями.
Система станет незаменимым инструментом для создания ремиксов, сэмплирования и творческой переработки существующей музыки.
Образовательные учреждения оценят возможность разбора музыкальных произведений на составляющие для обучения студентов композиции и аранжировке.
Музыканты смогут практиковаться, играя с оригинальным аккомпанементом после удаления партии своего инструмента.
Для исследователей музыки и этномузыковедов система предлагает уникальные возможности по анализу редких записей и выделению отдельных инструментов из архивных материалов.
Как это работает:
В основе технологии лежит специализированная U-Net нейронная сеть с трансформерными блоками, обученная на обширной библиотеке мультитрековых записей.
Процесс сегментации происходит в несколько этапов:
Процесс сегментации происходит в несколько этапов:
- Спектральный анализ исходного аудиосигнала с разложением на частотно-временные компоненты
- Глубокая нейросетевая обработка для идентификации спектрально-временных шаблонов отдельных инструментов
- Маскирование звуковых компонентов, принадлежащих каждому инструменту
- Реконструкция изолированных сигналов с минимизацией артефактов и интерференции
- Пост-обработка для улучшения качества и естественности звучания каждой дорожки
В основе технологии лежит специализированная U-Net нейронная сеть с трансформерными блоками, обученная на обширной библиотеке мультитрековых записей.
Процесс сегментации происходит в несколько этапов:
Процесс сегментации происходит в несколько этапов:
- Спектральный анализ исходного аудиосигнала с разложением на частотно-временные компоненты
- Глубокая нейросетевая обработка для идентификации спектрально-временных шаблонов отдельных инструментов
- Маскирование звуковых компонентов, принадлежащих каждому инструменту
- Реконструкция изолированных сигналов с минимизацией артефактов и интерференции
- Пост-обработка для улучшения качества и естественности звучания каждой дорожки
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Преимущества:
- Высокая точность сегментации даже для плотных музыкальных миксов
- Минимальные артефакты и "призрачные" звуки на выделенных дорожках
- Естественное сохранение тембра и динамических характеристик инструментов
- Возможность работы с музыкой различного качества, включая записи с шумами
- Учет акустических особенностей различных жанров музыки
- Интуитивно понятный интерфейс, не требующий специальных знаний в области нейросетей
- Непрерывное улучшение качества благодаря постоянному обучению на новых данных
- Значительная экономия времени по сравнению с ручным разделением дорожек
- Возможность обработки как современных, так и архивных записей
- Гибкий подход к выделяемым инструментам с индивидуальными настройками для каждого типа
Технические характеристики:
- Поддерживаемые форматы: WAV, FLAC, MP3, AAC, OGG (16-32 бит, до 192 кГц)
- Точность сегментации: 92-98% (зависит от качества исходного материала)
- Максимальная длительность обрабатываемой композиции: не ограничена
- Время обработки: 0.3-0.5× от длительности трека (на GPU)
- Поддерживаемые инструментальные группы: вокал, ударные, бас, гитара, фортепиано, струнные, духовые, синтезаторы и др.
- Доступные режимы работы: облачный сервис и локальное приложение
- Минимальные системные требования (локальная версия): 4-ядерный CPU, 8 ГБ RAM, для ускорения рекомендуется NVIDIA GPU с поддержкой CUDA
- Поддерживаемые платформы: Windows 10/11, macOS 10.15+, Linux (Ubuntu 20.04+)
- Форматы экспорта: многоканальные WAV/FLAC, индивидуальные треки
- Интеграция с DAW: VST3, AU, AAX плагины
Ограничения:
- Качество сегментации может снижаться при работе с очень зашумленными или низкокачественными записями.
- Система может испытывать затруднения при разделении инструментов с очень близкими спектральными характеристиками или экзотических инструментов, не представленных в обучающем датасете.
- В композициях с интенсивной обработкой эффектами (сильная реверберация, дисторшн, экстремальные эквалайзеры) возможно появление артефактов на выделенных дорожках.
- Работа с очень длинными треками требует значительных вычислительных ресурсов.
- Для некоторых редких музыкальных жанров и этнической музыки может потребоваться дополнительная настройка параметров.
- При обработке архивных монофонических записей результаты сегментации будут иметь пониженное качество по сравнению с современными стереофоническими или многоканальными миксами.
Ограничения:
- Качество сегментации может снижаться при работе с очень зашумленными или низкокачественными записями.
- Система может испытывать затруднения при разделении инструментов с очень близкими спектральными характеристиками или экзотических инструментов, не представленных в обучающем датасете.
- В композициях с интенсивной обработкой эффектами (сильная реверберация, дисторшн, экстремальные эквалайзеры) возможно появление артефактов на выделенных дорожках.
- Работа с очень длинными треками требует значительных вычислительных ресурсов.
- Для некоторых редких музыкальных жанров и этнической музыки может потребоваться дополнительная настройка параметров.
- При обработке архивных монофонических записей результаты сегментации будут иметь пониженное качество по сравнению с современными стереофоническими или многоканальными миксами.