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制作伴奏

如何用 AI 把任何歌曲做成卡拉 OK 伴奏

聚光灯下小舞台上的一支麦克风,四周环绕着橙色和蓝色的伴奏声波

想给一首没人专门发过伴奏版的歌做一条卡拉 OK 伴奏?有这个想法的人可不少。官方卡拉 OK 曲库主要收录大热歌曲,所以较新的单曲、专辑曲目、地方流行歌曲以及许多语种的歌曲,往往根本没有伴奏版。AI 音轨分离填补了这个空白。只要你能拿到一首歌像样的音频文件,通常几分钟就能把它变成一条可以跟唱的伴奏。本指南涵盖从选择音源到添加歌词的完整流程,并附上练习、聚会和翻唱时的小技巧。

如今如何制作卡拉 OK 伴奏

多年来,自己动手的方法一直是相位抵消。由于主唱人声通常混在立体声录音的正中间,把一个声道的极性反转再与另一个声道叠加,就能抵消掉中间的内容。问题在于,中间的其他东西,通常是底鼓、军鼓和贝斯,会和人声一起消失,而人声上的混响却往往残留下来。结果通常听起来空洞。

AI 分离的原理不同。模型在大量多轨音频上训练,学会了人声与乐器的声音有何不同,并根据人声的声音特征而非它在立体声中的位置把人声提取出来。这意味着歌手消失了,贝斯和鼓却可以原封不动。结果并非在每一段录音上都完美无瑕,但在大多数现代歌曲上,效果比老办法好得多。

你需要准备什么

  • 一份质量好的歌曲音频文件。输入的质量决定输出的质量。
  • 一个 AI 人声分离工具。本指南使用 SampLab Pro 的 AI 音轨分离。
  • 一种显示歌词的方式,可以是你的手机、打印出来的歌词纸,或者带屏幕字幕的视频。
  • 可选:一个裁剪工具和一个速度/调性分析工具,SampLab Pro 都免费提供。

第 1 步:选择你能找到的最好的音源

分离模型依赖音频中的细节。经过重度压缩的文件已经丢掉了一部分细节,这会让模型更难区分人声和处在同一音域的乐器。一般来说:

  • 无损文件,例如从 CD 抓取或购买的无损 WAV 或 FLAC,能给模型最多的信息。
  • 高码率压缩文件通常已经足够接近,你听不出太大差别。
  • 低码率文件也许能用,但要预计会有更多瑕疵。
  • 从在线视频中获取的音频质量参差不齐;官方上传的版本往往好于转载。

如果同一首歌有多个版本,请挑最干净的那个,而不是最方便的那个。

第 2 步:把人声和音乐分开

一条混合声波穿过棱镜,分成一条细细的橙色人声带和一条宽阔的蓝色伴奏

登录 SampLab Pro,打开 AI 音轨分离。它会把一首歌拆成四个部分:人声、伴奏、贝斯和鼓。做卡拉 OK 时,伴奏音轨,或者几条器乐音轨的组合,就是你的伴奏。人声音轨可以作为练习时的参考。

每次分离消耗 36 积分,且只在任务成功时扣除;失败的任务会自动退还积分。新账户注册时可能获得 50 个积分(视资格而定),足够做一次分离。之后的积分来自定价页上列出的订阅或一次性积分包。

确认之前先试听

任务完成后,先试听各条音轨再下载。注意听:

  • 人声残留。还能隐约听到歌词吗?一些效果处理很重的歌会留下痕迹。
  • 饱满度。伴奏听起来还丰满吗,还是变单薄了?
  • 怪声。水声般、旋涡般或带相位感的质感,是分离瑕疵的迹象。

满意之后,把音轨打包成 ZIP 下载。结果在免费方案下会在你的素材库中保留 180 天;付费会员则保留至订阅期结束后再加三个日历月。

本指南的重点是把这些音轨变成一条完成度高、可以直接演唱的伴奏。如果想更深入地了解分离这一步本身,包括为什么老式的相位抵消听起来空洞、如何检查分离结果是否有人声残留,请参阅我们的指南如何去除歌曲中的人声。

第 3 步:裁剪并整理伴奏

很多歌都有很长的前奏、淡出,或者你不需要的念白段落。使用 SampLab Pro 免费的音频裁剪,在波形上设置起点和终点,试听后导出 WAV。如果你只想练某一段,也可以只截取一段主歌和副歌。

第 4 步:检查速度和调性

排练之前,先弄清楚手头的素材会很有帮助。把伴奏交给免费的 BPM 与调性检测,它会同时估算两者,并显示它有多大把握。知道调性,就能判断这首歌是否落在你舒适的音域内。如果太高或太低,你可以在任何提供变调功能的音频编辑器里调整音高。挪动几个半音的小幅调整通常听起来很自然;跨度更大则更容易产生瑕疵。

如果你打算循环某些段落、设置练习用的节拍器,或者在学习难唱的乐句时放慢速度,知道速度也会有帮助。

哪些歌分离效果最好

有些录音能被干净利落地拆开;有些则很难对付。

通常很干净

  • 当代流行、R&B 和 hip-hop,主唱人声在混音中清晰、轮廓分明。
  • 使用自然人声的电子曲目,因为合成乐器听起来与人类歌手差别很大。
  • 人声靠前的摇滚和独立音乐,只要歌手没有被失真吉他淹没。

较为困难

  • 泡在混响里的人声。干声分离得不错,但长长的混响尾音可能残留在伴奏里。
  • 叠加的和声。同时有好几个声音,比只有一个主唱更难去除。
  • 年代较早的录音。不寻常的立体声摆位和较窄的频率范围可能让模型困惑。
  • 处理很重的人声。声码器和极端效果会让人声听起来不那么像人声。

对于难处理的歌,试听这一步必不可少。有时同一首歌换一个音源文件,分离效果会好很多。

自己做,还是找官方版本?

如果存在官方的卡拉 OK 版或伴奏版,值得先去看看。这些版本通常是用原始的多轨工程制作的,人声只是没有被放进去,而不是事后去除,所以完全没有串音。搜索歌名加上"instrumental"或"karaoke",并看看这张专辑有没有伴奏版。

如果没有任何官方版本,或者现有版本是质量不佳的重新录制版,那么用原始录音自己制作,就能保留你喜爱的原汁原味的制作,只是去掉了歌手。

添加歌词

一条蓝色伴奏波形下方有一排跟唱条,依次从橙色亮到浅色

有了伴奏你就能唱;屏幕上的歌词则让它感觉像真正的卡拉 OK。从简单到精致,你有几种选择。

简单的方法

在手机或平板上打开歌词,边唱边滚动。不怎么好看,但用来练习完全够用。

专门的卡拉 OK 软件

卡拉 OK 应用可以随音乐同步显示歌词。很多应用支持 CD+G 格式,它把一个音频文件和一个图形文件配对,随着歌曲进行高亮显示歌词。要制作你自己的同步歌词文件,需要把音频载入歌词对时软件,跟着音乐敲击,标记每一行或每个音节开始的时间。每首歌预计要花一些时间,但结果可以在兼容的播放器中使用。

歌词视频

如果要在网上分享或在活动中投影:

  1. 准备好你的伴奏。
  2. 把歌词打出来。
  3. 把音频载入视频编辑器。
  4. 添加与每一行对时的文字叠加。
  5. 导出为视频文件。

这样你可以完全掌控字体、颜色和背景。

让伴奏达到演出水准的收尾工作

一条原始的伴奏还算不上完成的卡拉 OK 伴奏。在分享或放进播放列表之前,过一遍下面这些:

  • 干净地开始。裁掉空白,让音乐在按下播放后一两秒内开始。
  • 有意识地结束。把长长的淡出剪到一个自然的停止点,免得歌手干等。
  • 统一命名文件。写上歌名、歌手、调性和速度,例如"Song Title - Artist - E minor - 96 BPM.wav",这样在聚会中途能快速挑对曲子。
  • 保留人声音轨。把它和伴奏放在一起,作为练习时的参考。
  • 在实际设备上测试。用你真正要用的音箱播放每一条伴奏,并对照其他曲目检查音量。

使用你的卡拉 OK 伴奏

练习与声乐训练

排练时,你通常只需要伴奏和一张歌词纸。也请保留分离出来的人声音轨。从原唱人声里循环一个难唱的乐句,然后跟着伴奏唱出来,是学习乐句处理和换气点的快捷方式。

举办一场 K 歌聚会

一台笔记本电脑、一个音箱和一台电视就足以搭起家庭设备。提前准备好歌单,在客人到来之前处理好伴奏,并把每一首都听一遍,免得在聚会中途手忙脚乱地排查问题。把长前奏裁掉,以免有人尴尬地站着等自己开口的时机。

录制翻唱

为了好玩录一首翻唱是一回事,发布出去是另一回事。发布翻唱通常需要取得词曲作品的授权,而使用从原始录音中得到的伴奏,还会引出与录音母带相关的其他权利问题。规则因平台和国家而异,所以在商业发布之前,请查看相关要求或联系权利人。

一个快速的流程示例

假设你的朋友想在生日聚会上唱一首最近的独立单曲,而这首歌没有伴奏版。你买了一份无损版本,交给 AI 音轨分离处理,然后试听结果:除了桥段里一丝微弱的回声,人声已经不见了,而在嘈杂的房间里没人会注意到这点回声。你下载音轨,用音频裁剪剪掉三十秒的氛围前奏,再用 BPM 与调性检测检查调性。结果发现它比她舒适的音域高了两个半音,于是你在音频编辑器里把它稍微调低。总耗时:大约十五分钟,外加一次分离的积分。

常见问题

人声会被完全去掉吗?

在许多现代录音上,主唱人声被去除得足够干净,你唱的时候不会注意到它。在复杂的制作中,可能会残留混响尾音或微弱的痕迹,这就是试听很重要的原因。

如果这首歌对我的嗓音来说太高或太低怎么办?

可以解决。下载伴奏后,用带变调功能的音频编辑器调整。小幅调整通常效果最好。先用 BPM 与调性检测查一下原调。

在 SampLab Pro 上做一条卡拉 OK 伴奏要多少积分?

一次 AI 音轨分离任务消耗 36 积分,只在成功时扣除。用音频裁剪裁剪和用 BPM 与调性检测分析都是免费的。

它适用于任何语言的歌曲吗?

分离依据的是人声与乐器在声音上的差异,而不是对歌词的理解,所以它不局限于某种特定语言。

AI 做的卡拉 OK 和官方版本一样好吗?

用原始工程制作的官方版本完全没有人声串音。AI 分离保留了原始制作,效果往往非常接近,但结果取决于具体歌曲。

AI 音轨分离会给我什么?

四条音轨:人声、伴奏、贝斯和鼓。你可以试听它们、打包成 ZIP 下载,或者把单条音轨发送到 SampLab Pro 的 WAV 转 MIDI 工具。

准备好使用AI 音轨分离了吗?

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