Audio Splitting

Ich möch­te ver­su­chen die sträf­lich ver­nach­läs­sig­te Rubrik »Nerd­space«, die sich mit High­tech und Nerd­krem­pel wie 3D-Druck, Coding, Gad­gets und Ähn­li­chem befasst, ein wenig wie­der­zu­be­le­ben. Damit nie­mand erschreckt wird, der mit Phan­tas­tik rech­net, wer­de ich »Nerd­space« vor die Titel schrei­ben. :)

Splee­ter heißt eine Deep Lear­ning-basier­te Soft­ware, mit der es mög­lich ist, aus Musik­stü­cken die Stim­me und die Instru­men­te zu extra­hie­ren. Das wur­de ursprüng­lich von Deezer ent­wi­ckelt und die haben die Soft­ware als Open Source (unter MIT-Lizenz) auf Git­hub gestellt.

Das funk­tio­niert jetzt schon ver­blüf­fend gut, auch wenn die Sing­stim­men gewis­se Ver­zer­run­gen auf­wei­sen und ble­chern klin­gen kön­nen, aber die Soft­ware ist ja auch noch ganz neu und kann dank Open Source von Drit­ten ver­bes­sert wer­den. Das Gan­ze kommt als Ten­sor­flow-basier­tes Python-Paket.

Splee­ter teilt Musik­stü­cke in meh­re­re Spu­ren auf, soge­nann­te »Stems«, das kön­nen zwi­schen zwei und fünf sein, und tut dies angeb­lich sehr schnell, ich muss das mal selbst aus­pro­bie­ren. Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten sind leicht zu erken­nen: bei­spiels­wei­se Karaōke oder Remi­xe. Eben­so leicht zu erken­nen ist, dass die Musik­in­dus­trie nicht begeis­tert sein wird. Ein Recht auf Remix ist dank lob­by­hö­ri­ger Poli­ti­ker ja noch nicht mal am Hori­zont zu sehen, eher im Gegen­teil.

Des­we­gen soll­te man sich auch die bei­den Bei­spie­le schnell anhö­ren, bevor irgend­ein Darth aus der Musik­in­dus­trie oder ein You­tube-Algo­rith­mus sie weg­axt.