音頻分離技術在音樂領域中的應用及其價值

摘 要：音頻分離技術是一項高度復雜的聲學信號處理領域內的技術，它涉及對混合音頻信號進行深度解析與精細操作，并將源自不同聲源的信號成分有效地分離，此過程要求精準的信號分析、特征提取，以及復雜信號重建算法，體現了信號處理、機器學習及聲學原理的深度融合與應用。在人工智能飛速發展的驅動下，該技術已形成一個綜合、強大、智能的科技體系。現已有多種應用工具隨之誕生并服務于音樂教育、音樂制作、音頻編輯等行業。通過讀取大量的數據樣本，此技術在聽覺訓練、音樂創編、音頻修復等領域有著積極、廣泛的應用價值。

關鍵詞：音頻分離技術；應用價值；混合音頻

中圖分類號：J692 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0905（2024）19-00-03

“在日常生活中，我們聽到的聲音極少是來自單一的某個聲源。”[1]在音頻分離技術真正誕生之前，對復雜音頻混合物中各個獨立音源分離是一個巨大挑戰。傳統信號處理方式通常側重于頻率分析，但真實世界的音頻信號包含時間與頻率上的多維交織，呈現出高度的復雜性。這種方法在解析來自不同聲源的聲音特征（如峰值、基頻和位置信息等）時顯得尤為局限，難以有效應對音頻信號的多維特性。隨著數字信號處理技術和算法研究的快速發展，音頻分離在20世紀90年代中后期逐漸成為一個明確的研究領域和技術目標。近年來，由于數字信號處理技術和算法研究的深入，此技術迎來了其發展的關鍵時期。在這一階段，研究者開始探索更為復雜且高效的信號分解與重建方法，旨在揭示并分離出混合音頻中的各個獨立聲源。

一、音頻分離技術概述

“在信號處理的背景下，音頻分離（Audio separation）又可稱為音（頻）源分離（Audio source separation）、聲源分離（Sound source separation）或源分離（Source separation）。此技術依托于信號分離（Signal separation），是指從混合音頻信號中提取出單個或多個音源的技術，也是音頻信號處理中研究最多的技術之一。” [2]該技術是一項復雜的聲源信號處理技術，其核心在于將混合的音頻信號中的各個元素（如人聲、樂器聲、環境聲等）分離開，以便進行單獨處理或分析。此過程通常涉及對音頻信號的深入解構和精細操作，包括信號分解、特征提取、信號重建等多個步驟。

21世紀初，隨著深度學習技術的興起，音頻分離領域經歷了一次革命性的飛躍，其技術實現路徑呈現出顯著的多元化趨勢。一方面，部分分離工具繼續深耕于傳統音頻處理技術的土壤，充分利用頻譜分析、濾波器等經典方法；另一方面，在人工智能與機器學習技術的強力驅動下，卷積神經網絡、循環神經網絡、變換器等一批深度學習模型被廣泛應用于分離任務，這些模型通過自發學習音頻信號的特征和模式，實現更精確、高效的聲源分離。與此同時，算力提升和算法優化也推動實時音頻分離技術的發展，并使得該技術逐漸應用于實時性要求高的場景，如語音交互、助聽器等。此外，隨著技術的成熟和商業化進程的推進，音頻分離技術開始廣泛應用于音頻編輯、音樂制作、語音識別等領域。市場上涌現出了許多專業的音頻分離軟件和工具，進一步滿足了創作者、專業人士及廣大消費者對高質量音頻處理的需求。

二、多元化分離應用工具的繁榮共存

音樂作為一種普遍且復雜的音頻形式，包含了豐富的聲音元素和表達方式，也因此，“音樂作品中大多包含了來自不同聲源的各種聲音（如人聲、鼓聲、鋼琴聲），不同聲音在時間和頻率上都可能存在重疊”[3]。不同的樂器由于其獨特的發聲方式（如弦樂器的振動弦、管樂器的空氣柱振動、打擊樂器的直接敲擊等），會產生具有各自獨特光譜（即頻率分布）和時域（即時間上的變化特性）特性的聲音信號。當這些樂器同時演奏時，它們的聲音會交織在一起，形成復雜的音樂信號。“音樂信號具有較強的諧波譜結構，這是它與其他音頻信號的一個突出區別。”也因此，特性成為音樂本質的重要標識。因而，在音頻分離的眾多應用場景中，音樂分離占據了舉足輕重的地位，多種應用工具隨之誕生并服務于音樂教育、音樂制作、音頻編輯等行業，音樂工作者成為音頻分離技術的主要獲益者。

音樂分離工具種類繁多，依據當下技術發展趨勢，結合多樣化應用場景，并考慮到不同用戶對音頻分離的需求程度各不相同，從以下角度對工具進行歸類。

1．根據使用平臺的不同，可將音頻分離工具分為電腦端、移動端和在線工具三種類型。前兩種可將其安裝于電腦、手機或平板等設備之后使用，如巴西音頻技術公司moises.ai開發的Moises AI、愛爾蘭公司AudioSourceRE開發的DeMIX Pro5.0、德國音頻軟件開發公司Acon Digital的Acoustica7.5以及我國江下信息科技（惠州）有限公司開發的金舟音頻人聲分離軟件等；值得一提的是，在電腦端中很多插件類分離工具因具有加載速度快、靈活、便攜等特點，會使得音頻處理過程更加流暢和高效，如美國音頻技術公司iZotope研發的RX10、德國Magix公司的Spectral Layers、愛爾蘭公司AudioSourceRE開發的Repan等。在線工具是無需提前安裝程序直接登錄網址進行分離，如LALAL.AI官網、Notta AI官網、PhonicMind官網等。在線音樂分離使用戶可在網絡支持下無需考慮系統、版本、格式的束縛，隨時隨地進行分離音頻任務。

2．按分離技術原理的不同，有基于傳統信號處理的分離工具，如美國MathWorks公司出品的商業數學軟件MATLAB、Keysight Technologies公司開發的信號處理軟件SystemVue等，均可進行信號分析和測量、濾波器設計和分析，還可配合大型數據集來攝取、增強和標注信號。也有基于深度學習模型對音頻信號進行深度解構和研習的工具，如法國Facebook公司開發的音頻處理模型Demucs、法國公司Deezer開發的Spleeter或由開源社區成員開發和維護的深度神經網絡音頻處理工具Ultimate Vocal remover version5等。此類工具能夠更精準地分離出音頻中指定聲部層次，隨著技術的不斷更迭，它們的分離精度和效率正在不斷提升，但使用時需掌握一定的技術和專業知識，包括模型選擇、音頻處理、機器語言等技能，對一些參數、指標、配置做出正確的判定與部署，對操作者能力要求相對較高。

分離時可根據不同工具性能及特點，選擇專業級音頻處理工具或簡單易用的在線工具，以滿足特定場景下的特殊需求。

三、音頻分離技術的應用價值

音頻分離技術在音樂中的應用價值體現在多個方面，其中以聽覺訓練、音樂編創、音頻修復三個領域中的實效意義最具代表。

（一）音頻分離技術加速聽覺訓練流程迭代

1．提升聽覺辨識能力

利用音頻分離技術，可將復雜的混合音頻拆分成獨立的音頻軌聲源，不僅可從縱向上解構多聲部音樂層次，還可從橫向上拉伸其速度，它就如同“音樂顯微鏡”般的存在，使聽者能夠集中注意力于特定的“音樂細胞”，從而更好地理解和辨識各種音樂作品。同時，音頻分離為傳統聽寫訓練提供了更多、更廣闊、更深入、更便捷的教學空間，通過對比分離出的不同聲部，學生能夠更精準地感知音樂細節變化和音樂情緒控制，以此提升整體音樂表現力。

2．拓展聽覺訓練材料的深度與廣度

傳統的練耳課程素材相對有限，大多通過教師對某音樂片段的部分截取，授課時采用鋼琴彈奏或軟件逐音輸入的方式進行重復、枯燥的單項練習，它側重于理論或技能的單項練習而忽略聽覺實踐，其中的脫節問題嚴重阻礙了學習熱情與教學創新。音頻分離技術的引入，可將大量不同風格的音樂素材融入課程練習。一方面，擴展了聽覺訓練素材的廣度和多樣性，另一方面，在提升課程趣味性的同時，還能使較復雜、較前沿的音樂材料直接用于當下練習，使學生更愿意參與和投入訓練中。此外，訓練者還可選擇自己喜歡的音樂風格進行練習，進一步激發他們的學習興趣。

3．促成個性化練耳教學與自適應訓練模式

一方面，教師可針對每個學習者需求和水平不同，定制個性化的聽覺訓練，為他們提供最適宜的訓練素材和練習方式，極大拓寬了傳統聽寫的訓練空間，有助于形成一種直達、開放且活態化的新型教學模式。另一方面，學生可以通過此技術進行自主練習和操作，不僅有益于提高自我評估和調整能力，也培養了自主學習的習慣和動力，鼓勵他們有效地接觸音樂多元化面貌，拓寬音樂思路。

（二）音頻分離技術為音樂編創注入源動力

1．激活多元化創作靈感溯源

音頻分離技術有助于音樂創作者從現有作品中直接提取出特定的音軌或聲音材料，作為新的創作素材或背景。這種方法不僅為作曲者提供豐富的靈感來源，還能夠促使他們嘗試豐富各異的音樂風格和手法，從而創作出更具獨特性和多樣性的音樂作品。

2．增強音樂重混和編配能力

在音樂編創過程中，可利用分離工具將原有作品提取出多個聲部進行重新混音，并將不同樂器或節奏另行搭配，同時還可做音量、頻率、效果器等參數的調整和重設，創造出全新的音樂風格和聽覺效果，這種靈活性為音樂創作帶來了無限的可能性與兼容性。

3．提升音頻源素材管理效率

將復雜音頻分離后，分音軌可以添加更為精確的標簽和元數據，如標記具體風格種類、樂器名稱、人聲特征、節奏類型等。詳細的數據庫分類管理可以提高音頻素材的檢索效率，便于作者簡化編輯和處理流程，快速搜集到所需素材，從而能夠更好地組織和調取現有的音樂資源。

（三）音頻分離技術擢升音頻修復水平

1．精細化修復損壞音頻

音頻修復是音頻分離技術的一個重要應用領域。通過分離音頻中的指定元素，可更精準地定位受損部分，并對其進行有針對性的還原和彌合。如提取錄音中出現的雜音和噪聲并將其去除、使用修復工具對音頻中的失真部分進行修補，或使用音高和節奏修正工具，對分離出的音軌進行細節調整，確保音高準確和節奏穩定等。這些精準的音頻處理極大降低了影響到其他聲部的交叉干擾，使得效果更加干凈和自然。它對于復原歷史音頻資料、保護和傳承文化遺產具有重要意義。

2．大幅度提高音頻質量

在音頻修復過程中，音頻分離技術不僅可修整損壞的部分音軌，還可提升整體音頻質量。通過分離和增強某些聲源，進行降噪、去回聲、調整音量平衡、頻響特性、立體聲寬度等操作，使得音質更加前置且清晰、飽滿并圓潤。對音樂制作人和音頻工程師而言，此技術為其提供了更加多樣化的音頻處理手段，提升最終復原作品質量。

3．個性化定制音頻修復方案

每段音頻的修復需求和問題各不相同，音頻分離技術可根據具體情況，制定出個性化的音頻修復方案。此過程多為機器自動化處理，減少人工干預，凸顯其高效性；此技術適用于多種音頻類型和修復需求，也具有較高的靈活性；修復過程中通過不斷溝通，根據實時反饋可隨時進行迭代優化，還具備很強的互通性。

四、結束語

音頻分離技術作為聲音源處理領域的一項重大突破，其發展歷程見證了從基礎算法到深度學習等先進技術的融合與演進。這一技術的核心在于通過精密算法設計，實現對音頻信號中不同成分的精準識別與剝離，為多個領域帶來了前所未有的變革。從原理方法上看，該技術依托于信號處理技術、機器學習算法及深度學習模型的不斷發展，實現了對音頻信號的高效解析與重構。這些技術的結合，不僅提高了音頻分離的精度與效率，還賦予了音頻處理更多的智能化與個性化可能。從分類上看，音頻分離技術涵蓋了人聲分離、樂器分離、背景音樂與對話分離等多個維度，每種分類都針對特定的應用場景進行了優化與更新，以滿足不同領域的需求，并共同構建了音頻分離技術的多元生態。該技術在音樂領域中具有顯著的應用價值。它不僅為聽覺訓練與作曲者拓展了資源寶庫，還極大地提升了音頻修復的制作質量與效率。綜上，音頻分離技術以其獨特優勢與廣泛的應用前景，正逐步成為推動音樂產業及音頻處理領域發展的重要力量。隨著研發力量的不斷注入，該技術將愈發智能化、瞬時化，并將在更多領域展現出其獨特的魅力與價值。

參考文獻：

[1]李偉，王鑫.音頻音樂與計算機的交融——音頻音樂技術2[M].上海：復旦大學出版社，2022.

[2]任薇.音頻分離技術在實際作品聽覺訓練中的探索與運用[J].南京藝術學院學報（音樂與表演版），2024（05）：82-87.

[3]李偉，李子晉，邵曦.音頻音樂與計算機的交融——音頻音樂技術[M].上海：復旦大學出版社，2019.