Tutoriale

Eliminator de voce vs. separator de stem-uri: care este diferența?

5 min de citit

Căutați „cum scot vocea dintr-o melodie” și veți găsi două tipuri de instrumente: eliminatoare de voce și separatoare de stem-uri. Denumirile sună ca două tehnologii diferite. Nu sunt. Ambele folosesc aceeași familie de rețele neuronale, antrenate pe înregistrări multitrack; diferența constă în ceea ce produc și în scopul pentru care sunt reglate. Dacă știți de care aveți nevoie, economisiți timp de procesare și obțineți un rezultat mai bun.

Varianta scurtă

  • Un eliminator de voce vă dă două fișiere: vocea și tot restul. Este reglat să facă „tot restul” cât mai curat posibil. Folosiți-l pentru karaoke, negative și acapella.
  • Un separator de stem-uri vă dă patru sau cinci fișiere: voce, tobe, bas, pian și „alte” instrumente. Folosiți-l pentru remixuri, piese de exersare în care vă dezactivați propriul instrument și transcriere.

Multe servicii, inclusiv eliminatorul de voce Mazmazika, oferă ambele moduri din aceeași pagină, așa că adevărata întrebare este ce mod să alegeți pentru sarcina respectivă.

Cum funcționează amândouă

O melodie finalizată este un singur fișier stereo. Nimic din el nu spune „această parte este solistul”. Un model de separare a surselor învață, din mii de melodii pentru care pistele individuale erau disponibile, cum tind să sune vocile, tobele, bașii și clapele: timbrul lor, poziția în câmpul stereo, felul în care evoluează în timp. Când primește un mix nou, prezice, pentru fiecare felie mică de timp și frecvență, câtă energie aparține fiecărei surse și reconstruiește câte un fișier audio pentru fiecare sursă din aceste predicții.

De aceea rezultatele nu sunt niciodată perfecte. Acolo unde două surse se suprapun în timp și frecvență, de exemplu o voce feminină și o chitară distorsionată în același registru, modelul trebuie să facă o judecată, și puțin din una ajunge în cealaltă. Modelele mai mari judecă mai bine; exact asta sunt motoarele „High Quality” și „Ultra”.

Pentru o explicație pe înțelesul tuturor a modelului în sine, vedeți Cum funcționează de fapt separarea vocii cu AI.

De ce două stem-uri pot fi mai curate decât cinci

Este tentant să credeți că cinci stem-uri înseamnă simplu „mai mult”. Pentru instrumental, este adesea mai rău. Când un model împarte în cinci, trebuie să atribuie fiecare fărâmă de energie uneia dintre cele cinci categorii, iar erorile se acumulează; o lovitură de premier care ajunge parțial în „altele” și parțial în „tobe” sună ușor întinată când cele două sunt redate din nou împreună. Când trebuie să decidă doar „voce sau nu voce”, există o singură graniță de trasat corect, iar instrumentalul păstrează coeziunea mixului original.

Așadar, pentru karaoke și negative, alegeți două stem-uri. Pentru orice situație în care chiar doriți tobele sau basul separat, alegeți modul multi-stem și acceptați puțin mai multe artefacte pe fiecare stem.

Care pentru ce sarcină

Karaoke și exersarea vocii. Eliminator de voce, două stem-uri. Păstrați armoniile folosind un model care elimină doar vocea principală, dacă instrumentul oferă unul.

Acapella pentru un remix sau un mashup. Eliminator de voce, două stem-uri și cel mai bun motor de calitate pe care îl aveți; acapella este stem-ul pe care îl veți auzi cel mai expus.

Piese de exersare pentru un membru al trupei. Separator de stem-uri. Dezactivați stem-ul de bas pentru a exersa basul, stem-ul de tobe pentru a exersa tobele și așa mai departe. Mixerul din browser face acest lucru fără DAW.

Transcrierea unei părți. Separator de stem-uri. Ascultarea solo a pianului sau a basului face notele mult mai ușor de auzit, iar trecerea rezultatului prin analizatorul de acorduri vă oferă armonia cu care să verificați.

Eșantionarea unui break de tobe. Separator de stem-uri, stem-ul de tobe. Așteptați-vă la puține scurgeri de la alte elemente percusive.

Remixarea unei melodii întregi. Separator de stem-uri, cinci stem-uri, apoi tratați fiecare stem ca pe o pistă în DAW-ul dumneavoastră. Reegalizați și comprimați ușor fiecare stem; stem-urile separate răspund bine la asta și astfel ascundeți cusăturile.

Calitate: la ce să vă așteptați de la fiecare

Ambele moduri sunt cele mai puternice pe material modern, bine produs, și cele mai slabe pe înregistrări dense, reverberate sau lo-fi. Câteva detalii:

  • Instrumentalul din modul cu două stem-uri este de obicei cel mai curat rezultat pe care îl produce orice instrument de separare.
  • Acapella poartă cele mai multe artefacte, pentru că reverberația și efectele aplicate vocii sunt parțial ambigue.
  • Stem-ul de tobe este în general excelent; tobele sunt distincte spectral.
  • Stem-ul de bas este bun, dar poate schimba note cu registrul grav al tobei mari în mixuri foarte încărcate în bas.
  • „Altele” este categoria colectoare și cea mai puțin previzibilă: chitare, sintetizatoare, coarde și orice element neobișnuit ajung aici împreună.

Gratuit sau plătit?

Separarea în două stem-uri cu motorul standard este gratuită pe Mazmazika, cu o limită de durată per rulare și o alocare zilnică. Care dintre motoarele, modelele și duratele de piesă mai mari sunt incluse în planul gratuit și care vin cu Pro este listat în timp real pe pagina eliminatorului de voce, la Gratuit vs Pro, iar pagina de prețuri arată prețurile curente în moneda dumneavoastră. Dacă faceți o singură piesă karaoke pentru o petrecere, varianta gratuită este suficientă; pentru stem-uri pe care le veți lansa sau cânta pe scenă, motoarele mai mari se amortizează de la prima piesă.

O notă despre metodele vechi

Înainte de separarea neuronală existau două trucuri: anularea de fază, care scade canalul stâng din cel drept pentru a elimina tot ce este poziționat în centru, și tăierea cu egalizatorul, care scobește intervalul de frecvențe al vocii. Ambele deteriorează întregul mix, pentru că basul, toba mare și premierul sunt și ele în centru, iar registrul vocii este locul unde trăiesc și chitarele și clapele. Încă sunt integrate în unele DAW-uri și plugin-uri gratuite; nu există niciun motiv să le folosiți astăzi.

Pașii următori

← Înapoi la Journal