Question

分离背景音乐和人声的软件

Answer 1

1、《伴奏》

这款软件是可以做到将人声和伴奏分离的，它主要用于分离人声。由于这个软件系统的强大，可以将人声分离到无损音质，无论是美声唱法还是民族唱法，形容这款软件去分离的话，都可以保证还原度极高。

2、《5sing原创音乐》

如果用户使用了这款APP，是可以做到将伴奏和人声分开的。这款APP的伴奏分离系统是非常强大的。音频的伴奏通常含有很多乐器组成，听这么一比的话，可以使大多乐器的声音全部被分离提取出来，运用十分方便。

3、《人声分离》

分离人声和伴奏是这款APP的重要功能。这款APP不仅能成功地将人声和伴奏单独提取出来，并且可以将曲目的音调进行变换，而且像这种由C调变成d调，这种小跨度的变化是非常精准的，功能十分齐全。

4、《酷狗唱唱》

用这款APP去分离人声和伴奏是很轻松的一件事，而这款软件也有很多神奇的地方，看看你大跨度的对音乐进行改调，比珠江很缓慢的g变成十分尖锐的a调。但是在曲调进行更改之后，音乐的完整性好依然保存的很好。

5、《恩雅音乐》

这个软件不仅可以分离人声和伴奏，并且这款APP的拓展功能很多。也是一个包括齐全的音乐库，用户可以在人生或者是伴奏之中夹杂各种乐器，歌曲，旋律等等，为音乐家用户打开了一种全新的创造之门。

Answer 2

推荐使用轻秒音分轨，在线分离人声，极速分离背景音乐和人声。

人声分离是一种音频处理技术，旨在从混合音频中分离出特定的人声部分。这对于语音识别、语音增强、音频编辑等应用非常有用。AI在人声分离中的应用通常涉及深度学习和神经网络技术。以下是人声分离的一般原理：

• 深度学习模型： 使用深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）等深度学习模型。这些模型能够学习复杂的特征表示，有助于从混合音频中分离出人声。

• 训练数据： 为了训练模型，需要大量包含人声和背景音的音频数据。这些数据用于训练模型，使其学会识别人声和其他噪声的特征。

• 标签数据： 训练数据通常需要标签，即指示每个时间点上哪些声音是人声，哪些是背景噪声。这有助于模型学习正确的分离模式。

• 特征提取： 在深度学习模型中，通常会使用卷积层来提取音频中的特征。这些特征可能包括频谱信息、时域信息等，有助于区分人声和其他声音。

• 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）： 在音频处理中，时间序列是很重要的，因为音频是一个随时间变化的信号。RNN等循环神经网络结构能够捕捉到音频信号的时序信息，有助于更好地处理音频数据。

• 损失函数： 在训练过程中，需要定义一个损失函数，用于衡量模型输出与实际标签之间的差异。常见的损失函数包括交叉熵损失函数。

• 优化算法： 通过梯度下降等优化算法来调整模型参数，使得模型能够更好地分离人声和背景音。

• 推断： 训练完成后，模型可以用于推断，即在新的音频数据上分离出人声。推断阶段通常使用前向传播，通过模型预测音频中每个时间点上的人声和背景音。

人声分离的性能取决于训练数据的质量、模型的架构、参数调整等多个因素。近年来，随着深度学习技术的不断发展，人声分离在实际应用中取得了显著的进展。