Tại sao giọng vẫn còn sau khi loại bỏ: hướng dẫn theo từng triệu chứng
Trước tiên hãy xác định những gì còn lại: một đoạn lời dễ nhận biết, phần cuối giọng hát, hòa âm nền hoặc nhạc cụ bị hỏng. Chúng cần những quyết định khác nhau. Chế độ đắt hơn không phải lúc nào cũng tự động sửa được tất cả bốn trường hợp.
1. Tìm một khoảnh khắc có thể lặp lại
Ghi lại thời gian và mô tả như “từ cuối trước điệp khúc còn lại” hoặc “chụp trống lắc lư khi ca sĩ vào”. Nghe bản gốc tương ứng. Nếu nó đã bị méo, đừng đánh giá việc tách như thể nguồn gốc vẫn sạch.
Giữ mức âm lượng nghe thoải mái cố định. Tăng âm lượng để tìm dấu vết còn sót có thể làm cho bản luyện tập vừa đủ nghe trở nên không dùng được, trong khi làm bạn sao lãng khỏi những hư hỏng trên bản nhạc thực sự cần.
2. Khớp triệu chứng với thử nghiệm hữu ích tiếp theo
| Triệu chứng | Giải thích khả thi | Thử bước tiếp theo |
|---|---|---|
| Lời bài hát dễ hiểu trong nhạc cụ | Một số giọng hát đã được gán vào hòa âm nền. | So sánh cùng một đoạn với một mô hình khác; kiểm tra cả phần nhạc đệm bị hỏng nữa. |
| Một cái đuôi ma quái sau một cụm từ | Hiệu ứng hay âm thanh nền không theo kịp giọng trực tiếp hoàn hảo. | Kiểm tra xem điều đó có quan trọng không. Một tách ra hai đầu ra không phải là một điều khiển loại bỏ vang chuyên dụng. |
| Hòa âm vẫn còn nhưng giọng chính nhỏ hơn | Các giọng xếp lớp không được tách ra như bạn muốn. | Quyết định xem bạn có cần loại bỏ tất cả giọng hay chỉ nhiệm vụ giọng chính/đệm. |
| Chũm chọe nghe như có nước hoặc guitar mềm hơn | Ước lượng nhạc đệm thay đổi khi loại bỏ giọng. | So sánh mô hình, không chỉ lượng giọng còn lại. |
| Âm tiết biến mất khỏi giọng | Thông tin giọng hữu ích có thể được gán ở nơi khác. | Kiểm tra bản nhạc cụ vào thời điểm đó và thử lại từ bản gốc. |
| Lặp lại nhiều lần sẽ làm mọi thứ tệ hơn | Đầu vào đã là một ước lượng bị thay đổi. | Quay lại bản gốc và chỉ thay đổi một cài đặt mỗi lần. |
3. Biết khi nào bạn đang so sánh một phương pháp khác.
Giảm âm dựa trên trung tâm hoạt động dựa trên mối quan hệ giữa các kênh stereo. Audacity ghi chú điều này như là nhắm vào nhạc trung tâm. Đây là một phương pháp khác với mô hình neural ước lượng giọng hát từ bản mix.
Nếu một bản mix mono hoặc giọng hát rộng có thể vượt qua việc hủy âm stereo, điều đó không chứng minh tất cả các mô hình AI thất bại giống hệt nhau. Một kết quả hủy âm mà cũng loại bỏ nhạc cụ không phải là bằng chứng về việc tách giọng hoàn hảo. Ghi nhãn phương pháp khi so sánh.
4. Sử dụng kế hoạch thử lại có giới hạn.
- Bắt đầu từ bản upload gốc, không phải bản instrumental tải về.
- So sánh kết quả hoàn tất tại cùng mốc và âm lượng tương đương. Ghi mô hình, chế độ và chi tiết cần giữ. Đổi mô hình cần tác vụ mới, dùng thêm lượt hoặc điểm; không tạo đoạn nghe thử miễn phí.
- So sánh Kim mặc định với một phương án khác ở chế độ tiêu chuẩn, giữ nguyên đoạn đó.
- Dừng lại khi kết quả đạt yêu cầu của nhiệm vụ. Chạy cả bài hát không phải lý do để hy vọng đoạn trích thất bại đó sẽ trở nên sạch sẽ.
5. Ưu tiên kết quả sử dụng được mà ít gây hại nhất.
Khi luyện tập, một chút giọng còn sót lại có thể tốt hơn nhịp điệu không ổn định. Khi chỉnh sửa giọng, một từ bị thiếu có thể tệ hơn nhạc nền ở mức thấp giữa các câu. Giữ tiêu chí liên quan trực tiếp đến công việc.
Mô hình gồm giọng/nhạc nền, bốn hoặc sáu track, tách nhạc cụ, giọng chính/bè và giảm vang. Trạng thái nằm trong bộ chọn. Kết quả là ước tính, không phải nhận dạng từng người, sửa mọi tiếng ồn hay bảo đảm khôi phục mọi âm thanh.