AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/…/using-ai-for-music-source-separation/…

Luke Holland當初來台的時候我做了訪問，順便連技師Jeeves也有聊到幾句，翻譯稿我很早就給了，但影片到現在都還沒拿到，我覺得不是很開心，但這件事情我不能就這樣讓它石沉大海，因為這是我的重要成就，並且也有很多資訊想分享給各位，所以我把文字翻譯貼在這邊給大家看看。因為是對著影片對話翻譯，故有些語意看起來不太通順，我已經盡量修改過，並且有些當初他講的事情至今時效性已過，反正各位加減看一波！喜歡請大力分享，推廣文化讓更人看到。以下我是Andy簡稱A，以此類推。

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A: 首先我有個禮物要給你，因為上一次我們見面時一起走去7-11，然後你想買這個，我就幫你付了錢。

L: Pocky!!!!我要邊受訪邊吃。

A: 所以這不是你第一次來台灣對吧？我想是第三次？

L: 不，不是，我想是第三次或第四次？

A: 第一次是在這跟The Word Alive。

L: 然後是去年八九月好像？

A: 你的亞洲講座巡迴進行得如何？

L: 很棒！事實上這是最後一天了，實在是很扯，整個旅程過得很快但每一天都很棒！

A: 我看到你在印尼還是馬來西亞某處演了一場擠爆的講座？

L: 對啊，有幾場真的人超多，我們其實不太知道該抱著怎麼樣的期待，真的很感激大家來看我做我最擅長的事，感謝亞洲的大家，愛你們！

A: 告訴我一些你和Jason為Dream Theater歐洲巡演開場的趣事，我看到你們在一些很誇張漂亮的古老場地演出。

L: 對，我們演了一些大型戶外劇場，像是在西西里、希臘的歷史悠久的場地，我們也跟Animals As Leaders, Andy Mckee一起演出，甚至跟Whitechapel演了幾場，DT的團員們都很親切好相處。

A: 觀眾對你們的音樂是怎麼樣的反應？因為樂風跟DT差很多。

L: 我們的歌有點像是現代版的DT，加上Jason是DT鐵粉，他還有個DT刺青在手臂上，所以對他來說這是個很特別的機會，他得知這個巡迴後甚至不可置信的打給我。

A: 對我知道Jason是John Petrucci鐵粉。

L: 沒錯他超鐵，他們現在是很好的朋友了，滿酷的。

A: 不過我不確定你是不是Mike Mangini或Mike Portnoy的鐵粉？

L: 老實說從小到大我都沒怎麼在聽DT，但一直很尊敬他們創造了一個巨大的音樂風潮，以一個音樂人的角度愛著他們。他們並非我喜歡的音樂類型，但仍然很感激這個一起巡演的經驗特別是他們在歐洲殺爆了整個巡迴。真是他媽的很爽。

A: 我想聊一下有關首爾爵士鼓音樂節(Seoul Drum Festival)，你去了兩次，一次是跟Thomas Lang，另一次是跟Jason，是個怎麼樣的經歷？尤其是亞洲的Drum Fest跟歐洲的例如Meinl Drum Fest比起來有什麼差別嗎？

L: 老實說兩個簡直都太棒了，Meinl Drum Fest是由Meinl在德國總部舉辦，其實有點像是一個家族聚會，到那邊見到的都是我與品牌過去十年來一直email來往的人員。然後當我在2014第一次與Thomas Lang到了韓國，那是個非常瘋狂的經驗，你在一個大型的舞台、超過一萬名觀眾面前演奏，並且是在首爾市中心的公園，周邊都是高樓大廈，真的是很特別的經驗。然後第二次是跟Jason，我猜是在Queen Summer Palace？ (查證後地點位於首爾在朝鮮王朝時建造的慶熙宮)，大概有四千名觀眾吧，我們連演了兩天，我還帶上了我的好朋友Robert 'Sput' Searight (Snarky Puppy)，他也演了一段，很酷，他是個很棒的鼓手。

A: 我看到你從家鄉亞利桑那搬到洛杉磯，這很明顯的是一個生涯規劃的選擇對吧？這對你來說是個困難的決定嗎？

L: 是也不是，我搬去LA的時候把我的車賣了，那是一台手排的Subaru，但LA的地形起伏加上交通繁忙，所以我買了一台Jaguar自排。這算是一個很大的轉變。但非常慶幸我身在LA，總是可以出現在各種活動，不像之前可能會接到電話說”Luke我們真的很想邀請你，讓你飛過來”等等耗時耗錢的狀況，身處在產業的中心地區是很好的一件事。

A: 你也跟Jammcard主理人Elmo住在一起對不對？一起生活的如何？

L: 喔不錯啊，他是說服我搬去LA的其中一個人，他有天打給我說”欸，你還在亞利桑納幹嘛，快搬來LA”，我想說好吧就去了。

A: 我看到你出席了幾乎每一場的Jammcard Jam Session，在影片裡常看到你。

L: 對啊，他一直都會邀請我去這些活動，我們先前共同生活在一間公寓，但我現在巡迴的當下正在搬去另一間整棟的住宅，所以等我這次回去以後就要開始一個新的人生，一定會很有趣。我們一直都在互相幫忙，他是個好人。

A: 我們來聊聊你跟饒舌歌手Playboi Carti在Jimmy Kimmel脫口秀的演出，那是怎麼發生的？

L: 我接到一個朋友的電話....我想一下這到底怎麼發生的，喔我去audition了一個女歌手叫Kehlani，他很喜歡我但最後這件事沒成，但我有個朋友擔任她的巡演音控，同時也是Playboi Carti的音控，他打給我說”嘿我們需要一個鼓手，我推薦了你，他們都很喜歡你，你有興趣嗎？”，我說當然。然後我們彩排了兩天，Carti根本沒出現，我們上了全國電視直播，真的滿扯。

A: 我一直覺得很奇怪那些Trap饒舌歌手們現場從來不帶樂手。

L: 現在漸漸的越來越多人帶了，如我們所知現場演奏帶給演出很多不同元素，那種強烈且有活力的感覺。即使只是有樂手站在台上都能為整體的製作增添價值。

A: 當然還有音樂性。你還有任何的session演出即將到來嗎？或是你有沒有一些想合作的藝人口袋名單？

L: 第一名當然是BTS防彈少年團，因為我很喜歡K-Pop還有這整個音樂風潮。

A: 你有見過他們嗎？

L: 不，我沒有。我有簡短的見過他們經紀人，還有一些韓國音樂產業高層帶我見了某些人，滿屌的。The Weeknd也是想合作的對象，即使我認識他的鼓手(Ricky Lewis)。他一直都是那位鼓手，因為他很屌。想跟他或Drake，Majid Jordan，一些OVO的藝人等等合作。

A: 我一直很好奇你的練習習慣是怎麼樣？你會坐在鼓上然後想一下想要練習什麼東西嗎？

L: 我的練習習慣非常簡單又無聊。

A: 你現在這麼忙還會練鼓嗎？

L: 我沒有太多可以練習的時間，但如果我真的有練的話，我會走進鼓室，打開我的筆電，現在假裝他是我的筆電(指著旁邊技師)，我會上Spotify搜尋一些音樂就跟著打，讓我的頭腦保持靈活和即興的演奏。如果我找到有趣的歌曲我就會拍一支Youtube影片放上網。

A: 很酷的是你提到以上幾點，因為我總是看到你的鼓點緊跟著主唱的聲線，你是有意識地在做這件事還是只是把鼓點全部亂塞進去？

L: 我想我算是這兩種合在一起，尤其是像我在打Trap風格的歌曲時，主要都著重在主唱，因為beat通常都是一直重複循環，我通常都以主唱當作參考的依據，如果你看我Juice WRLD或Post Malone的影片會發現我通常都跟著歌詞而非節奏，這是一個有趣的編寫方式，讓你的腦袋保持靈活。

A: 你最近都喜歡聽什麼音樂？

L: OVO啦，基本上那整個多倫多的場景很吸引我，當然K-Pop也是，唯一一個現在還會聽的金屬團是Veil Of Maya，差不多是這樣。

A: Post Malone新專輯很Sick!

L: 摁對滿酷的。你覺得Post Malone新專輯怎樣？(Jeeves：滿屌的啊，Shout out Ozzy Osbourne！) 等等，Ozzy是誰？ 哈哈，超笨的。喔對Travis Scott也在那首歌裡。

A: 有什麼未來的計劃？跟Jason的第二張專輯？

L: 沒錯我們要發第二張，我今年有很多session正在進行，有些東西今年會發行，Hollywood Undead還沒發，我幫Sleeping with Sirens錄了一首剛發行，我幫Starset錄了整張，很棒的專輯，我想應該還沒發行，好像是這幾天會發，但我確定這個訪問出來的時候專輯應該也發了。我還幹了什麼？最近真的很多事，不過我正在做一些自己的東西，現在還不能透露太多，花了我很多精力，但很期待最後的結果。

A: 酷！各位朋友這位是Jeeves，他是Luke這次亞洲巡迴的技師。

L: 沒錯，他總是讓我的鼓聽起來很爽，他搞定了一切，我知道如果我有個鈸倒下來了我根本不用去在意。我以前的技師半首歌過去了都沒注意到，那整個鈸都倒下來了沒辦法打，但Jeeve馬上就注意到了。

A: 所以那些技師被開除了嗎？

L: 對，什麼？喔你說被開除了嗎，沒有，但他們應該被開除的。

A: 所以Jeeves之前跟Chelsea Grin, Black Veil Brides一起工作對吧？你會跟鼓手在巡迴前討論他們偏好使用的器材和擺法嗎？你是怎麼準備這一切？

J: 老實說，你知道好笑的是關於Christian "CC" Coma的鼓組，他們寄給我一份PDF檔案，算是一個架設那套鼓的白痴指南，大概有一百樣不同的物品，每一個夾具都有編號等等。不過其實還是看情況，像Pablo(Chelsea Grin鼓手)，因為我們使用同一個練習空間，我一直都知道他的鼓長怎樣。

A: 難怪我總是看到Chelsea Grin的掛布在你後面。

J: 對我們共用那個練習室很久了，大概有五六年。通常我會在巡演前的彩排第一天到場然後跟鼓手討論所有細節，確定他想要什麼。

L: 所有小東西！

A: 所以你在巡迴時的一整天大概會是什麼樣？

J: Oh man，通常我會起床然後後悔我昨天犯下的一切錯誤(笑)，然後跟著大家一起卸器材，大家都有各自負責的部分，像是樂器燈光等等，然後確認鼓組很好聽，這是我的首要工作。如果我這邊好聽的話外面也就會好聽。摁接著通常樂團會試音，然後有幾個小時聊天打屁，也許出去吃個東西，去看看那個城市裡有什麼酷的東西，然後就是演出，確定一切都沒問題，如果有問題的話就要及時解決。摁然後暴走！

L: 有時候啦，有時候爆走一下。

J: 偶爾啦。

A: 酷！訪問差不多就到這邊！

L: 謝啦兄弟，高興再次看到你！

A: 對你的各位粉絲們有什麼想說的嗎？

L: 感謝台灣和全世界的粉絲們，還有Jeeves搞定這些，我們真的跑遍了世界如果你有在看的話，我愛你們，感謝一路的支持！

A: 酷，我是小安！下次見！