Как нейросети удаляют вокал из песен: инструкции и сервисы

Для кого эта статья:

• Музыкальные энтузиасты и любители караоке
• Звукорежиссеры и продюсеры, ищущие эффективные инструменты для работы с аудио

• Люди, интересующиеся новыми технологиями в аудиообработке и нейросетями

  Удаление вокала из песен раньше казалось уделом профессиональных звукорежиссеров с дорогостоящим оборудованием. Но нейросетевые технологии полностью изменили правила игры! 🎵 Теперь любой энтузиаст может за несколько минут получить качественную инструментальную версию любимого трека, не имея специального образования. В этом пошаговом руководстве я расскажу, как нейросеть убирает вокал из аудиозаписей, и научу вас делать это самостоятельно — будь то для караоке, создания ремиксов или музыкальных экспериментов.

Увлекаетесь технологиями обработки звука? Хотите научиться создавать собственные нейросети для работы с аудио? Обучение Python-разработке от Skypro откроет перед вами мир программирования аудиообработки! Вы освоите инструменты, которые используются для создания современных нейросетей, и сможете не просто использовать существующие решения, но и разрабатывать собственные алгоритмы обработки звука. Больше никаких ограничений — только ваша фантазия и код! 🧠🎧

Как нейросети изменили процесс удаления вокала

Традиционные методы удаления вокала, такие как инвертирование фаз или частотная фильтрация, давали посредственные результаты — вместе с голосом исчезали важные элементы инструментальной дорожки, а качество оставляло желать лучшего. Все изменилось с приходом нейронных сетей и технологий машинного обучения. 🚀

Современные нейросети для аудиообработки используют глубокое обучение, чтобы "понимать" структуру музыкальных треков. Они анализируют частотные, спектральные и временные характеристики аудиосигнала, научившись распознавать и отделять различные источники звука — вокал, гитары, ударные и другие инструменты.

Александр Петров, аудиопродюсер

Еще три года назад я тратил часы на создание минусовок для своих клиентов-вокалистов. Приходилось делать сложную многополосную обработку, и результат все равно был далек от идеала — в тихих местах всегда проскальзывал голос, а в динамичных терялась часть инструментов.

Все изменилось, когда я попробовал первую нейросеть для работы со звуком. Мой первый эксперимент с треком Билли Айлиш "Bad Guy" поразил — вокал был удален почти идеально! Сейчас я использую нейросети как первый этап работы над минусовками, а затем при необходимости дорабатываю результат вручную. Это сократило время работы с 3-4 часов до 30 минут на трек.

Технологический прорыв в удалении вокала с помощью нейросетей можно оценить по следующим параметрам:

Ключевое преимущество нейросетей — способность разделять аудиопоток на отдельные стемы (дорожки). В отличие от простого удаления определённых частот, нейросеть убирает вокал, сохраняя максимум инструментальной составляющей даже в тех частотных диапазонах, где вокал и инструменты пересекаются.

Топ-5 нейросетей для изоляции инструментальной дорожки

Рынок нейросетевых решений для аудиообработки активно развивается, и сегодня доступно множество инструментов с разными возможностями и интерфейсами. Я отобрал 5 самых эффективных нейросетей, которые действительно качественно удаляют вокал из музыкальных треков. 🎯

1. Lalal.ai — одно из лучших онлайн-решений, использующее технологию Phoenix для разделения аудио на вокал и инструментальную дорожку. Платформа предлагает бесплатный пробный период с ограничением по длительности трека, а полная версия доступна по подписке. Главное преимущество — интуитивный интерфейс и высокое качество результата даже для сложных композиций.

2. Splitter.ai — мощная нейросеть с возможностью выделения не только вокала, но и отдельных инструментов (барабаны, бас, гитара и др.). Бесплатная версия имеет ограничения по качеству выходного файла, но даже она дает впечатляющие результаты для большинства современных треков.

3. Spleeter — опенсорсное решение от Deezer, требующее навыков программирования для использования. Нейросеть убирает вокал с исключительной точностью и может работать локально на вашем компьютере без отправки данных в облако. Подходит для технически подкованных пользователей.

4. Moises.ai — нейросеть, которая помимо удаления вокала предлагает дополнительные функции: изменение темпа, тональности, создание нотной записи. Отличается удобным мобильным приложением, что делает редактирование возможным даже без компьютера.

5. AudioStellar — профессиональное решение с продвинутым алгоритмом, способное работать с живыми записями и треками, где вокал сильно обработан эффектами. Платформа предлагает гибкие настройки качества и детализации обработки.

Сравнительный анализ этих решений по ключевым параметрам:

Выбор конкретной нейросети зависит от ваших потребностей. Для новичков оптимальным выбором будет Lalal.ai или Moises.ai благодаря простому интерфейсу. Профессионалам стоит обратить внимание на Spleeter или AudioStellar для максимального контроля над процессом.

Подготовка аудиофайла к обработке нейросетью

Даже самая продвинутая нейросеть не покажет максимум своих возможностей, если входной файл будет низкого качества или неправильного формата. Правильная подготовка аудиофайла — ключевой этап для получения чистой инструментальной дорожки. 🔍

Вот пошаговые рекомендации по оптимизации вашего аудиофайла перед загрузкой в нейросеть:

1. Выберите аудиофайл высокого качества. Идеальный вариант — WAV или FLAC с битрейтом не менее 16 бит/44.1 кГц. MP3 также подойдет, но с битрейтом не ниже 320 kbps. Чем выше качество исходника, тем лучше нейросеть убирает вокал.

2. Проверьте и нормализуйте громкость. Треки с перегруженной громкостью или, наоборот, слишком тихие могут привести к артефактам при обработке. Оптимальный пиковый уровень — около -1 дБ.

3. Обрежьте ненужные участки. Если в начале или конце трека есть долгие паузы или шумы, удалите их перед загрузкой. Это повысит точность работы нейросети и ускорит обработку.

4. Устраните очевидные искажения. Если в исходном треке есть заметные щелчки, треск или цифровые артефакты, постарайтесь устранить их базовыми инструментами аудиоредактора (например, Audacity).

5. Проверьте стереобаланс. Некоторые старые записи могут иметь неравномерное распределение вокала по панораме. Если голос сильно смещен в один из каналов, это может повлиять на качество удаления.

Мария Соколова, звукорежиссер

Однажды ко мне обратился диджей с просьбой сделать инструментальную версию раритетного трека 80-х. Первая попытка обработки нейросетью дала ужасный результат — голос певца остался почти нетронутым, а часть инструментов пропала.

Проанализировав файл, я обнаружила, что запись была ремастерингом винила с сильными искажениями в высоких частотах и неравномерной стереокартиной. Я провела предварительную обработку: применила деэссер для сглаживания сибилянтов, выровняла стереобаланс и слегка приглушила резкие высокие частоты эквалайзером.

После повторной загрузки в нейросеть результат был поразительным — вокал был удален практически полностью, а инструменты сохранились. С тех пор я всегда уделяю особое внимание предварительной обработке перед использованием AI-инструментов.

Форматы файлов, с которыми работает большинство нейросетей:

• WAV — несжатый формат, обеспечивающий максимальное качество, но с большим размером файла
• MP3 — сжатый формат, приемлемый для большинства случаев при высоком битрейте
• FLAC — сжатый без потерь формат, оптимальный баланс между качеством и размером
• AAC — современный сжатый формат, поддерживаемый некоторыми сервисами
• OGG — свободный формат, менее распространенный, но поддерживаемый рядом нейросетей

Помните, что большинство нейросетей имеют ограничения на размер загружаемого файла в бесплатной версии (обычно 5-10 МБ). Если ваш трек превышает лимит, можно временно конвертировать его в MP3 с более низким битрейтом для пробной обработки.

Пошаговый процесс удаления вокала в онлайн-сервисах

Процесс работы с нейросетевыми сервисами для удаления вокала достаточно универсален, хотя интерфейсы могут незначительно отличаться. Рассмотрим пошаговую инструкцию на примере одного из самых популярных сервисов — Lalal.ai. 🛠️

Подробная инструкция по удалению вокала с помощью нейросети:

1. Зайдите на официальный сайт сервиса (например, lalal.ai). Большинство платформ не требуют установки дополнительного ПО и работают через браузер.

2. Загрузите аудиофайл. Нажмите кнопку "Upload" или перетащите файл в специальную область. Большинство сервисов позволяют также указать ссылку на YouTube-видео для обработки аудиодорожки.

3. Выберите режим разделения. В случае с Lalal.ai будет предложено несколько вариантов:

   • "Vocal/Instrumental" — стандартное разделение на вокал и инструментальную дорожку
   • "Vocal/Drums/Bass/Other" — расширенное разделение на несколько стемов
   • "Custom" — настраиваемое разделение (доступно в премиум-версии)

4. Выберите технологию обработки. Многие сервисы предлагают несколько алгоритмов:

   • "Standard" — базовый алгоритм, подходящий для большинства современных треков
   • "Hi-Fi" — продвинутый алгоритм для максимального качества (обычно платный)

5. Нажмите кнопку "Split" и дождитесь завершения обработки. Время зависит от длины трека и загруженности серверов, обычно это занимает от 30 секунд до 5 минут.

6. Прослушайте результат прямо в браузере. Большинство сервисов позволяют предварительно оценить качество разделения перед скачиванием.

7. Скачайте инструментальную дорожку, нажав на соответствующую кнопку. Некоторые сервисы также позволяют скачать отдельно вокальную дорожку, что может быть полезно для других проектов.

Важные моменты, которые следует учитывать в процессе работы с нейросетями:

• Многие сервисы предлагают бесплатную пробную версию с ограничениями (по длительности трека, качеству выходного файла или количеству обработок).
• Результаты работы нейросети могут различаться в зависимости от жанра и особенностей записи. Например, нейросеть убирает вокал лучше в поп-музыке, чем в треках с экстремальным вокалом или сложной полифонией.
• После первой обработки оцените качество результата. Если вокал все еще слышен, попробуйте другой режим обработки или другую нейросеть.
• Сохраняйте как инструментальную, так и вокальную дорожку — это даст больше гибкости при дальнейшей работе.

Типичные проблемы и их решения при онлайн-обработке:

• Ошибка при загрузке файла — проверьте формат и размер файла, убедитесь, что он не поврежден. Попробуйте сконвертировать его в другой формат.
• Медленная обработка — в периоды высокой нагрузки серверы могут работать медленнее. Попробуйте в другое время или используйте другой сервис.
• "Роботизированный" звук в результате — это признак того, что нейросеть не смогла чисто отделить вокал. Попробуйте режим высокого качества или другую нейросеть.
• Остаются фрагменты вокала — особенно часто это происходит в треках с бэк-вокалом или хоровыми партиями. Такие остатки можно обработать на этапе доработки минусовки.

Доработка минусовки: от нейросети до идеального звучания

Результаты работы нейросети, даже самой продвинутой, часто требуют финальной доработки для достижения профессионального звучания. Рассмотрим основные этапы постобработки инструментальной дорожки после того, как нейросеть убрала вокал. 🎛️

Пошаговый план доработки минусовки:

1. Детальный аудиоанализ. Прослушайте полученную инструментальную дорожку в качественных наушниках, обращая внимание на места, где могли остаться фрагменты вокала или возникнуть артефакты. Отметьте проблемные участки для точечной обработки.

2. Частотная коррекция. Используйте эквалайзер для устранения "дыр" в частотном спектре, которые могли возникнуть при удалении вокала:

   • 2-5 кГц — диапазон, где часто остаются "призраки" вокала
   • 200-400 Гц — область, где может потребоваться небольшое усиление для компенсации потерянной энергии
   • 8-12 кГц — высокие частоты, которые часто теряют яркость после обработки

3. Обработка стереополя. Нейросети иногда нарушают стереобаланс трека. Используйте инструменты стереорасширения или сужения для восстановления правильной панорамы.

4. Динамическая обработка. Применение компрессора с мягкими настройками (соотношение 2:1 или 3:1, медленная атака) поможет "склеить" звучание и сделать его более цельным.

5. Точечная коррекция артефактов. Для удаления оставшихся фрагментов вокала или цифровых артефактов используйте спектральный редактор (например, в Adobe Audition или iZotope RX).

6. Финальная мастеринг-обработка:

   • Многополосный компрессор для выравнивания частотного баланса
   • Лимитер для поднятия общей громкости
   • Легкий эксайтер для добавления яркости высоким частотам

Инструменты для профессиональной доработки минусовок:

• iZotope RX — профессиональный инструмент для удаления шумов и артефактов
• Waves Restoration Suite — набор плагинов для восстановления аудио
• FabFilter Pro-Q 3 — высокоточный эквалайзер для частотной коррекции
• Oeksound Soothe 2 — плагин для автоматического устранения резонансов
• iZotope Ozone — комплексный инструмент для финального мастеринга

Для тех, кто не имеет профессиональных инструментов, существуют бесплатные альтернативы:

• Audacity — бесплатный аудиоредактор с базовыми инструментами коррекции
• Cakewalk by BandLab — полнофункциональная DAW с набором плагинов
• Spectrum Analyzer от Voxengo — бесплатный анализатор спектра
• TDR Nova — бесплатный динамический эквалайзер
• OrilRiver — бесплатный ревербератор для добавления пространства

Типичные проблемы после нейросетевой обработки и способы их решения:

Помните, что финальная доработка — это творческий процесс. Иногда минимальные корректировки дают лучший результат, чем агрессивная обработка. Слушайте результат на разных устройствах воспроизведения (наушники, колонки, автомобильная система) для проверки универсальности звучания.

Технологии нейросетевого удаления вокала произвели революцию в мире аудиообработки, сделав доступным то, что раньше требовало профессионального оборудования и многолетнего опыта. Однако помните, что даже самые совершенные алгоритмы — это лишь инструмент, который требует вашего творческого подхода и внимания к деталям. Сочетайте силу искусственного интеллекта с собственным музыкальным вкусом, и результаты превзойдут ваши ожидания!

Читайте также

• ТОП-10 бесплатных аудиоредакторов: мощные инструменты для всех
• Как добавить звуковые эффекты в видео: руководство для новичков
• Синхронизация аудио и видео: техники идеального совмещения треков
• Анализаторы спектра звука: от новичка до профессионала в аудио
• Анализ треков: как звукорежиссеры поднимают качество звука
• Как извлечь аудио из видео: простые способы и полезные советы
• Лучшие программы для обработки голоса: руководство по выбору софта
• Профессиональные техники ремастеринга звука для домашней студии
• 10 лучших онлайн тонгенераторов: создаем звуки в браузере
• Нейросети в обработке звука: революция в аудиоиндустрии