Подготовили обзор лучших нейросетей для работы со звуком…
Вы хотите улучшить звук при помощи нейросети? В 2022 году это возможно! Мы собрали четыре лучших нейросети для улучшения аудио. Поехали!
Lalal.ai
Известная нейросеть для микширования или создания музыки, она обучена на 20 ТБ данных. Эта нейросеть для звука и аудио.
Выступает в роли помощника, как музыкантам, так и диджеям, звукорежиссерам, танцорам и другим людям, связанным с музыкой и её обработкой
Нейросеть в данный момент способна работать только через веб интерфейс. Умеет качественно разделить звук и голос не только в аудио файлах, но и в видео.
После выбора музыкального файла, можно использовать следующие типы обработки:
- Слабый.
- Нормальный.
- Агрессивный.
Также можно применить два алгоритма анализа и разделения треков: старый и новый.
Spleeter
Эта нейросеть также предназначена для разделения голоса и музыки, но есть и основное отличие.
При помощи Spleeter, можно отделить вокал, бас, ударные инструменты, пианино и многие другие инструменты.
В своём рабочем арсенале сеть располагает настройкой разделения аудиофайлов на 2, 4 или даже 5 дорожек. Также имеется общедоступная возможность использования библиотеки нейросети — она размещена на GitHub.
Вообще нейросеть для звука и аудио Spleeter, в последнее время, очень продвинулась.
Особенности
Но, если пользователь захочет задействовать Spleeter из репозитория, то могут понадобиться особые технические умения.
Желательно знать Python и TensorFlow. Понадобится набирать команды через cmd
Обычные пользователи нейросети Spleeter могут не беспокоиться: специально для них разработана веб-версия Spleeter и десктоп-версия. При их использовании технические навыки не обязательны.
Vocalremover
Очередная нейронная сеть, предназначенная для микширования звука / аудио.
Для разделения музыки и голоса необходимо добавить музыкальный файл с помощью специального веб-интерфейса
В течение пары минут (или чуть дольше) алгоритм ИИ обработает аудио. Для скачивания будут доступны две дорожки: музыкальная и инструментальная.
Vocalremover — один из лучших вариантов нейросети для улучшения звука или аудио.
Отличия Vocalremover от других ИНС
Главное отличие от двух предыдущих нейросетей — это более скудные настройки и слабое качество разделения аудиофайлов на голос и музыку.
В Vocalremover недоступны настройки качества обработки аудио, длина трека, степень воздействия.
Также при обработке файлов с помощью Vocalremover остаётся большое количество шумов, может присутствовать эхо, возможно исчезновение звуков и даже искажение голоса.
Резюме: какая нейросеть лучше для аудио и улучшения звука
Как вы уже догадались, самая лучшая нейронка — Lalal.ai. Эта ИНС неплохо справляется с выдачей чистого звука без артефактов, шумов и эха.
На заслуженном втором месте — Spleeter. Удивительно, но в некоторых жанрах музыки, Spleeter способен выдавать результаты лучше, чем Lalal.ai. Также, используя эту ИНС , можно разделить аудиофайлы не только на музыкальную и инструментальную части, но и на отдельные составляющие. Немаловажным достоинством является и способность Spleeter работать в оффлайн режиме.
На третьем месте — Vocalremover. Эта ИНС уступает и Lalal.ai, и Spleeter, как по качеству обработки треков, так и по основным возможностям. Но два преимущества, всё-таки, есть: Vocalremover куда быстрее обрабатывает файлы и имеется возможность проводить дополнительные операции с аудиодорожками.
Бонус: WaveNetEQ. Ещё две нейросети для улучшения аудио
На десерт — ещё две нейросети для улучшения аудио. Обязательно попробуйте их!
WaveNetEQ
WaveNetEQ — ещё одна ИНС. Она способна восстанавливать затерявшиеся части аудиозаписей во время звонка. Больше ничего она не умеет. Зато эффективно
ИНС Принстонского университета
HiFi-GAN: High-Fidelity Denoising and Dereverberation Based on Speech Deep Features in Adversarial Networks — это полное название нейросети Принстонского университета.
Программисты Принстонского университета смогли создать совершенно новый ИИ-подход в усовершенствовании качества звука. Эта нейросеть для улучшения звука и аудио — одна из лучших
Зачастую, во время разговора, аудио- и видео-записи имеют много шумов, которые мешают полноценно слушать говорящего. Поэтому программисты Принстонского университета придумали новый подход по улучшению качества звука на базе нейросетей.
Как работает нейронная сеть Принстонского университета
Принципы работы HiFi-GAN: High-Fidelity Denoising and Dereverberation Based on Speech Deep Features in Adversarial Networks основаны на двух нейросетях.
Две ИНС имитируют взаимосвязанную архитектуру биологических нейронов, и они «соперничают» за улучшение качества звука
Старые же методы улучшения качества звучания голоса, предполагают удаление фоновых шумов. При этом особо на качество звучания голоса такие методы не влияют.
В основе нового подхода — работа двух ИНС. Одна — удаляет шумы. Вторая — анализирует результат и выдаёт итоговое аудио.
Заключение
Конкуренция между нейросетями приводит к улучшению качества звука и значительно увеличивает эффективность подхода.