VocalExtractor

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Audio Unitに対応した音源分離アプリ、Let's Unmix AUがAppleシリコンで動作するmacOSに対応しました。macOS上のLogic ProやGarageBandのプラグインとして使用できます。詳しくはhttps://t.co/0qmaWo1n3m
ダウンロードは
https://t.co/p71QaokpZp
#LogicPro
#garageband
#macOS
#LetsUnmix

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ボーカル分離アプリ、Vocal Extractorのトータル30万ダウンロードを記念し、アプリ内課金を12/3まで50% Offセールを実施します。ぜひこの機会にご検討ください。https://t.co/baUykVaAQU

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音源のドラム音のみMIDIに変換するアプリ。ドラムの耳コピにも使えるかも。MIDIだけではなくwav,m4aなどのフォーマットで出力もでき、MIDIノートの編集も可。5/15までのセール期間中はアプリ内課金100円です。https://t.co/PIRbl2guDp… #DrumsTranscriber
#耳コピ #音楽アプリ

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AIを使い音源からドラム音を検知して、MIDIデータに変換するアプリをリリースしました。5/15までリリース記念セールとして、フル機能使えるアプリ内課金を100円で提供します。https://t.co/PIRbl2guDp
#DrumsTranscriber #ADT

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#ボーカルキャンセル　アプリ、Vocal Extractorの総ダウンロード数が30万を超えました。　ありがたや。　https://t.co/7hZ1mRq9Zw #音楽アプリ

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Vocal Extractor - カラオケメーカーの最新バージョン5.1から、分離した音源の音程を変更することができるようになりました。https://t.co/7hZ1mR80Lo
#VocalExtractor

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先日リリースした、音源分離Audio Unitアプリ、Let's Unmix AUをこちらで紹介いただきました。https://t.co/O3AO1ZEgxQ
AUMやCubasisなどのアプリとの連携がご覧いただけます。
#LetsUnmix
#AUM
#Cubais

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音源分離アプリをAudio Unitにした新しいアプリ、Let’s Unmix Audio Unitをリリース。分離した音源をトラックごとにエフェクトをかけるなど、他のAudio Unitアプリと組み合わせることにより色々なことができます。デモ動画https://t.co/H2fNLEyK2D ダウンロードはhttps://t.co/p71QaokpZp

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ボーカルキャンセルアプリ、Vocal ExtractorのAndroid版はこちらhttps://t.co/UgioY8COJa

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ボーカルキャンセルアプリ、Vocal Extractor。iOS版はhttps://t.co/baUykVaAQU

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@ledzeppeli @ry846010 Androidではボーカルを分離するアプリはリリース済みなのですが、ドラムスは今後の検討課題です。ご意見ありがとうございます。

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音源分離アプリLet's Unmix。音源をボーカル、ドラムス、ベース、その他伴奏に分離。最新バージョンでは、ベースとボーカルはMIDI変換が可能。さらにSTEMフォーマットでの出力をサポート。https://t.co/57XxEhBW9z

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AUv3対応、ハードル高い sigh

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@origuchi_tou いろいろ画策している機能が多すぎて、ちょっと滞っています。少しずつでもアップデートした方が良いのは分かってはいるのですが、、、、

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spleeterの5 stemsの学習済みモデルの最終段のactivationは4 stemsとは異なりSoftmaxなんだ。メモリ容量削減のために、stemごとにモデルを分割することが出来ないかも。

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@origuchi_tou 搭載GPUによって計算結果が異なる可能性があり、そのため精度に影響があるかも。Androidは多くのデバイスがあるため、GPUもさまざまです。実はiPhoneでもタイプにより結果が異なることがわかったので、影響が顕著なLet’s UnmixではGPUは使っておらず、そのため処理速度は犠牲になってます。

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all pre and post processing layers and keep UNet portion with the weights, convert the core portion into CoreML, and adapt the pre post process codes to it. #VocalExtractor #LetsUnmix #Spleeter #CoreML

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I was asked many times from iOS developers how I could convert Spleeter into CoreML. The early version of Vocal Extractor actually did not use Spleeter but it had a model trained by myself and it was based on UNet architecture and all pre and post processes were done by Swift

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codes on iOS which were also developed by myself. As Spleeter is coincidently and fortunately based on UNet, similar to my approach, it was possible to reuse the pre and post processing codes to adapt the Spleeter pre trained model. The way to convert it into CoreML is to strip