在技术上如何把一首歌里的不同乐器，人声分开？可行么？
把一首歌里的不同乐器和人声分开，这在技术上是完全可行的，而且已经有很多成熟的工具和方法来实现。这个过程通常被称为“音频分离”或“音轨分离”（Source Separation）。
核心原理：
要理解这个过程，我们首先需要明白音乐是怎么被录制和存储的。在数字音频的世界里，音乐文件（比如MP3、WAV）本质上是一串串的数字信号，这些数字信号代表了不同频率的声音在不同时间点的强度。一个完整的歌曲文件是将所有乐器、人声以及其他音频元素混合在一起的“立体声”或“单声道”信号。
音频分离技术就像是把这混合在一起的信号，通过复杂的算法，尝试“反向混合”或者说“解耦”出来。这就像你有一个装满彩色珠子的袋子，你想把它们重新按颜色分拣出来。
主要技术方法：
目前主流的音频分离技术主要依赖于机器学习（Machine Learning）和信号处理（Signal Processing）。
1. 基于机器学习的混合模型（Machine Learningbased Separation）：
工作原理： 这是目前最强大、最流行的方法。它们通过大量已知的、包含分离音轨的音乐（例如，你有一个歌曲的完整版本，同时也有分开的人声、鼓、贝斯等音轨作为“训练数据”）来训练深度学习模型。
模型类型： 常用的模型包括：
卷积神经网络（CNN）： 擅长处理图像和时序数据，能够捕捉音频信号中的局部特征（比如某个乐器的特定音色）。
循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 擅长处理序列数据，能理解音频信号随时间的变化关系，对乐器演奏的连贯性和人声的旋律至关重要。
Transformer 模型： 近年来在自然语言处理领域取得巨大成功，也开始被应用于音频分离，它能更好地捕捉长距离的依赖关系，对于理解歌曲整体结构非常有帮助。
训练过程： 模型会接收混合音乐作为输入，然后被指示输出分离后的各个乐器或人声。通过不断调整模型内部的参数，直到输出的分离结果与真实的“金标准”（即真实的分离音轨）尽可能接近。
优点： 效果普遍较好，能够分离出比较清晰的人声和一些常见的乐器（如鼓、贝斯、钢琴），尤其擅长处理那些在音乐中占比重、音色特征明显的声源。
缺点： 对训练数据的质量和数量要求极高。对于那些音色相似、相互重叠（频谱混叠）的乐器，或者在混音中被过度处理（如压缩、均衡）的音源，分离效果可能会打折扣。
2. 基于信号处理的传统方法（Traditional Signal Processingbased Methods）：
独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）：
原理： ICA 假设混合信号是多个统计上独立的源信号的线性混合。它试图找到一个“解混”矩阵，将混合信号恢复成独立的成分。
应用： 在某些情况下，特别是当源信号具有非常不同的统计特性时，ICA 效果不错。但音乐信号往往不是完全独立和线性混合的，所以效果相对有限。
非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）：
原理： NMF 将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在音频处理中，通常是将音频的频谱表示（如短时傅里叶变换后的幅度谱）分解为表示“音模”（每个乐器的音色特征）和“激励”（每个音模出现的时间和强度）的矩阵。
应用： 擅长从混合频谱中识别出具有特定频谱模式的声源，比如分离出某个乐器的基本音色。
频域掩蔽（Frequency Masking）/ 频谱减法（Spectral Subtraction）：
原理： 这是一种更基础的方法。首先，将混合音乐转换到频域（例如，通过傅里叶变换），得到每个频率点在某个时间段的能量。然后，尝试识别出某个声源（比如人声）在频谱上的典型模式。接着，根据这个模式在混合信号的频谱中“减去”或“掩蔽”掉这部分能量，从而得到其他声源的信号。
应用： 这种方法比较简单，但效果通常不如机器学习。它可能对背景噪音的去除效果不错，但在分离人声或乐器时，很容易引入失真或“残影”（artifact），因为不同乐器的频谱很容易重叠。
实际应用中的流程：
大多数用户接触到的音频分离工具，背后都采用了上述某种或多种技术的组合。以一个流行的在线分离工具为例，其内部可能执行的步骤是：
1. 音频预处理： 将用户上传的音频文件加载进来，可能进行格式转换、标准化音量等操作。
2. 时频分析： 将原始的音频波形转换成更适合分析的“时频表示”，最常见的是短时傅里叶变换（STFT），生成一个频谱图（Spectrogram）。频谱图就像一个“声音的图像”，横轴是时间，纵轴是频率，颜色深浅代表该频率在那个时间点的能量大小。
3. 模型推理（对于机器学习方法）： 训练好的深度学习模型接收这个频谱图作为输入。模型会尝试预测出每个时间频率点属于哪种声源（人声、鼓、贝斯、其他乐器等）。这个预测通常会输出一个“掩膜”（Mask），这个掩膜的值代表该点属于特定声源的概率或权重。
4. 掩膜应用： 将预测出的掩膜应用于混合信号的频谱图。比如，对于人声掩膜，只保留预测为人声的部分，将其他部分（不属于人声的）的频谱信息“擦除”或“降低权重”。对于鼓的掩膜，则只保留预测为鼓的部分。
5. 音频重构： 将应用了掩膜后的频谱图，通过逆短时傅里叶变换（ISTFT）等方法，转换回原始的音频波形，从而得到分离出来的人声、鼓、贝斯等音轨。
可行性与局限性：
可行性： 是的，技术上是高度可行的。市面上已经有很多成熟的软件和在线服务（如LALAL.AI, Moises.ai, Audacity的插件等）可以实现令人印象深刻的分离效果。对于主流的、声音特征比较鲜明的声源（人声、鼓、贝斯、吉他等），分离效果通常相当不错，可以得到相对干净的单轨输出。
局限性：
“完美”分离很难： 音乐信号是极其复杂的。当不同乐器的频谱高度重叠时（例如，高频的镲片声和高频的吉他泛音可能非常接近），或者乐器演奏方式非常相似时，即使是最好的算法也难以做到100%的完美分离。分离出来的音轨可能仍然会带有一些其他乐器的“串音”（crosstalk）或者产生一些“失真”或“听起来不自然”的痕迹（artifact）。
质量依赖： 分离效果很大程度上取决于原始混音的质量以及你想要分离的声源。
混音质量： 如果原始歌曲的混音非常“干净”，各个乐器之间的分离度很好，那么分离效果会更好。反之，如果混音很“浑浊”，各种声音缠绕在一起，分离难度就很大。
声源特点： 人声通常有相对集中的频率范围和独特的音色特征，因此分离效果较好。鼓组中的底鼓和军鼓也比较容易被分离。而一些中频乐器（如吉他、合成器）的频谱很容易与人声或其他乐器重叠，分离起来挑战更大。
后期处理： 分离出来的音轨通常还需要进行后期处理，比如使用均衡器（EQ）来去除残留的杂音，使用降噪工具，或者进行一定的混响调整，才能达到最佳的听感。
计算资源： 高质量的音频分离（尤其是使用深度学习模型）需要一定的计算资源，虽然现在很多在线服务已经优化得很快，但本地处理高质量音频依然可能需要较好的硬件支持。
总而言之，将歌曲中的不同乐器和人声分开是一项已经非常成熟的技术，并且仍在快速发展中。虽然无法保证每次都能得到“录音室级别”的纯净音轨，但在绝大多数情况下，它已经足够满足许多创意和技术需求，比如制作伴奏、提取特定乐器进行学习分析、或者进行音频素材的再创作等。
核心原理：
要理解这个过程，我们首先需要明白音乐是怎么被录制和存储的。在数字音频的世界里，音乐文件（比如MP3、WAV）本质上是一串串的数字信号，这些数字信号代表了不同频率的声音在不同时间点的强度。一个完整的歌曲文件是将所有乐器、人声以及其他音频元素混合在一起的“立体声”或“单声道”信号。
音频分离技术就像是把这混合在一起的信号，通过复杂的算法，尝试“反向混合”或者说“解耦”出来。这就像你有一个装满彩色珠子的袋子，你想把它们重新按颜色分拣出来。
主要技术方法：
目前主流的音频分离技术主要依赖于机器学习（Machine Learning）和信号处理（Signal Processing）。
1. 基于机器学习的混合模型（Machine Learningbased Separation）：
工作原理： 这是目前最强大、最流行的方法。它们通过大量已知的、包含分离音轨的音乐（例如，你有一个歌曲的完整版本，同时也有分开的人声、鼓、贝斯等音轨作为“训练数据”）来训练深度学习模型。
模型类型： 常用的模型包括：
卷积神经网络（CNN）： 擅长处理图像和时序数据，能够捕捉音频信号中的局部特征（比如某个乐器的特定音色）。
循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 擅长处理序列数据，能理解音频信号随时间的变化关系，对乐器演奏的连贯性和人声的旋律至关重要。
Transformer 模型： 近年来在自然语言处理领域取得巨大成功，也开始被应用于音频分离，它能更好地捕捉长距离的依赖关系，对于理解歌曲整体结构非常有帮助。
训练过程： 模型会接收混合音乐作为输入，然后被指示输出分离后的各个乐器或人声。通过不断调整模型内部的参数，直到输出的分离结果与真实的“金标准”（即真实的分离音轨）尽可能接近。
优点： 效果普遍较好，能够分离出比较清晰的人声和一些常见的乐器（如鼓、贝斯、钢琴），尤其擅长处理那些在音乐中占比重、音色特征明显的声源。
缺点： 对训练数据的质量和数量要求极高。对于那些音色相似、相互重叠（频谱混叠）的乐器，或者在混音中被过度处理（如压缩、均衡）的音源，分离效果可能会打折扣。
2. 基于信号处理的传统方法（Traditional Signal Processingbased Methods）：
独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）：
原理： ICA 假设混合信号是多个统计上独立的源信号的线性混合。它试图找到一个“解混”矩阵，将混合信号恢复成独立的成分。
应用： 在某些情况下，特别是当源信号具有非常不同的统计特性时，ICA 效果不错。但音乐信号往往不是完全独立和线性混合的，所以效果相对有限。
非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）：
原理： NMF 将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在音频处理中，通常是将音频的频谱表示（如短时傅里叶变换后的幅度谱）分解为表示“音模”（每个乐器的音色特征）和“激励”（每个音模出现的时间和强度）的矩阵。
应用： 擅长从混合频谱中识别出具有特定频谱模式的声源，比如分离出某个乐器的基本音色。
频域掩蔽（Frequency Masking）/ 频谱减法（Spectral Subtraction）：
原理： 这是一种更基础的方法。首先，将混合音乐转换到频域（例如，通过傅里叶变换），得到每个频率点在某个时间段的能量。然后，尝试识别出某个声源（比如人声）在频谱上的典型模式。接着，根据这个模式在混合信号的频谱中“减去”或“掩蔽”掉这部分能量，从而得到其他声源的信号。
应用： 这种方法比较简单，但效果通常不如机器学习。它可能对背景噪音的去除效果不错，但在分离人声或乐器时，很容易引入失真或“残影”（artifact），因为不同乐器的频谱很容易重叠。
实际应用中的流程：
大多数用户接触到的音频分离工具，背后都采用了上述某种或多种技术的组合。以一个流行的在线分离工具为例，其内部可能执行的步骤是：
1. 音频预处理： 将用户上传的音频文件加载进来，可能进行格式转换、标准化音量等操作。
2. 时频分析： 将原始的音频波形转换成更适合分析的“时频表示”，最常见的是短时傅里叶变换（STFT），生成一个频谱图（Spectrogram）。频谱图就像一个“声音的图像”，横轴是时间，纵轴是频率，颜色深浅代表该频率在那个时间点的能量大小。
3. 模型推理（对于机器学习方法）： 训练好的深度学习模型接收这个频谱图作为输入。模型会尝试预测出每个时间频率点属于哪种声源（人声、鼓、贝斯、其他乐器等）。这个预测通常会输出一个“掩膜”（Mask），这个掩膜的值代表该点属于特定声源的概率或权重。
4. 掩膜应用： 将预测出的掩膜应用于混合信号的频谱图。比如，对于人声掩膜，只保留预测为人声的部分，将其他部分（不属于人声的）的频谱信息“擦除”或“降低权重”。对于鼓的掩膜，则只保留预测为鼓的部分。
5. 音频重构： 将应用了掩膜后的频谱图，通过逆短时傅里叶变换（ISTFT）等方法，转换回原始的音频波形，从而得到分离出来的人声、鼓、贝斯等音轨。
可行性与局限性：
可行性： 是的，技术上是高度可行的。市面上已经有很多成熟的软件和在线服务（如LALAL.AI, Moises.ai, Audacity的插件等）可以实现令人印象深刻的分离效果。对于主流的、声音特征比较鲜明的声源（人声、鼓、贝斯、吉他等），分离效果通常相当不错，可以得到相对干净的单轨输出。
局限性：
“完美”分离很难： 音乐信号是极其复杂的。当不同乐器的频谱高度重叠时（例如，高频的镲片声和高频的吉他泛音可能非常接近），或者乐器演奏方式非常相似时，即使是最好的算法也难以做到100%的完美分离。分离出来的音轨可能仍然会带有一些其他乐器的“串音”（crosstalk）或者产生一些“失真”或“听起来不自然”的痕迹（artifact）。
质量依赖： 分离效果很大程度上取决于原始混音的质量以及你想要分离的声源。
混音质量： 如果原始歌曲的混音非常“干净”，各个乐器之间的分离度很好，那么分离效果会更好。反之，如果混音很“浑浊”，各种声音缠绕在一起，分离难度就很大。
声源特点： 人声通常有相对集中的频率范围和独特的音色特征，因此分离效果较好。鼓组中的底鼓和军鼓也比较容易被分离。而一些中频乐器（如吉他、合成器）的频谱很容易与人声或其他乐器重叠，分离起来挑战更大。
后期处理： 分离出来的音轨通常还需要进行后期处理，比如使用均衡器（EQ）来去除残留的杂音，使用降噪工具，或者进行一定的混响调整，才能达到最佳的听感。
计算资源： 高质量的音频分离（尤其是使用深度学习模型）需要一定的计算资源，虽然现在很多在线服务已经优化得很快，但本地处理高质量音频依然可能需要较好的硬件支持。
总而言之，将歌曲中的不同乐器和人声分开是一项已经非常成熟的技术，并且仍在快速发展中。虽然无法保证每次都能得到“录音室级别”的纯净音轨，但在绝大多数情况下，它已经足够满足许多创意和技术需求，比如制作伴奏、提取特定乐器进行学习分析、或者进行音频素材的再创作等。
网友意见
泻药，药药切克闹
貌似很难做到让人满意，分轨的工程文件另当别论。
还有一个办法就是花钱找音乐学院的孩子们给扒个midi出来，好的音源可以做到很高的近似度，也不很贵。
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