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डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले ऑडियो स्रोत पृथक्करण के लिए एक जीयूआई-आधारित टूल।
पेशेवर ऑडियो प्रोडक्शन के लिए डीप लर्निंग-आधारित वोकल और इंस्ट्रुमेंटल सेपरेशन।
यह एक डेस्कटॉप एप्लिकेशन है जो उन्नत स्रोत पृथक्करण मॉडल के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसे ऑडियो इंजीनियरों और निर्माताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें मिश्रित ऑडियो फाइलों से वोकल और इंस्ट्रुमेंटल को निकालने या अलग करने की आवश्यकता होती है।
यह क्या है
यह टूल स्रोत पृथक्करण करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे आप संगीत ट्रैक से वोकल हटा सकते हैं। इसमें कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं और ऑडियो फाइलों से स्टेम को अलग करने के लिए Demucs v3 और v4 सहित विभिन्न आर्किटेक्चर का समर्थन करता है।
किसके लिए
यह उन ऑडियो प्रोफेशनल्स और प्रोड्यूसर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें अपनी स्थानीय मशीनों पर उच्च-गुणवत्ता वाले स्टेम सेपरेशन की आवश्यकता होती है। यह सक्षम जीपीयू के बिना उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि मानक सीपीयू पर प्रोसेसिंग का समय काफी अधिक हो सकता है।
मुख्य विशेषताएँ
डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल
उच्च-निष्ठा ऑडियो स्रोत पृथक्करण करने के लिए कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करता है।
मल्टी-प्लेटफॉर्म जीयूआई सपोर्ट
Windows, MacOS और Linux वातावरण में एक सुसंगत इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
एकीकृत ऑडियो टूल
Rubber Band के माध्यम से समय खींचने (time stretching) और पिच समायोजन के लिए वैकल्पिक कार्यक्षमता शामिल है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- कोर डेवलपर्स द्वारा प्रशिक्षित विशेष मॉडल शामिल हैं।
- Nvidia GPUs, DirectML और Mac MPS के माध्यम से हार्डवेयर त्वरण (acceleration) का समर्थन करता है।
- पूर्व-संकलित इंस्टॉलर और मैनुअल इंस्टॉलेशन दोनों विकल्प प्रदान करता है।
- पृथक्करण मापदंडों और मॉडल चयन पर दानेदार नियंत्रण की अनुमति देता है।
कहाँ कमी है
- पर्याप्त स्थानीय हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से कुशल प्रोसेसिंग के लिए एक समर्पित जीपीयू।
- इंस्टॉलेशन जटिल हो सकता है, जिसके लिए FFmpeg और Rubber Band निर्भरता के मैनुअल सेटअप की आवश्यकता होती है।
- पुराने हार्डवेयर और विशिष्ट OS संस्करणों के लिए सिस्टम-विशिष्ट सीमाएँ मौजूद हैं।
- MacOS पर पहली बार शुरू होने में 10 मिनट तक का समय लग सकता है।
मूल्य & लाइसेंस
यह सॉफ्टवेयर अपने लाइसेंस के तहत मुफ्त है। कोई सशुल्क होस्टेड विकल्प नहीं हैं; एकमात्र लागत आपके अपने कंप्यूटर पर एप्लिकेशन को चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और बिजली है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
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विकल्प
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सामान्य प्रश्न
क्या मुझे एक शक्तिशाली कंप्यूटर की आवश्यकता है?
हाँ, हालांकि यह सीपीयू पर चल सकता है, लेकिन संगत Nvidia GPU या Mac M1/M2/M3 चिप का उपयोग करते समय प्रोसेसिंग का समय काफी कम हो जाता है।
क्या मैं इसके लिए बैच प्रोसेसिंग का उपयोग कर सकता हूँ?
जीयूआई को फ़ाइल-आधारित पृथक्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है, हालांकि अंतर्निहित Python आर्किटेक्चर लचीले मॉडल उपयोग की अनुमति देता है।
