• 试图将一首歌曲的音乐元素区分开来并不是世界上最容易的工作,它也是将好音乐制作人与好音乐制作人区分开来的许多事情之一. 即使你刚刚开始,尝试将一首曲目的某些部分取样入你的新歌中,可以证明是相当有挑战性的,从声乐和乐器分开开始.

    拥有一个专用的工具 做这一切,你听起来很方便, 而大部分,它是。 软件是一种工具,可以从你的歌曲中提取出相声,鼓声,低音等此类工具,而不需要你的大量投入.

    基本上,这个工具是接近自动的。 首先你必须翻出你的歌,为此,YouTube集成非常方便。 在找到您选择的音轨后,点击 Split, 让软件发挥它的魔法.

    至于魔法,则能花一时来表现. 点击 Split 后, 程序将开始处理您所选的歌曲, 取决于您的硬件, 这需要相当一段时间 。 在我们的第11个基因i7机器上,去除一首5分钟的歌曲只用了10多分钟. 当然,应该提及的是,该工具在这一过程中也使用了大量的系统资源,因此计划相应.

    完成解密进程后,程序将自动打开一个包含您所取歌曲部分的文件夹. 为鼓和低音等所有乐器以及相声分别创建文件.

    值得注意的是,所取出的文件的大小完全不是微不足道的:大约300兆字节的数据值为一首5分钟的歌曲,就我们来说.

    软件相当有效,虽然算法需要时间来完成它的工作,但还可以改进。 尽管如此,对于外面的病人来说,结果还是可以完成的, 所以至少你最后会得到一个很好的样本。

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  • एक गीत के संगीत तत्वों को अलग करने का प्रयास दुनिया में सबसे आसान काम नहीं है, और यह कई चीजें हैं जो महान लोगों से अच्छे संगीत निर्माताओं को अलग करती हैं। यहां तक कि अगर आप अभी शुरू कर रहे हैं, तो अपने नए गीत में एक ट्रैक के कुछ हिस्सों का नमूना लेने का प्रयास काफी चुनौतीपूर्ण साबित हो सकता है, और यह स्वर और उपकरणों को अलग करने के साथ शुरू होता है।

    एक समर्पित उपकरण होने के बाद आपके लिए सुविधाजनक लगता है, और अधिकांश भाग के लिए, यह है। सॉफ्टवेयर एक ऐसा उपकरण है जो आपके गीतों से स्वर, ड्रम, बास और अन्य ऐसे उपकरण निकाल सकता है, जिसके लिए आपको बहुत इनपुट की आवश्यकता नहीं है।

    उपकरण स्वचालित रूप से स्वचालित रूप से प्राप्त होने के करीब है। आपको सबसे पहले अपने गीत को देखना होगा, और इसके लिए यूट्यूब एकीकरण बहुत आसान है। अपने चयन का ट्रैक खोजने के बाद, स्प्लिट पर क्लिक करें और सॉफ्टवेयर को अपना जादू काम करने दें।

    जैसा कि जादू के लिए, यह प्रकट होने में कुछ समय लग सकता है। स्प्लिट पर क्लिक करने पर, कार्यक्रम आपके चयनित गीत को संसाधित करना शुरू कर देगा, और आपके हार्डवेयर के आधार पर, यह कुछ समय लग सकता है। हमारे 11-th जेन i7 मशीन पर, एक 5-मिनट गीत को डीमिक्स करने से सिर्फ 10 मिनट से अधिक समय लगता है। बेशक, यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि उपकरण भी प्रक्रिया के दौरान सिस्टम संसाधनों की एक महत्वपूर्ण राशि का उपयोग करता है, इसलिए तदनुसार योजना बनाते हैं।

    डिमिक्सिंग प्रक्रिया को खत्म करने के बाद, कार्यक्रम स्वचालित रूप से एक फ़ोल्डर खुल जाएगा जिसमें आपका गीत निकाला गया भाग होता है। सभी उपकरणों के लिए अलग-अलग फाइलें बनाई जाती हैं, जैसे ड्रम और बास के साथ-साथ स्वरों के लिए।

    यह ध्यान देने योग्य है कि निकाली गई फ़ाइलों का आकार सभी महत्वहीन नहीं है: हमारे मामले में लगभग 300 मेगाबाइट्स डेटा के लायक है।

    सॉफ्टवेयर अच्छी तरह से काम करता है, हालांकि यह समय एल्गोरिथ्म के लिए अपनी बात करने के लिए बेहतर हो सकता है। फिर भी, वहाँ रोगी के लिए, परिणाम कार्य तक हैं, इसलिए कम से कम आपको अंत में अच्छा नमूना मिलता है।

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  • Attempting to separate a song's musical elements isn't the easiest job in the world, and it's one of the many things that separates good music producers from great ones. Even if you're just starting out, attempting to sample certain parts of a track into your new song can prove to be quite challenging, and it starts with separating the vocals and instruments.

    Having a dedicated tool do all of that for you sounds convenient, and for the most part, it is. StemRoller is a tool that can extract vocals, drums, bass, and other such instrumentals from your songs, without requiring much input from you.

    The tool is as close to automatic as they get, essentially. You'll first have to look up your song, and for this, the YouTube integration comes in very handy. After finding the track of your choosing, click Split, and let the software work its magic.

    As for the magic, it can take a while to manifest. Upon clicking Split, the program will start processing your chosen song, and depending on your hardware, this can take quite some time. On our 11-th gen i7 machine, demixing a 5-minute song took just a little over 10 minutes. Of course, it should be mentioned that the tool also uses a significant amount of system resources during the process, so plan accordingly.

    Upon finishing the demixing process, the program will automatically open a folder that contains your song's extracted parts. Separate files are created for all the instruments, such as for the drums and bass, as well as for the vocals.

    It's worth noting that the size of the extracted files isn't at all insignificant: about 300 megabytes' worth of data for a 5-minute song, in our case.

    StemRoller works rather well, though the time it takes for the algorithm to do its thing could be improved upon. Nevertheless, for the patient ones out there, the results are up to the task, so at least you get a good sample in the end.