Эффективное разделение звукового музыкального сопровождения на различные каналы крайне необходимо для музыкальных продюсеров, меломанов, исполнителей, создателей приложений караоке или продюсеров. Отделение вокала от ударных инструментов, фортепиано или других музыкальных инструментов, достаточно кропотливая задача, требующая профессионального подхода и сложного оборудования.
Специалисты, связанные со стриминговым сервисом Deezer анонсировали обучающуюся нейронную сеть с эффективным алгоритмом разделения источников звука по каналам. В открытый доступ выложено приложение Spleeter с открытым исходным кодом, созданное на базе Python и TensorFlow и применяющее методику машинного обучения.
Для всех пользователей, которые скачают приложение и библиотеку, будут доступны следующие функции. Разделение на два канала: вокал и любое музыкальное сопровождение. Разделение на 4 звуковых каналов: вокал и ударные, бас и другое музыкальное сопровождение. И разделение на 5 каналов вокал, ударные, бас, фортепиано и другое аудио сопровождение.
Первые пользователи уже отметили, что приложение очень быстро производит разделение аудиофайла на необходимые каналы. Например, работа с 5,5 минутным аудиофайлом занимает всего три минуты для обработки. Одновременно было отмечено высокое качеств осуществляемого разделения на звуковые каналы, аналогичного которому пока не смогла достигнуть не одна из предыдущих методик.
В отличие от ранее существовавших приложений, которые были платными (например, 4 доллара за обработку одного трека), представленная программа Spleeter не будет взымать плату.
