[数学物理]歌曲消除人声的原理.
人声效果的处理原理
人声效果的处理唱歌录音，通常获取两个音源：一个伴奏、一个麦克声。
其中伴奏是大家都一样的，因此制作的效果好坏，主要体现在人声的效果处理上，这一篇文章主要探讨一下人声效果的处理。
对人声效果的处理，大多数人都是使用反复试探性调节的方法，以寻找音感效果最好的处理效果。
此种调音方式的不足十分明显： （1）寻找一个理想的调音效果，需经多次假设和尝试，所以需要较长的时间。
（2）较好的调音效果常常是偶然遇到的，这对于调音规律的归纳总结没什么帮助，并且以后也不易再现。
（3）不同设备的各项固定参数和可调参数都不尽相同，因而使用某一设备的经验，通常都无法用于另一设备。
发展到目前的效果处理设备，用于改变音源音色的技术手段并不太多，其中比较常用的只有频率均衡、延时反馈、限幅失真等3种基本方法，然而这些效果处理设备的不同参数组合所产生的音色则大相径庭。
效果处理器的参数设置可以有很多项，尤其是延时反馈，这种模拟混响效果参数的设置理论上可达几十项之多。
当然这些专业性极强的参数，大多数人都难以理解，也不知道如何理解。
因此，大部分效果处理设备都只设置一、二个可调参数，并且其可调范围也比较狭窄。
这种调整简单的效果处理设备容许人们在上面进行尝试性调整，而不会出现太大的问题。
但对于效果处理要求更为精细的调音场合，例如在多轨录音系统当中，则必须使用更为专业的效果处理设备，用以做出更为精细的效果处理。
频率均衡 很明显，频率均衡的分段越多，效果处理的精细程度也就越高。
除了图示均衡，一般调音的均衡单元通常只有三四个频段，这显然满足不了精确处理音源的要求。
为了能足够灵活的对人声进行任意的均衡处理，我们建议使用增益、频点和宽度都可调整的四段频率均衡。
多数频率均衡的可调参数只有增益一项，然而这并不意味着其他两项参数不存在，而且这两项参数为不可调的固定参数。
当然这两项参数设置为可调也并非难事，但这些会增加设备的成本，并使其调整变得复杂化。
所以增益、频点和宽度都可调整的参量均衡电路，通常只有在高档设备上才能见到。
卡拉ok人声消除板的原理
卡拉ok人声消除板的原理卡拉ok人声消除板（以下简称消除板）是一种音频处理设备，其原理主要基于数字信号处理技术和声音频谱分析。
首先，我们来看看消除板的核心技术——数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）。
DSP是一种数字信号的实时处理技术，通过对音频信号进行采样、量化、编码和解码等一系列数字处理过程，实现音频信号的增强、变换、分析和复原等功能。
消除板的工作原理可以简单分为以下几个步骤：1. 音频输入：消除板会接收到一个包含人声和伴奏音乐的音频输入信号。
2. 信号分离：消除板使用DSP技术对输入信号进行处理，通过频谱分析将人声和伴奏音乐进行分离。
频谱分析是一种将信号从时域转换到频域的技术，通过对信号的频谱内容进行分析，可以将信号中的不同频率分量进行提取和分离。
3. 人声消除：在信号分离的基础上，消除板通过特定的算法将分离出的人声信号进行消除。
这个过程通常使用一些滤波器和降噪算法来去除人声信号，保留伴奏音乐信号。
4. 信号合成：在消除了人声后，消除板将伴奏音乐信号和剩余的乐器声音进行重新合成，形成只包含伴奏音乐的音频输出信号。
通过以上一系列处理步骤，消除板实现了从含有人声和伴奏的混音信号到只有伴奏的信号的转换。
消除板一般配备了一些调音功能，如音量调节、均衡器和混响等，以便用户进一步调整和优化输出音频的效果。
那么，消除板是如何实现人声消除的呢？人声消除的核心技术是利用不同声音信号的频谱特性进行分离。
在音频信号中，人声和乐器声音往往存在一定的频谱差异，人声通常在较高频段（如300Hz-4kHz）集中，而乐器声音则更分散在整个频谱范围内。
消除板利用这种特点，通过声音采样和频谱分析，找出相对集中在高频段的人声分量，并对其进行滤波处理。
滤波器通常根据人声信号的音量、频率范围和谐波特性等参数进行调整，以达到最佳消除效果。
然而，人声消除并非完美无缺，也存在一些困难和挑战。
首先，乐器声音和人声往往存在部分重叠的频谱分量，因此消除板需要设计合适的算法来区分和准确分离它们。
消除人声技术的方法
消除人声技术的方法在音频处理领域中，消除人声是一项重要的技术，常用于去除音频中的背景噪音或者人声，从而提升声音的纯净度和明晰度。
底下将介绍几种常见的消除人声技术。
起首，常用的一种方法是应用滤波器。
滤波器可以依据不同频率的声音进行处理，将人声和背景噪音分离开来。
通过选择合适的滤波器类型和调整滤波器参数，可以达到很好的消除人声效果。
例如，高通滤波器可以去除较低频率的背景噪音，而低通滤波器可以去除较高频率的人声。
通过组合应用不同类型的滤波器，可以更精确地消除特定频率范围内的人声。
其次，自适应滤波器也是一种常用的消除人声技术。
自适应滤波器可以依据输入信号的特征自动调整滤波器的参数，以达到最佳的消除效果。
通过分析输入信号和期望输出信号之间的差别，自适应滤波器可以自动进修和调整，从而逐渐消除人声。
这种方法在处理实时音频时特殊有用，因为它可以自动适应不同的环境和声音条件。
另外，频谱减法是一种常见的消除人声技术。
该方法通过得到背景噪音的频谱特征，然后将其从原始音频信号中减去，以消除人声。
频谱减法需要在一段不包含人声的音频中得到背景噪音的频谱特征，然后将其应用到需要消除人声的音频信号上。
这种方法在实践中常用于去除特定频率范围内的人声，例如去除嘈杂的咳嗽声或者噪音。
最后，深度进修技术在消除人声中也取得了一定的效果。
深度进修模型可以通过大量的训练数据进修到音频信号的特征，并且能够自动提取和分离人声和背景噪音。
通过应用深度进修模型，可以实现更准确和精细的消除人声效果。
综上所述，消除人声技术是音频处理中的重要技术之一。
滤波器、自适应滤波器、频谱减法和深度进修技术都是常见的消除人声方法。
在实际应用中，可以依据详尽需求选择合适的方法来消除人声，以提升音频的质量和明晰度。
人声消除之术
消人声之术张翔（版权所有，欢迎交流传播）写在前面的：这是一篇关于消除歌曲中主唱部分声音信号方法的简单讨论。
两个星期前刚刚考完DSP考试，百无聊赖之中打算做几首伴奏唱会儿卡拉OK发泄一下，结果发现网络上的伴奏文件质量一如既往的不尽如人意，于是打开Cubase试着用DSP的思路解决一下做伴奏的问题。
而后经历了试验、请教教授、阅读文献，希望写下一些东西为朋友们无论在方法上还是思路上提供一点参考。
在中国海洋大学的时候非常理解学生演出中“一伴奏难求”的痛苦，正如某位挚友所说：“这可是大学阶段演出最尖锐的难题啊！”笑谈归笑谈，如果有一个比较简单可行的方法去除一般歌曲中的人声只保留伴奏部分，对于不论是学生还是一般家庭娱乐都肯定都是非常好的消息。
然而，科技的发展并没有那么快，虽然我相信这个课题会在不久的将来得到完美解决，但到现在为止，完美的解决方案依然在各种实验室处于研究阶段。
本文将在第一部分给出一个比较可行的去人声保留伴奏的方法，这一方法其实已经存在多年，本文只是对其进行一个简单的介绍。
这一方法的确适合相当一部分歌曲的伴奏制作，但并不一定适合所有歌曲。
而在第二第三部分将给出这种方法的原理解释和讨论，并且对世界上这一课题的研究状态给出简单介绍，希望对有兴趣从事此课题研究的朋友提供一个简单的概观。
1.一种去除人声保留伴奏的方法：反相相加+修正1.1方法一图1.1图1.1中显示的是这种方法所使用的几个音轨。
这里使用的平台是Cubase。
Track1为原始Stereo音乐信号（双声道），Track2和Track3为分离开来的原始立体声信号的左右声道(都为Mono)，其中对右声道进行了反相（Phase Reverse）处理。
而Track4为Track2和Track3的缩混结果（由于Track2和Track3都为Mono,因此缩混出来的Track4也为Mono）。
Track5和Track6都为原始Stereo信号的拷贝留作伴奏修正时使用。
将人声和伴奏分离的原理
将人声和伴奏分离的原理将人声和伴奏分离的原理是指通过技术手段将音频中的人声和伴奏部分提取出来，实现二者的分离。
这项技术应用广泛，比如在音乐制作中去除伴奏得到纯净的人声，或者在语音识别和噪声消除中从复杂的环境中提取出目标语音等等。
下面将一步一步介绍这一技术的原理和实现过程。
首先，了解声音是如何产生的可以帮助我们理解分离声音的原理。
声音是由空气分子的振动传遍到我们的耳朵而产生的。
当人们讲话或唱歌时，声音的波动会引起麦克风中的传感器振动，进而将声音转换成电信号。
这个电信号可以通过采样和量化技术转化为数字信号，在计算机中进行处理。
传统的音频处理任务是基于全频段的信号处理，而人声和伴奏分离则需要从混合的音频信号中分离出特定的频谱和时间区域。
这就需要对音频信号进行频域分析和时间域分析。
音频信号的频域分析是指将时域的音频信号转化为频域形式，即将信号从时域转化为频域表示。
这种转化可以通过傅里叶变换来实现。
傅里叶变换将时域信号分解为一系列复杂的正弦和余弦波，每一个正弦波都有特定的频率和振幅。
这些正弦波组成了音频信号的频谱。
时间域分析是指对音频信号在时间上的变化进行分析。
这一步骤可以使用滑动窗口技术来实现，即将音频信号分成多个连续的小时间片段。
在每个时间片段中，音频信号可以看作是恒定的，因为信号的变化在一个时间片段内是微小的。
通过将频域分析应用于每个时间片段，我们可以得到频谱随时间变化的图像，称为时频谱。
在人声和伴奏分离中，技术手段主要包括盲源分离和谱减法。
盲源分离是指在不知道源信号的情况下，通过统计和信号处理技术将混合信号分解为独立的源信号。
谱减法是指从混合信号的频谱中减去伴奏信号的频谱，得到人声信号的频谱。
盲源分离方法中，独立分量分析（ICA）被广泛应用。
ICA假设混合信号是由多个独立的源信号线性组合而成。
通过统计和最大熵等方法，ICA可以从混合信号中分离出每个源信号的估计。
谱减法是基于频域分析的方法。
在这种方法中，可以使用短时傅里叶变换（STFT）将音频信号从时域转换到频域。
人声分离原理
人声分离原理人声分离是指从混合音频中将人的声音与背景音分离出来的一种技术。
在许多实际应用中，如语音识别、语音增强和歌声分离等领域，人声分离技术发挥着重要作用。
本文将介绍人声分离的原理及其应用。
一、人声分离的原理人声分离的原理主要可以分为基于时间频域和基于深度学习的方法。
1. 基于时间频域的方法基于时间频域的人声分离方法是最早被提出和广泛应用的一种方法。
其核心思想是通过观察音频信号在时间域和频域的特点来分离人声和背景音。
常用的方法有短时傅里叶变换（STFT）、相位重构和频谱减法等。
短时傅里叶变换是一种将时域信号转换到频域的方法，通过将音频信号分解为不同频率的成分，可以更好地区分人声和背景音的频谱特点。
相位重构是指通过估计音频信号的相位信息来重建分离后的人声信号。
频谱减法是将背景音的频谱从混合音频的频谱中减去，得到人声信号的频谱。
2. 基于深度学习的方法随着深度学习的发展，基于深度学习的人声分离方法也得到了广泛应用。
这种方法利用神经网络模型对音频信号进行处理，通过训练模型学习人声和背景音之间的关系，从而实现人声分离。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。
这些模型可以通过对大量带有人声和背景音的音频数据进行训练，学习到人声和背景音的特征表示，从而实现人声分离。
二、人声分离的应用人声分离技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 语音识别人声分离可以提高语音识别系统的性能。
通过将背景音和人声分离，可以减少背景噪声对语音信号的干扰，提高语音识别的准确率和稳定性。
2. 语音增强人声分离可以将人的声音从噪声中提取出来，从而实现对语音信号的增强。
通过增强人声信号的清晰度和响亮度，可以提高语音通信的质量和可懂性。
3. 歌声分离在音乐制作和唱歌比赛等场景中，人声分离可以将歌唱者的声音与背景音乐分离开来，从而实现对人声的独立处理和调整。
这对于混音、配乐和后期制作等工作非常有用。
音乐中的人声如何去除
音乐中的人声如何去除大家好，今天要来谈“人声消除~”开门先见山 ! 人声是无法出色消除的 ~ ( 要出色去人声，应该去伴奏网找，会比较快 )虽然话是这样讲，但 ! BUT ! 可是 !还是有一些 '方法' 可以达到“消除人声”的目地，但是 '出来的成果' 会跟大家想的不太一样。
今天，就来介绍为什么人声不可以消除?以及如果要想办法消除人声有什么方法 ?数字音乐中的波型迭加我用 Cubase 7.5 自制了一份范例档案图一、范例档案的波型图一览表前四条文件名是 A、B、C、D ，依序为小鼓、HiHat、大鼓、人声。
第五条，则是 A+B+C+D 一起播放后的结果，也就是上述的范例档案如果我们针对某一个点，做横轴的放大，会看到下面这张图图二、横轴放大图，观察波型的迭加状态图二透露的信息是如果我们手边有 A B C D ，我们可以把他组合(迭加) 起来，变成红色区块内的波型图但如果只有红色区块内的波型图，我们无法拆解出A、B、C、D 的个别波型当然，人耳神奇的地方是我们能够辨识 ' 声音是男是女，是人是鼓，是吉他或钢琴 '但是计算机不行 !所以，人声之所以无法从伴奏中消除是因为波型的迭加，就如同一张白纸上红色颜料遇上蓝色颜料当红色与蓝色交迭出紫色后，就无法从紫色区块中把红色颜料单独抽离出来。
所以出色去人声，是不可行的。
相位的逆转/倒置 Phase Reverse什么是相位的逆转/倒置 ? 看图比较快图片三、大鼓波型图与相位倒置后的大鼓波型图把波型图上下颠倒，就是相位逆转/倒置/反转两个相位完全相反的声音在数字音乐世界中迭加后的结果会是一条平线，也就是 '完全没有声音'( 所以 '完全没有声音' 的范例档案就不上传了 . . . )这个信息告诉我们，我们可以利用相位逆转的方式，去抵消声音。
图四、范例档案 + 大鼓相位逆转的结合利用相对逆转造成的抵消结果，于是留下或消除人声的方法就出来了。
音频降噪原理
音频降噪原理音频降噪是一种常见的音频处理技术，它可以有效地去除音频信号中的噪音，提高音频的质量。
音频降噪的原理主要是通过信号处理技术，利用数学算法和数字滤波器对音频信号进行处理，从而减少或消除噪音成分，使得音频信号更加清晰和纯净。
下面将详细介绍音频降噪的原理及其实现方法。
首先，音频降噪的原理是基于信号处理技术。
在音频信号中，噪音是指与所需信号无关的干扰成分，它会影响音频的清晰度和真实性。
为了去除这些噪音，我们需要对音频信号进行分析和处理。
常见的音频降噪方法包括时域滤波、频域滤波和自适应滤波等。
这些方法可以有效地去除不同类型的噪音，如背景噪音、电磁干扰和混响等。
其次，音频降噪的实现方法主要包括模拟降噪和数字降噪两种。
模拟降噪是指通过模拟电路对音频信号进行处理，如使用滤波器、放大器和混响器等设备进行降噪处理。
而数字降噪则是指利用数字信号处理器（DSP）或计算机软件对音频信号进行数字化处理，通过算法和滤波器对噪音进行消除或减弱。
数字降噪具有更高的灵活性和精度，可以实现更复杂的降噪效果。
另外，音频降噪的原理还涉及到信噪比的概念。
信噪比是指所需信号与噪音信号之间的比值，它是衡量音频质量的重要指标。
通常情况下，信噪比越大，音频质量越好。
因此，音频降噪的目标就是提高信噪比，使得所需信号占据主导地位，噪音成分被有效地减少或消除。
最后，需要指出的是，音频降噪的原理虽然简单，但实际应用中需要根据具体的场景和要求选择合适的降噪方法和参数。
不同的噪音类型和强度需要采用不同的降噪策略，以达到最佳的降噪效果。
此外，由于降噪处理会对音频信号本身造成一定程度的失真，因此需要在降噪的同时保持音频的原始特性，避免过度处理导致音质下降。
综上所述，音频降噪的原理是基于信号处理技术，通过对音频信号进行分析和处理，去除噪音成分，提高音频质量。
实现方法包括模拟降噪和数字降噪，目标是提高信噪比，使得音频信号更加清晰和真实。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的降噪方法和参数，保持音频的原始特性，以达到最佳的降噪效果。
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[数学物理]歌曲消除人声的原理 • •
在卡拉ok唱歌,可以切换原唱和伴唱。
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这里有几种技术,一种是立体声的两条轨道(左和右声道,一条是原唱,一条是伴唱。
就像原来的VCD碟可以切换国语粤语。
• 有的时候有的歌曲只提供了原唱,伴唱轨道的音乐是后来的卡拉OK 制作者重新制作的,导致原唱伴唱听起来差别很大。
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第二种技术是,两条轨道组成立体声,其中的人声可以消除掉,也可以保留,形成原唱和伴唱。
这就是我这篇文章的主要介绍内容。
刚才说到,有的歌曲提供了原唱但是没有伴唱,既然我们有消除人声的技术,为什么不直接消除人声,而要重新制作伴奏?肯定是因为消除不了人声,或者消除人声遇到很大障碍,才这么做。
那么什么情况下可以消除人声,什么情况下不行?这就涉及到消除人声,也就是上面说的第二种技术的原理。
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首先让我们用两个正弦函数代表两段音频: •
A • = • s in(t •
B • = • -sin(t •
那么现在我把两个音频信号的电压相加,A+B • = • 0,得到的结果就是一条电压为零的直线,听不到任何声音。
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但是如果单独听两个信号,不管幅度是正(A还是负(B,耳朵听起来是没有区别的,都是正弦波。
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如果您能够理解上面说的内容,请往下看: •
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立体声音乐之所以会听起来是立体的,是因为两个耳朵听到的声音在相位、幅度,甚至频率(简单的说就是内容上有区别。
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假如有一首歌的伴奏部分是立体声,伴奏的左声道用C表示,右声道用D; • 人声演唱部分是单声道的(一个音频信号平均分配到左右两个声道,用E表示。
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如果我们用F和G表示这首歌左右两个声道的音频信号,那么在播放这首歌的时候,左边耳朵听到的就是F • = • C +E,右边耳朵听到的就是 G • = • • D +E。
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现在我们把F这个信号乘以-1,或者说把电压符号改成负的。
然后把 • -F • 和• G • 两个信号相加: •
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- • F • + • G • = • - • C • - • E • + • D • + • E • = • D • - • C •
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因为C和D两个伴奏信号的内容是不相同的,所以D-C • 不会让D和C互相抵消,还是能听到C和D这两个伴奏的声音(只不过混成了一个声道,不能当立体声听了。
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但是我们的人声信号E,在这次相加之后就完全没有了。
这样就做到了消除人声。
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另外可以得出以下结论: •
1 • 只有【双声道】,并且伴奏为【立体声】,人声为【单声道平均分配至左右声道】的歌曲可以用这种方式,也就是通常所指的这种方式,消除人声。
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2 • 如果伴奏中有单声道成分(左右两个声道相同的部分,将会被消除。
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3如果人声中有立体声成分(混响、回音、镶边等等效果,将会被保留。
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卡拉OK伴唱的技术还有一种,就是原唱是双声道的,伴唱也是双声道的,共4条音轨,直接选择即可,不需要处理。
现在很多歌曲发行的时候就是面向卡拉OK的,作者制作了高质量的伴奏带,就可以这么弄;以前的卡拉OK(包括现在的大部分用的CD/VCD格式总共就两条音轨,利用两条音轨完成原唱加伴奏是很重要的技术;随着时代的发展,存储、回放技术的进步,也许有一天除了搞音频的,没有人会记得这种古老的人声消除技术。