Lalal.ai

Lalal.ai

Lalal.ai est un outil qui utilise un système de réseau neuronal appelé Phoenix pour automatiser la séparation des sources audio. Il permet aux utilisateurs de supprimer les voix, instrumentales, de batterie, de basse, de piano, de guitare électrique, de guitare acoustique et de pistes de synthétiseur sans perte de qualité. L'outil est disponible en tant qu'application de bureau pour Windows, MacOS et Linux. Lalal.ai utilise une combinaison de techniques d'apprentissage en profondeur et de traitement du signal pour séparer les sources audio.

Fonctionnalités principales:
  1. Capacités de génération de musique alimentées par AI

  2. Extensive Library of Pre-Fateing Tracks and Sounds

  3. Interface conviviale

  4. STEM Extraction Technology

  5. Noise d'annulation Solution

FAQ:

1) Que signifie "le nombre de minutes dans un pack"?

Chaque forfait de Lalal.ai est livré avec une limite sur le nombre de minutes audio/vidéo disponibles pour la division. La durée de chaque fichier entièrement divisé est déduite de la limite de minutes du forfait. Vous pouvez diviser autant de fichiers que vous le souhaitez tant que leur durée totale ne dépasse pas la limite de minutes de votre forfait.

2) Quelle est la date d'expiration des forfaits payants ?

Les forfaits de Lalal.ai n'ont pas de date d'expiration en soi. Une fois que vous avez acheté un forfait, il est valable jusqu'à ce que vous ayez utilisé toutes les minutes disponibles pour la division.

3) Comment diviser une piste complète ?

Après avoir téléchargé un fichier et obtenu des aperçus STEM, en tant que nouvel utilisateur, vous devez vous inscrire pour diviser le fichier complet et télécharger les STEM complets. Sous les aperçus STEM, sélectionnez l'une des options : Starter, Lite ou Plus. Ensuite, cliquez sur le bouton 'Fichier complet' sous l'option choisie.

Catégorie:

Tarification:

Payé

Tags:

Lalal.ai
audio source separation
neural network system
Phoenix
vocals
drums
bass
piano
electric guitar
acoustic guitar
synthesizer tracks
desktop application
deep learning
signal processing techniques.

Technologie utilisée:

Python
TensorFlow

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By Rishit