音楽データからボーカル・ドラム・ベースの音を個別に抽出できる「spleeter」

ボーカルや複数の楽器で構成された音楽データを、機械学習を用いてそれぞれの音に分類したファイルとして出力する「spleeter」がGitHubで公開されています。ボーカルの声や伴奏の部分だけを抽出できるとのことで、実際に使ってみました。 deezer/spleeter: Deezer source separation library including pretrained models. https://github.com/deezer/spleeter 以下のURLにアクセスすれば、spleeterでサンプルの楽曲を分離することができます。 spleeter.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/github/deezer/spleeter/blob/master/spleeter.ipynb#scrollTo=

[nakagawax]

すごい。使ってみたい。

[rou_oz]

この手のソフトはいくつか世にある。問題はその精度。

[equilibrista]

耳と脳でやるのが楽しいよ

[mono_i_love]

OSSで有り難い。早速使ってみる。自分の場合はMacだとHomebrewとAnacondaが喧嘩しそうだけど… / 使ってみた→https://twitter.com/mono_i_love/status/1193065307100680192

[Particlight]

聴く限りiZotopeのRX7よりちゃんとスプリットされてる気がする

[taka-p]

おお、すごいな。

[kei_0000]

ボーカル抽出又はキャンセルはこれが参考になった https://bakuage.com/blog/phonicmind-vocal-remover-online/ まあ一番良いのは制作者側がボーカルなし版とかを提供してくれることなんだけど。ネット配信するデメリットはあるかなあ

[OKP]

ボーカル抽出しての自作オケリミックス、昔は結構流行ってたけど最近はどうなんだろう？（当時とは権利意識や公開するプラットホームも違うので）

[peketamin]

サンプリングが捗るな

[adsty]

機械学習で音楽データから音を分類し出力する。

[otihateten3510]

今気軽に使えるやつで一番精度あるのがPhonicMind。最近使ってる。あとは手作業分離するツールもあるけど2万から9万くらいする。Auditionが使いづらいのが残念。

[alphaorange69]

ほおー

[mayoisaru]

おー、すげえ

[lepton9]

最近は大体のソフトウェアがマルチプラットフォーム対応しててすごいなあ

[gogatsu26]

だけど分析して研究する以外の使い道があまりなさそうな

[Helfard]

耳コピ以外に何に使えるかな－。

[Shinwiki]

21世紀が今頃来た

[MnMisato]

耳コピに使えそうかもだが、ボーカルを抽出する関係上インストゥルメンタルだと厳しいか / 抽出サンプルが「星の在り処」で吹いた

[field_combat]

波形データからトラック抜き出すツールのインストール方法が載ってる

[totoronoki]

Minicondaだけじゃなくgitクライアントがインストールされてないとgitコマンド使えないのは当然だが、つまづく人がいると思うので書いておく。

[hiby]

これOSSなんか。

[digima]

すごそう

[hidari_kiki]

すごい。試してみたくなる

[onigiri-chan]

普段から音楽聞くのにマンネリ化すると遊びで特定の楽器を聞くみたいな事やってたけど、これで答え合わせができるのか

[nzxx]

試してみたけど結構精度高いなぁ・・・これモデルがもっと多くなればかなりの制度まで行けるね

[slkby]

音楽性の違いの分析が捗るな

[sophizm]

ボーカル・ドラム・ベースを個別に抽出したのち、それらを合成した場合、元の音源の原盤権が及ぶか否か

[guru_guru]

ギターは？ ギターはないの？

[chigau-mikata]

おもしろそう！ 分類して抽出された音源（ボーカル除く）にはやっぱり著作権は発生するのかな？

[naotoj]

おおお〜！これ楽しい！