最佳人声分离与乐器提取 2021 [lalal.ai vs Spleeter]

最新推荐文章于 2025-08-11 14:23:11 发布
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#AI-native #文心一言 #midjourney #AIGC #AI编程

这篇文章主要介绍了一种名为LaLol.ai的音频分离工具，并将其与其他音频分离工具进行对比。文章首先指出音频分离是一个非常困难的任务，类似于从压缩或像素化图像中进行超分辨率重建。由于需要猜测和使用人类直觉来重建缺失的细节，因此音频分离一直是一个具有挑战性的问题。

作者介绍了LaLol.ai，并将其与Audacity的内置人声移除功能以及其他音频分离AI工具进行比较。作者声称LaLol.ai是目前市场上最好的音频分离工具，它在分离效果方面优于Splitter等其他流行的音频分离AI工具。为了验证LaLol.ai的性能，作者将使用简单和复杂的音乐作品进行测试，并将其分离结果与其他工具进行对比。

文章最后指出，作者将把所有分离结果上传到自己的第二个频道，并在此视频中展示关键亮点和差异。通过对比，观众可以直观地判断LaLol.ai是否真的像宣传的那样出色。

Lalal.ai、Spleeter(splitter.ai) 和 Audacity 三款提取乐器和人声的软件对比评测视频！快去看看 Lalal.ai 吧：https://bit.ly/2TU7BpH，它基于世界上排名第一的 AI 技术，能从任何歌曲中分离人声和乐器！完整对比视频：[K/DA - VILLIAN] https://youtu.be/8_jH2J3Dbbc[K/DA - MORE] https://youtu.be/tkCPVler2kM[VJ Memes - Soul Searching] https://youtu.be/fsaK3SYLIoQ[jlbrock44 - That's All I Want To Do] https://youtu.be/L2-H1Z7EwFA

【人工智能】最强音频分离软件——UVr5 全面技术解析
奶爸的编程之路，也就一周冷个三天，欢迎关注我的微信公众号：本本本添哥
12-09 51
UVr5是基于深度神经网络技术开发的跨平台音频分离工具，核心定位是为用户提供专业级的人声、伴奏及多乐器轨道分离服务。其最大优势在于“免费开源+极致精度”的组合，不仅完全无使用限制，还支持Windows、macOS、Linux三大操作系统，适配NVIDIA/AMD显卡及Apple M系列芯片，兼顾了专业用户的深度需求与普通用户的易用性。
【工具篇】【2025AI音频工具深度盘点】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-02 649
大家好！今天我们来聊聊那些让人眼前一亮的AI音频工具。这些工具不仅让音频创作变得简单高效，还让普通人也能轻松完成专业级别的音频处理。无论你是音乐创作者、播客主播，还是普通用户，这些工具都能满足你的需求。接下来，我会详细介绍每一款工具的特点和适用场景，帮你找到最适合自己的那一款！
【杂谈】-10款适合音乐家的AI工具
视觉与物联智能
12-22 1554
人工智能不仅增强了当今的音乐制作，还从根本上重塑了音乐家创作、练习和与声音互动的方式。从高级词干分离到自然语言合成，这些工具代表了神经网络与音乐创造力相遇时所能实现的最前沿技术。
Lalal.ai 测评：最好用的 AI 背景噪音去除器
TOPSTIP的博客
05-24 397
本文测评了一款最好用的 AI 背景噪音去除器 - Lalal.ai，介绍了它的主要特点，优缺点，竞争对手，价格，以及使用分离音轨功能的步骤
暴强人工智能加持的音频人声/伴奏提取工具
nbk2014的博客
06-01 1872
上学的时候喜欢唱歌，有时候会参加学校的比赛，那会网络没有现在这么发达，要到具体的伴奏网站去查找相关的歌曲，如果想与众不同演唱一些比较冷门的歌曲，恭喜你，大多数情况下，你只能选择更换它。 现在明白为什么学校的歌唱比赛来来去去就是那些街歌了吧？ 但现在是人工智能时代，是时候跟这样的尴尬说拜拜了！ lalal.ai是一个据说是由最强AI加持的音频人声分离网站，你可以轻松使用它来分离歌曲音频文件中的人声和伴奏。 这里我们用大家耳熟能详的周董的歌来做测试，源文件是320kbps。 打开网站，点击黄色按钮选取
解锁音频新境界：LALAL.AI 与 Audo Studio 深度解析
2301_78351627的博客
02-22 1099
在处理语音时，它能够深入分析音频的频率、幅度等特征，针对不同类型的噪音采用定制化的降噪策略。例如在会议录音场景中，对于键盘敲击声、椅子挪动声等不规则噪音，Audo Studio 可以做到有的放矢，在去除噪音的同时，完美保留语音的音色、语调等细节，确保会议内容的完整记录和清晰回放。在嘈杂的环境中录制的音频，像街头采访中夹杂的汽车轰鸣声、人群嘈杂声，或是室内录音时的空调嗡嗡声，LALAL.AI 都能精准识别并高效去除。）上的其他工具，又为它们的应用拓展了更多可能，让我们在音频处理和创作的道路上更加得心应手。
分享 7 个不错的 AI 工具
03-22 714
人工智能的世界继续让我们着迷，近期的 OpenAI ChatGPT 掀起人们对人工智能的更大的期待，本文收集了 7 个人工智能 (AI) 工具，其中大部分易于使用，有些更复杂……比如构建 ML 模型。
MP3人声分离保留背景
07-04
在线服务如 **Moises.ai** 和 **Lalal.ai** 同样提供了便捷的云端音频分离选项。用户仅需上传文件，系统便会自动执行分离过程，并提供下载链接。此类服务的优势在于无需安装任何软件，同时支持多种音频格式，非常...
19、人工智能：从游戏到语言，从模型到应用的深度探索
最新发布
tomato的博客
08-11 54
本文探讨了人工智能从游戏领域到语言模型的演进历程，重点介绍了以 ChatGPT 为代表的大语言模型（LLMs）和生成式人工智能（GenAI）的发展与应用。同时，文章分析了人工智能在图像生成、内容创作、客户服务等领域的广泛应用，并深入探讨了其背后的神经网络技术原理。此外，还讨论了人工智能带来的伦理、隐私、就业影响等挑战与机遇，并展望了未来人工智能的发展方向。
AI在创造还是毁掉音乐？深度学习时代的音乐变革
weixin_44067082的博客
06-30 2126
近一个月来，音乐界迎来了一场由人工智能主导的变革。随着多个音乐大模型的相继亮相，AI技术一举将音乐创作的门槛降至前所未有的低点，引发了关于AI是否会彻底颠覆音乐行业的激烈讨论。从最初的兴奋到现在的理性审视，人们开始深入思考AI音乐产品的版权归属问题，以及创意产业如何在AI的影响下继续发展等一系列重要议题。本文将深入探讨AI音乐技术的发展现状、核心原理、面临的机遇与挑战，以及对音乐产业的深远影响。我们将从技术、艺术、商业和伦理等多个角度，全面审视AI音乐这一新兴领域，为读者提供一个深入而全面的分析。
声源分离背景声伴奏及人声
12-09
基于开源框架，分离好的语音文件，提取了背景声伴奏还有原始的人声，基于BLSTM双向循环神经网络提取。文件里有两首分离好的成品，取自音乐世间美好与你环环相扣。
2024最新AI作曲工具大比拼：哪款最适合音乐创作者？
AI 领航者的博客
04-22 1541
2024年，生成式AI在音乐领域的突破（如Google MusicLM 2.0支持10分钟全编曲生成、AIVA推出“情感驱动作曲”模式）推动AI作曲工具进入3.0时代。本文聚焦音乐创作者核心需求（快速灵感激发、专业编曲辅助、商业版权合规、多风格适配），横向对比10款2024年最具代表性的AI作曲工具，覆盖入门级（如Sonic Pi）、中端（如Jukedeck Pro）、专业级（如AIVA Studio）三类工具，为不同阶段创作者提供决策依据。第2章解析AI作曲核心技术（生成模型、音乐表征）；
6个AI网站
热门推荐
qq_46481393的博客
12-13 1万+
1、啦啦爱：https://www.lalal.ai/?referral=KqDfDRcy&utm_source=referral_promo&utm_medium=link&utm_campaign=KqDfDRcy 2、AI写作：https://wenxin.baidu.com/ernie3 3、AI绘画：https://wenxin.baidu.com/ernie-vilg 4、线稿自动上色：https://petalica.com/ 5、歌词生成：https://we
AI 创作歌曲网站整理
xu990128638的专栏
03-02 5774
分离工程文件splitter：https://vocalremover.org/splitter-ai。makebestmusic： https://makebestmusic.com/ 制作歌曲。分轨：https://emastered.com/deepseek： 写歌词。
给我推荐20个比较流行的python人声分离模型
weixin_35756637的博客
01-04 1918
好的，以下是 20 个比较流行的 python 人声分离模型。 Spleeter：基于 TensorFlow 的音频分离工具，可将音频文件中的人声、乐器和背景声分离开来。 DeepVoice3：一种可以自动分离人声和乐器的模型，基于时域网络和神经机器翻译技术。 SampleRNN：一种可以从音频文件中分离出人声的循环神经网络模型。 U-Net：一种基于卷积神经网络的音频分离模型，可以将音频文件中...
Spleeter：音频分离的革命性工具
weixin_52734695的博客
11-05 3289
Spleeter 是一个由 Deezer 开发的开源音频源分离工具。它基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），能够自动将一段音频中的不同音轨分离开来，通常用于从混合音频中提取出人声、伴奏或其他音频成分。Spleeter 可以将音频分离为多个源，如“人声”和“伴奏”，“人声”和“鼓”，或更多音频通道，适用于音乐制作、音频编辑、卡拉OK等多种应用。在音乐和音频处理中，源分离技术可以帮助我们从一段音频中提取出独立的声音元素。比如，在歌曲中分离出人声与伴奏，或者分离出吉他、鼓和其他乐器。
网页mp3提取器_从歌曲中提取人声与伴奏，并单独分离各种乐器的声音丨Moises
weixin_39992483的博客
12-11 5308
将音乐做细部的分离，像是仅保留伴奏、仅保留人声、仅保留某项乐器声等，如果音乐的原始录制，就是将这些音源用音轨分开，要单独取出就比较容易，但越多音轨可能会造成档案越大，而我们现行看到的大都是以去除人声为主，毕竟喜欢唱歌的人多，Moises.ai是个免费的音源分离线上应用，其利用机器学习方法以自动改进演算法，让单独提取人声、伴奏或乐器声都能够精准的被实现。功能介绍从任何歌曲中提取和删除人声从...
神器！人工智能分离歌曲中的人声和背景音乐
sushengbuhuo的博客
09-09 9109
苏生不惑第171 篇原创文章，将本公众号设为星标，第一时间看最新文章。之前分享过将视频转GIF如何将视频轻松转换为 GIF 和文字转语音 如何轻松的将文字转语音 ，今天分享几个神器，可以...
MP3人声分离
07-04
### 人声与背景音乐分离的技术方法 从MP3音频文件中分离人声和背景音乐是许多音频爱好者、音乐制作人以及卡拉OK爱好者的常见需求。随着音频处理技术的发展，这一任务已经从过去需要复杂设备和专业操作，逐渐演变为可通过多种工具实现的日常操作。 #### 1. 使用专业音频编辑软件 Adobe Audition 和 Audacity 是两款功能强大的音频编辑软件，它们提供了频谱频率显示、声道分离、均衡器等高级工具，能够帮助用户识别并分离音频中的人声和背景音乐成分。Adobe Audition 提供了“频谱频率显示”功能，允许用户通过视觉方式选择特定频率范围内的声音（如人声），然后进行删除或提取[^2]。Audacity 虽然免费开源，但同样支持多轨编辑和效果插件，适合初学者和中级用户使用。 #### 2. 利用专用音分轨软件 近年来，一些专门用于音频分离的软件应运而生，例如“音分轨”软件。这类工具通常基于人工智能算法，能够自动分析音频内容，并将人声与背景音乐有效分离。相比传统软件，音分轨软件的操作更为简便，适合不具备音频工程背景的用户[^3]。 #### 3. 基于深度学习的源分离方法 对于有编程能力的用户，可以使用基于 PyTorch 的音乐源分离项目来实现更精细的控制[^4]。该方法依赖于深度学习模型，通过训练神经网络以识别和分离不同类型的音频源（如人声、鼓点、贝斯等）。Spleeter 是一个由 Deezer 开发的开源工具，它提供预训练模型，可直接用于音频分离任务。以下是一个简单的 Python 示例代码： ```python from spleeter.separator import Separator from spleeter.utils.audio.adapter import get_default_audio_adapter # 初始化分离器，使用预训练的2音轨模型（vocals / accompaniment） separator = Separator('spleeter:2stems') # 加载音频文件 audio_loader = get_default_audio_adapter() sample_rate = 44100 waveform, _ = audio_loader.load('input.mp3', sample_rate=sample_rate) # 执行分离 prediction = separator.separate(waveform) # 保存结果 separator.write_to_file(prediction, 'output') ``` 此代码会将输入的 `input.mp3` 文件分离为两个音轨：一个人声轨道（vocals）和一个伴奏轨道（accompaniment），输出至指定目录。 #### 4. 在线服务与移动应用 除了本地软件，还有一些在线服务和移动端应用程序也提供音频分离功能。例如，Moises.ai、Lalal.ai 等平台利用 AI 技术提供高质量的人声与伴奏分离服务，用户只需上传音频文件即可获得分离后的结果。这些服务通常支持多种格式，包括 MP3、WAV 等，并且提供下载选项。 ---
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