LALAL.AI hat einen neuen Cassiopeia-Algorithmus, der Sie umhauen wird
Es ist schwierig, verschiedene Teile eines Songs zu trennen , ohne den eigentlichen Stamm zu haben, aber es gibt ein Tool namens LALAL.AI , das den Prozess durchaus handhaben kann. Es teilt Songs mit minimalem Aufwand und ohne Audio-Engineering-Kenntnisse zwischen Gesang und Instrumental auf.
Und während LALAL.AI bereits ziemlich solide war, hat es kürzlich dank der Einführung seiner neuen neuronalen Netzwerkarchitektur namens Cassiopeia einen großen Schritt nach vorne gemacht. Es benötigt Rocknet, das neuronale Netzwerk der vorherigen Generation des Dienstes, und verbessert es in nahezu jeder Hinsicht.
Was bringt Cassiopeia von LALAL.AI auf den Tisch?
Einfach ausgedrückt: Cassiopeia bietet verbesserte Aufteilungsergebnisse mit deutlich weniger Audioartefakten. Der gesamte Zweck von LALAL.AI besteht darin, Vocals und Instrumente von einem Track zu ziehen und zu trennen. Daher ist es fantastisch, über eine Funktion zu verfügen, die die Funktionen verbessern kann.
Mit dem neuen neuronalen Netzwerk wird LALAL.AI etwas länger brauchen, um die geteilten Spuren zu erzeugen, aber das ist ein kleiner Kompromiss für die enorme Qualitätsverbesserung.
Was ist also anders? Grundsätzlich berücksichtigt Rocknet, das auf LALAL.AI noch verwendet werden kann, nur die Amplitudenkomponente, während die Phasenkomponente ignoriert wird. Das neuere neuronale Cassiopeia-Netzwerk berücksichtigt die Phasenkomponente des Eingangssignals und erzeugt die Phase für das Ausgangssignal. Durch diesen Vorgang enthalten die geteilten Spuren weniger Audioartefakte.
Um es einfach auszudrücken: Der neue Algorithmus analysiert den Song genauer, um eine bessere Aufteilung zu erzielen.
Um zu beweisen, dass sein Dienst effektiver funktioniert, hat LALAL.AI ihn gegen Spleeter, OpenUnmix und Extended Unmix getestet. Es verglich die Ergebnisse auch mit seinem eigenen neuronalen Rocknet-Netzwerk. Sie können die vollständigen Testergebnisse auf dem Blog von LALAL.AI anzeigen , aber im Grunde hat Cassiopeia alle anderen in den meisten Kategorien in verschiedenen zufällig ausgewählten Genres wie Jazz, Soft Rock, Pop usw. übertroffen.
Interessanterweise schneidet Rocknet im Gesangskanal immer noch besser ab. Cassiopeia hat etwas mehr Infiltration von den Instrumentalen in den Gesang. LALAL.AI wies jedoch darauf hin, dass Zahlen nicht immer die ganze Geschichte erzählen, und manchmal kann die Klangqualität tatsächlich anders sein als in den Tests gezeigt.
Folgendes hat das Unternehmen zu diesem Thema gesagt:
Obwohl Cassiopeia in Bezug auf die formalen Metriken für den Gesang hinter Rocknet zurückbleibt, klingen sowohl der instrumentale Teil als auch insbesondere der durch Cassiopeia getrennte Stimmstamm viel natürlicher und weicher als der von Rocknet, ohne die metallisch klingenden Artefakte, die für die anderen Lösungen so charakteristisch sind.
Ich habe die Ergebnisse selbst getestet und festgestellt, dass das neuronale Netzwerk von Cassiopeia zu saubereren Audio-Splits führt. Der Gesangstrack hatte fast keine wahrnehmbare Infiltration durch die Instrumentals, was genau das ist, was Sie von einem Tool wie LALAL.AI erwarten
Trotzdem waren die Ergebnisse von Rocknet immer noch recht gut und sie waren absolut verwendbar, um den Gesangstrack von den Instrumentalen zu isolieren.
Wie probieren Sie die neue Cassiopeia-Funktion von LALAL.AI aus?
Wenn Sie dem neuen neuronalen Netzwerk eine Chance geben möchten, können Sie zu LALAL.AI gehen und sicherstellen , dass das Kontrollkästchen Neuen Algorithmus verwenden am unteren Bildschirmrand aktiviert ist, wenn Sie einen Titel hochladen.
Sie können auch den Grad der Aggression auswählen, mit dem der Algorithmus die Spuren teilt. Normal ist für die meisten Tracks gut, aber Sie können mit Mild und Aggressive experimentieren, um herauszufinden, was einen besseren Track für Sie schafft.