【便利 / お役立ち】無料で音源からヴォーカル、ギター等を抽出! Spleeterのご紹介&レビュー!

便利 / お役立ち
この記事は約7分で読めます。
スポンサーリンク

                  【便利 / お役立ち】無料で音源からヴォーカル、ギター等を抽出! Spleeterのご紹介 & レビュー!       

  


【便利 / お役立ち】無料で音源からヴォーカル、ギター等を抽出! Spleeterのご紹介 & レビュー!

こんばんは、ひいろです。

前回は、憧れの音色をコピーするための音作りプロセスについてご紹介しました。
【How to 音色コピー】憧れの音色をコピーするには? 音色コピー(音作り)のプロセスをご紹介!

今回は、ボーカル、ギター、ベース、ドラム等を音源から無料で抽出できるツール"Spleeter"をご紹介 & レビューします。

(画像等は準備でき次第、順次追加していきます)

    【目次】

  1. 本記事の背景、目的
  2. 導入効果、Spleeterとは、導入手順と使い方
  3. チャレンジ結果(音源)
  4. 今回のまとめ、次回について

本記事の背景、目的

準備中

【スペクトル分析対象の増加】

・先般ご紹介しましたスペクトル分析は、鳴っている音が対象(ギター)だけの必要がありますが、下記で整理していますようにギターだけの音源が想定以上に少ないです。
【How to 音色コピー】Tak(B’z 松本孝弘)氏のギターだけの音源ピックアップ

・少ないのであれば、どうにかして音源から抜き出してギターだけの音源を増やせないか考えました。100%ギターだけにできなくとも、参考としては有用です。

導入効果、Spleeterとは、導入手順と使い方

【導入効果】

・結論から記載しますと、ギター等を抽出可能ですスペクトル分析には使えませんでした。ギターだけをキレイに抽出するには、もう少し技術の進歩が必要そうです。とはいえ、ギターを目立たせて抽出可能なため、耳コピには有用と考えます。

・抽出可能なパートは「ボーカル、ベース、ドラム、ピアノ、その他(ギター)」で、特にボーカル、ベースが比較的キレイに抽出可能だと感じます。抽出後に任意の音源を再度ミックスすることで、練習用にボーカルレス音源やギターレス音源を容易に作成可能です。

【Spleeterとは】

・そもそもSpleeterとは何でしょうか。簡単に記載しますと 「機械学習によって声や楽器を分離・抽出ツール」です。ロスレス再生を謳うフランスの音楽配信サービス "Deezer(ディーザー)社"が公開しています。詳しくは下記をご参照ください

(前略)
広く知られたトピックでこそないものの、ソース分離にまつわる問題は、数十年にわたって非常に多くの音楽信号研究者から関心を持たれてきましした。一連のプロセスは簡単な観察からスタートします。そもそも音楽の録音作品は、複数の個別の楽器トラック(リード・ヴォーカル、ドラム、ベース、ピアノなど)のミックスから成り立っています。音楽ソース分離の課題は以下になります−与えられたミックスから、これらの個別のトラック(ステムと呼ばれることも)を果たして復元できるか? 潜在的に、ここには多くの用途があります。例えばリミックス、アップミキシング、アクティブ・リスニング、教育目的。他にも、採譜をはじめとする他の目的を準備することもできます。Spleeterのようなソース分離エンジンは、多くの楽器のミックスから、個々のトラック/ステムの一式を抽出します。

(中略)

興味深いことに、私たちの脳は楽器の分離に非常に優れています。このトラックの楽器の1つ(たとえばリード・ヴォーカルなど)に焦点を合わせるだけで、それを他の楽器とはっきり区別して聞くことができます。しかし、同時にほかの全てのパートも聞こえるため、それは本当の意味での分離ではありません。多くの場合において、一緒にミックスされている個々のトラックを正確に復元することは不可能なのかもしれません。したがって課題は、可能な限りそれらを近似させることです。つまり、できるだけオリジナルに近づけて過度の歪みを生じさせないこと、になります。
(後略)

(出典:GitHub, Inc. 『Spleeterをリリース:Deezer Researchソース分離エンジン』)

block.fm 『無料で曲からボーカルが抜ける音楽素材分離エンジン「Spleeter」公開 iZotope RX 7との違いは?』

【導入手順と使い方】

必要なモノ:PC、音源、PC知識、根気(笑)
手順:1. 環境構築 → 2. 音源用意 → 3. 分割抽出

・いくつかの異なる導入手順や使い方があるようですので、ご自分の環境に合った手法をお試しください。

・僕は環境構築に約3時間掛かりました。また、初回の抽出処理には約1時間掛かりました(機械学習データをダウンロードしているようです)。2回目以降は数分で出力できました。

[まいまい] 『耳コピ/ボーカル抽出が捗る!Spleeterの使い方』
Chillout with Beats. 『マシンラーニングのSpleeterを試してみた。(使い方も解説)』
Increments Inc. 『Spleeterを簡単に使えるGoogle colaboratoryのノートを作成しました.』

【備考】
・著作権関連にはご注意ください。

チャレンジ結果(音源)

・抽出結果を、いくつかのパターン別に掲載します。

CD音源からギター抽出:B’z "アラクレ"

CD音源からボーカル抽出:B’z "アラクレ"

ライブ音源からギター抽出:B’z "アラクレ (Typhoon No.15 Final Pleasure)"

ライブ音源からギターレス化:B’z "アラクレ (Typhoon No.15 Final Pleasure)"

【備考】
・音量差がある場合がありますので、音量にはご注意ください。

今回のまとめ、次回について

【今回のまとめ】

・導入効果に記載の通り、特にビブラート等が一層ハッキリ聞こえやすくなるため、耳コピには有用と考えます。ただし、残念ながら本来の目的であるスペクトル分析には、まだ技術的な進歩が必要そうです。他の手法も継続して調査予定ですので、良いのがあればご紹介します。

新しい技術はワクワクしますね。Spleeterを活用したアプリ / ソフト等も出てきているようで、期待が高まります。

【次回について】

・他年代の音色分析、Axe-Fxと他社高機能機材との特徴比較、B’z / Takの機材情報、等を考えています。


ご覧頂きありがとうございました。

ではまた。

ひいろ

コメント

error: Content is protected !!
タイトルとURLをコピーしました