Четкость произношения песен на концертах и в плохо сведенном музыкальном треке – это две разные, но перекликающиеся проблемы. На концерте на произношение влияют акустика помещения, качество микрофонов, работа звукорежиссера и, конечно, сам вокалист. Эхо, гул, неправильная настройка эквалайзера могут легко смазать слова, особенно если вокалист не четко артикулирует или использует слишком много вокальных эффектов.
В плохо сведенном треке виновником является скорее баланс громкости и частотный диапазон. Если вокал утоплен в миксе, перекрыт инструментами или ему не хватает «верхов», отвечающих за четкость, он становится трудноразличимым. Грязный, перегруженный низ может дополнительно «замылить» звучание голоса.
В обоих случаях страдает восприятие текста, что негативно сказывается на впечатлении от музыки. Четкость произношения – это важный элемент эмоциональной связи между исполнителем и слушателем, позволяющий полноценно воспринять смысл и посыл песни.
Раньше, чтобы убрать вокал из песни и получить чистую инструментальную дорожку, требовались глубокие знания в области звукорежиссуры и специализированное программное обеспечение. Сегодня благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта (ИИ) эта задача стала доступной каждому. Нейросети, обученные на огромных массивах музыкальных данных, способны автоматически разделять аудиосигнал на составляющие, выделяя вокал и инструментальные партии. Давайте разберемся, как это происходит и какие возможности открывает перед нами эта технология.
Одним из наиболее востребованных методов является применение моделей для разделения звуковых источников, таких как Spleeter. Эти модели обладают способностью выделять вокальную партию из музыкального сопровождения, что открывает широкие перспективы для последующей обработки. Вы можете применять разнообразные эффекты и регулировать баланс звука в стереофоническом пространстве.
Процесс выделения вокала с помощью ИИ прост и понятен. Пользователю необходимо загрузить аудиофайл в соответствующий онлайн-сервис или приложение, после чего нейросеть анализирует композицию и разделяет ее на треки. Результатом являются две отдельные дорожки: одна с вокалом, другая – инструментальная версия. Качество разделения может варьироваться в зависимости от сложности композиции и возможностей конкретной нейросети.
Инструменты для разделения вокальных и инструментальных партий в музыкальном произведении
- Demucs GUI для Windows. Более подробную информацию об этом инструменте вы можете найти в моей статье по следующей ссылке https://dzen.ru/a/Z5_xVDYbRyD1jaGT
- StemRoller для Windows. Более подробную информацию об этом инструменте вы можете найти в моей статье по следующей ссылке https://dzen.ru/a/Z6KB6aZk9WGgJL-z
- MVSEP. Более подробную информацию об этом инструменте вы можете найти в моей статье по следующей ссылке
https://dzen.ru/a/Z6NPhu30RzGVoxMZ
Начинать следует с обработки дорожки с вокалом: компрессия позволит выровнять динамический диапазон, не перегружая микс, а де-эссер уберет излишнюю резкость свистящих согласных. Легкая коррекция эквалайзером подчеркнет приятные тембральные характеристики голоса, а минимальное добавление реверберации создаст ощущение пространства и глубины.
В нашем случае мы поступим проще. Исходный аудиофайл сделаем тише на 3-5 дБ (нормализуем) и сведем его с треком вокала. Это позволит вокалу занять доминирующую позицию в миксе, при этом сохранив читаемость инструментальной части. Подобный подход часто используется в современной музыке, где акцент делается именно на вокальной партии.
Сведение будем проводить в аудиоредакторе. Начнем с подгонки уровней громкости, чтобы вокал органично вписывался в музыкальную основу. Важно избежать перегрузок и искажений. Для этого после сведения необходимо проверить результирующий трек на клиппирование и, при необходимости, дополнительно уменьшить громкость всего микса.
Финальный этап - прослушивание результата на различных устройствах: наушниках, колонках, автомобильной аудиосистеме. Это позволит выявить недостатки сведения и внести корректировки.
Рекомендую воспользоваться бесплатным аудиоредактором Audacity.
Audacity - это программа для записи и редактирования звука. С ее помощью пользователи могут записывать аудио с микрофона или других источников, делать монтаж звукозаписей, добавлять эффекты и фильтры, а также экспортировать готовые проекты в различные аудиоформаты. Audacity позволяет работать с несколькими дорожками одновременно, что делает ее отличным инструментом для создания музыки, подкастов, аудиокниг и других аудиопроектов.
Для того чтобы воспользоваться аудиоредактором Audacity, перейдите по ссылке https://www.audacityteam.org/download
В состав программы Audacity были включены шесть плагинов, предназначенных для создания музыки и обработки аудиосигнала.
Плагины Music Generation и Music Style позволяют создавать музыку непосредственно в программе, используя текстовый запрос пользователя или одну из аудиодорожек в проекте. Music Generation предназначен для генерации фоновых музыкальных дорожек, а Music Style — для изменения стиля существующих композиций.
Audacity также научился извлекать аудиоконтент из готовых композиций. С помощью плагина Music Separation редактор может отделить вокал от инструментала или разбить всю песню на отдельные дорожки с басом, ударными, голосом и другими инструментами.
В дополнение к предыдущему плагину редактор также получил инструмент Stem Separation, разделяющий композиции на стэмы.
Для обработки записанного сигнала в программу были добавлены «умные» инструменты Noise Suppression и Whisper Transcription. Первый устраняет любые фоновые шумы из записанного сигнала, второй — преобразует шёпот и обычную речь в текст. По словам разработчиков, оба инструмента особенно полезны для авторов подкастов.
Умные плагины не будут поставляться в комплекте с Audacity, их можно будет скачать и установить отдельно c GitHub.
