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關於
由GaudioLab開發的GSEP(Gaudio source SEParation)是頂級的AI音訊分離技術,以卓越的品質和效率在隔離聲音元件方面表現出色。適用於多種場合,通過精確性和多功能性提升音訊專案。
2024.09.11
Gaudio Lab
3min
GSEP(Gaudio Source SEParation)是GaudioLab的最先進音源分離AI模型,也是Gaudio Studio的核心技術。該技術擅長從混合音軌中分離出個別聲音元素,如人聲、鼓聲、貝斯和其他樂器。
性能: GSEP在訊號與失真比(SDR)方面持續超越競爭對手,如索尼、Meta和Deezer,確保更高的音質和清晰度。這在製作高品質卡拉OK伴奏或混音時尤為重要。
技術優勢: GSEP運用深度神經網路和專有演算法,提供無與倫比的音源分離準確性,因此成為專業音訊工程師和音樂愛好者的首選。
高效: GSEP專為即時處理設計,能夠以最少的計算資源實現快速的音源分離。這種高效性能使其適用於從高端錄音室到消費性裝置的多種場景。
應用: 非常適合即時降噪,在視訊通話和虛擬會議等場景中提供清晰的音訊,並提升元宇宙等互動平台的用戶體驗。
雲端API與SDK: GSEP可透過雲端API和SDK提供,便於整合到各種應用程式和平台中。開發者可以利用這項技術來建立針對特定需求的客製化音訊解決方案。
使用案例: 音樂人和製作人可以分離出個別樂器或人聲,製作混音或練習曲目。這提供了更大的創作自由和精準度,提升音樂製作的靈活性。
範例: 一位製作人從歌曲中提取人聲,並與全新樂器背景重新混音,創造出原曲的新穎且富有創意的版本。
使用案例: 內容創作者可以去除背景噪音或分離特定音訊元素,從而提升清晰度,打造更專業的最終效果,提升播客、影片和其他多媒體內容的品質。
範例: 播客製作人使用GSEP來提升語音清晰度,移除錄音中的環境噪音,得到更乾淨、更精緻的最終產品。
使用案例: GSEP透過精準呈現空間音效來提升沉浸式音訊體驗,為用戶提供逼真且引人入勝的聽覺環境。
範例: VR開發人員利用GSEP創建詳細的聲音場景,每個聲源都能獨立處理,大幅提升VR體驗的真實感與沉浸感。
GaudioLab的GSEP技術因其在音訊處理領域的創新與卓越,獲得了多項獎項:
GSEP處於音訊技術的前沿,提供卓越的音源分離品質、高效性與多功能性。它是音樂家、內容創作者和開發者提升其音訊專案的不可或缺的工具。