AI 自动单声光隔离器

商业用途OK 568 模型 无水印 不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini

拖放音频文件, 或单击浏览

支持MP3、WAV、FLAC、OGG最多可达5000MB

没有选择文件
上传一首歌曲,将它分离成单独的音轨:人声贝斯其他(乐器)。每条音轨都有自己的播放器和下载按钮。
~ 1 000 个代币基数 + ~ 50/sec 音频( 1- min 音轨的~ 3K )
分离出的音轨

你能做什么,你能够做什么

解析 Vocals

将音轨从任何歌曲中分离出来。 适合创建 acapellas、 remixes 或卡拉OK 版本 。

获取乐器

删除声音以获得干净的工具轨迹。 用于背景音乐、 封面或练习会话 。

4 条独立音轨

分成声响、 鼓声、 贝斯 和其他乐器。 每条音轨都有自己的音频播放器和下载按钮 。

多重格式

MP3, WAV, FLAC, 或 OGG 文件上传至 5000MB 。 使用任何音频格式和质量级别 。

快速处理

我们的GPU的AI动力音轨分离运行,大多数轨道在一分钟内处理完毕。

下载每条音轨

每个分离的音轨都可以单独下载。只要声音,鼓,或所有四条音轨。

如何使用

上传您的音频

Drag and drop an audio file or click to browse. Supports MP3, WAV, FLAC, and OGG up to 50MB.

单击删除vocals

按下按钮,我们的人工智能将分析音频 并用深层次的学习 将音频分离成单独的音轨

预览每条音轨

听声、鼓、低音和其他仪器的单独声音。每个干燥都有自己的音频播放器。

下载你的音轨

下载任何或全部分离的音轨。 用于混音、 卡拉OK、 音乐制作或练习 。

记脚成本

行动和行动的行动使用时代数产出
音轨分离~50/sec4条音轨:声响、鼓声、低音、其他

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与 AI 的任何歌曲隔离发声。 获取 Acapella, 离开音乐 。 开放源代码 Mel-Band RoFormer 模式, 由 GPUs 自行托管 。

如何使用 AI 自动单声光隔离器

1
输入

输入文本、上传文件或描述您想要的。不需要账户 。

2
单击 单击 生成

我们的AI在使用最佳开放源码模型的秒内处理你的请求。

3
下载共享( S)

下载、复制或分享您的结果。 免费个人和商业使用 。

通过 API 使用此工具

自动使用您自己的代码中的此工具。 OpenAI 兼容的 REST 端点、 Beaner-tok auth, 不需要额外的 SDK 。 Tok 成本符合网络界面 。

curl -X POST https://api.free.ai/v1/music/generate/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "upbeat synthwave instrumental", "duration": 30}'

AI 自动单声光隔离器 - FAQ

它将声带(唱、讲话或任何声音)从任何歌曲中拉出,而将音乐抛在后面。 输出是一个干净的acapella WAV,由我们自己在GPUs上托管的开放源代码 Mel-Band RoFormer 模型制作。

/music/vocal-remover/ 保留音乐并去掉人声(给你一个伴奏/卡拉OK音轨)。AI 自动单声光隔离器正好相反:让声音和音乐保持下去(给你一个卡通)。同样的基本模型,相反的音轨。

结合新的节拍、DAW的层调和、Hip-hop制作的样本、改写歌词、训练一个语音克隆,

在干燥、中层声音上非常干净。 当声音被延迟或硬盘浸湿时,一些残留的反动尾巴或流血。 现场录音比制片厂主要弱, 因为声音麦克风接收了房间的声音。

MP3、WAV、M4A、FLAC、OGG、AIFF和任何通用音频格式。 最大 50 MB 上传(大约5分钟128 kbps MP3)。

我们A100的音频每分钟6-15秒,3分钟的歌曲大约以25-40秒完成。

个人使用(学习、实践、非商业性享受的扇形混合)一般是公平的。 分配孤立的扇贝、商业取样或将其发布在流流平台上需要同步或样本许可。 您负责。

~ 每首歌3 000个代币,统一费率(每个要求,而不是每秒)。 免费的每日集合代币覆盖匿名使用;签名用户每天得到30K。

不是在AI 自动单声光隔离器中—— 将输出管道到 / 音乐/ pitch- changer/ 转换 \ 12 半调子。 在重新混合时匹配不同的密钥很有用 。

摩西每月4-12美元,有轨道配额。LALAL.AI是每条轨道。 兹克克Free.ai在每日象征性集合中是无限的, 不需要订阅, 不需要注册。 在50 MUSDB18测试中,我们的声音模型摘录了我们衡量11.3 dB SDR的模型。

分离是非常好,但并非完美。声音上的重反动尾巴有时被误认为音乐,而与声音紧密相连的音乐(例如,在歌声下弦乐团的膨胀)可能会泄漏。最好的结果,从最干净的制片人开始。

是 - POST 音频到 /v1/audio/ separate/ 和 mode=vocals 。 返回一个任务(_根据您的民意调查), 并在完成时加上 WAV URL。 Docs at / api/ 。

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