Нейронная сеть для разделения голоса и музыкального инструмента в песне работает, изучая спектральные характеристики звука. 1 Представьте, что музыкальная композиция — это сложный пазл, где каждый кусочек — это определённый звук или инструмент. 1 Нейросеть анализирует этот пазл, определяя, какие кусочки относятся к вокалу, а какие — к инструментальной части. 1

Процесс происходит в несколько этапов: 3

1. Спектральный анализ исходного аудиосигнала с разложением на частотно-временные компоненты. 3
2. Глубокая нейросетевая обработка для идентификации спектрально-временных шаблонов отдельных инструментов. 3
3. Маскирование звуковых компонентов, принадлежащих каждому инструменту. 3
4. Реконструкция изолированных сигналов с минимизацией артефактов и интерференции. 3
5. Пост-обработка для улучшения качества и естественности звучания каждой дорожки. 3

Для разделения аудио чаще всего используются свёрточные нейронные сети (CNN). 1 Они способны выделить характерные особенности вокала и инструментов, такие как тембр, гармоники и ритмические паттерны. 1

Обучение нейросети — это процесс, в ходе которого она учится распознавать различные звуковые компоненты. 1 Для этого ей предоставляется огромный набор данных, содержащий тысячи музыкальных композиций. 1 Каждая композиция имеет метки, указывающие, какая часть звука соответствует вокалу, а какая — инструментальной партии. 1 Нейросеть анализирует эти данные и находит закономерности, которые позволяют ей впоследствии точно определять границы между различными элементами музыкальной композиции. 1