怎么將人聲干凈的提取出來？分享這3個方法給大家！
在音頻處理和制作中，有時我們需要將人聲從背景音樂或其他聲音中提取出來，以便進行后續(xù)編輯或混音。本文將介紹三種方法，幫助你輕松地提取干凈的人聲。
方法一：記靈在線工具的音樂人聲提取工具
記靈在線工具是一款功能強大的在線音頻處理工具，提供了多種音頻編輯功能，其中包括音樂人聲提取。使用記靈在線工具的音樂人聲提取工具，你可以上傳你想處理的音頻文件，并通過簡單的操作提取出人聲部分。
步驟：
打開記靈在線工具的音樂人聲提取工具頁面。
上傳你要處理的音頻文件。
等待上傳完成，點擊確認轉(zhuǎn)換按鈕，等待處理完成。
下載提取后的人聲文件。
記靈在線工具的音樂人聲提取工具利用了先進的音頻處理算法，能夠有效地提取出人聲，并在一定程度上減少背景噪音和其他音頻干擾。
方法二：使用音頻編輯軟件進行頻譜編輯
許多專業(yè)音頻編輯軟件，如Adobe Audition、Logic Pro等，提供了頻譜編輯功能，可以幫助我們精確地調(diào)整音頻頻譜，從而實現(xiàn)人聲提取。
步驟：
打開音頻編輯軟件，并導入要處理的音頻文件。
找到頻譜編輯工具，通常位于編輯菜單或特效菜單中。
在頻譜編輯器中，你可以看到音頻的頻譜圖。人聲通常位于一定頻率范圍內(nèi)，可以通過調(diào)整頻譜圖上的參數(shù)，突出人聲并降低其他頻率的音頻信號。
調(diào)整完畢后，保存提取后的音頻文件。
頻譜編輯方法需要一定的音頻處理經(jīng)驗和技巧，但是它提供了更精細的控制，可以獲得更好的人聲提取效果。
方法三：使用深度學習模型進行人聲分離
近年來，深度學習技術在音頻處理領域取得了巨大的進展。許多研究人員和開發(fā)者利用深度學習模型開發(fā)了人聲分離算法，可以準確地提取人聲。
步驟：
尋找可用的人聲分離深度學習模型，例如DeepClustering、Wave-U-Net等。
安裝相應的模型和依賴庫，并準備輸入音頻數(shù)據(jù)。
使用訓練好的模型對音頻進行人聲分離。具體的步驟和操作取決于所選擇的模型和相關文檔。
導出提取后的人聲音頻。
深度學習模型方法需要一定的編程和機器學習知識，并且可能需要一定的計算資源。但它通常能夠提供最高質(zhì)量的人聲提取結(jié)果。
結(jié)論：
提取人聲是音頻處理和制作中常見的任務。本文介紹了三種方法：記靈在線工具的音樂人聲提取工具、音頻編輯軟件的頻譜編輯功能，以及使用深度學習模型進行人聲分離。選擇合適的方法取決于個人需求和技術水平。無論你是初學者還是專業(yè)音頻工程師，這些方法都能幫助你輕松地提取干凈的人聲，讓你的音頻制作更加出色。
