【ヴォーカル、楽器のみ抽出】神アプリ登場　カラオケ音源にもok

※動画掲載時は2020年7月のお話です。

以前の動画でDjayの新機能である「Djay Pro AI」のボーカルやドラムなどを分離する機能、rekordboxのボーカル検出機能をご紹介しました。
このように人工知能の技術が進歩することで音楽の面でも様々な技術革新が起こっております。

そんな人工知能の技術を使用した機能ですが、なんと無料で使用することができる画期的なソフトウェアを発見したのでご紹介します。
その気になる機能とは曲からボーカルやドラムなどの部分を分離して保存するといったことが可能になります。
ということは超簡単に好きな曲のカラオケ音源を作ったり、逆にボーカルを抜いてリミックスを作ったり、さらに耳コピと言った聴いた曲を再現することにも活用できます。

でも今までそのようなことできたんじゃないの？と思われる方もいるかもしれませんが、カラオケ音源を作るにはイチから音源を作るか専用の音源を買うかといった選択肢でした。
もちろんボーカルの入った元の曲を加工してボーカルを抑えるといったこともできますが、調節が難しかったり音が劣化してしまうといったことがありました。
耳コピについても色々な音が混ざっていてそのまま聞いても難しいですよね。

今回ご紹介するのは今まではなかなか難しかった作業が秒で簡単に出来ちゃうかなり画期的なソフトです。
特にカラオケが好きな方リミックスを作ってみたい方、耳コピがしたいという方は是非最後までご覧ください。

音楽素材分離エンジン「spleeter」の実力とは!?
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音楽素材分離エンジン「spleeter」の実力とは!?

今回ご紹介するソフトウェアは「spleeter」という名前のソフトウェアです。
https://github.com/deezer/spleeter

冒頭でもご紹介した通り、曲からボーカルやドラムなどの部分を分離させるといったものになります。
Djay Pro AIも似たようなことができますがDjay Pro AIはあくまでDJ用途としてその場で調節するのに対して、spleeterは一つの曲を複数に分離して保存するといったことが可能になります。
そのためカラオケ音源を作ったり音源を足してリミックスを作ったりと、簡単に曲を編集することができるんです。

しかしスプリーターは「GitHub」と呼ばれるプログラミングのコードなどを共有しているサイト上に公開されており、ライブラリと呼ばれるコードを実行するファイルをダウンロードして「python」と言うプログラミング言語で実行する必要があります。
そのためそのまま使用するには難易度が高いです。

でもご安心ください。
「melody ml」という先ほどご紹介したspleeterを簡単に使用することができるサービスがあるんです。
では早速melody mlを使ってみましょう。

melody mlの使用方法

まずmelody mlにアクセスします。
https://melody.ml/

メールでダウンロードリンクが送信されるのでメールアドレスを記入し「Upload MP3」から音源をアップロードします。

音源はアップロードすると下に曲名が表示されます。

分離方法について設定をします。
ボーカル、ドラム、インスト、その他の4つに分離する設定と、ボーカル、インストの2つに分離する設定があるのでどちらか選択します。

完了するとダウンロードリンクが記載されたメールが入力したアドレスに届きます。
ダウンロードしたファイルを開くと分離されていることが分かると思います。

ダウンロードした曲を確認すると、ボーカルは少しだけ人間の声以外に音が入ってしまっていますがそのままアカペラで撮ったかのように自然に聞こえます。
インストの方も綺麗にボーカルが抜けていて、このままカラオケ音源にも使えそうです。

melody mlは一つの曲を解析するのは無料ですが、2回以上実行する場合は有料サービスになります。

かなり良心的な価格になっていますね。
料金がかかってしまっても是非使いたい機能です。

deezerはどんな会社？

話がspleeterに戻りますが、このソフトウェアを公開しているのはストリーミングサービス「deezer」という会社になります。
deezerは2007年にフランスでサービスを開始し日本では2017年12月にサービスを開始しています。
さらにdeezerは日本で初めて高音質のストリーミングを開始したサービスなんです。

高音質のストリーミングサービスは高いといったイメージがあるかもしれませんが、月額1470円とお手頃な価格になっています。
もちろん邦楽も豊富に取り扱っています。

Deep Learningの技術を使用

ここで人工知能に詳しい方はふと気づくと思いますが人工知能を支える技術の一つに「Deep Learning」といったコンピューターへ学習させる技術があり、spleeterはこの技術を使用して作られています。
そのためストリーミングサービスをしているdeezerだからこそ、学習のクオリティが上がり高いクオリティで処理ができるようになったかと思われます。

先ほどは洋楽で解析を行いましたが、試しに日本語ボーカルの邦楽も解析してみました。
Deep Learningといった技術の特性上日本語のボーカルの音源を学習させないとクオリティが洋楽と比べて低くなってしまうと思われますが、全く問題なく邦楽でもかなり綺麗にボーカルなど分離ができました。
Deep Learning恐るべしです。

プログラミングに詳しい方はコードが公開されているので、自身の持っている音源を使って学習させたり頑張ればあらかじめ分離されている音源を使うNative Instruments Stemsに変換させたりと様々なことに応用ができます。