相遇皆是缘分

视频展示

iZotope RX 9

人声分离,去人声,只留伴奏

还可以去伴奏,留人声

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MixM eister BPM Analyzer

测曲速

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水果上jOY1mR.png

直接将歌曲拖进来,即可查看曲速

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Cakewalk by BandLab

调音/修音 Melodyne插件版

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Ctrl+Alt+鼠标左键 绽放干单音区

音调高低

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方法:直接选中一个音,上下拖动

转音

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将一个干音,分割成二个或多个

再用 音调高低 方法

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音调调节

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Melodyne(重点)

单独版

优缺

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基本用法

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变调

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时间工具

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音量、变音、切分操作

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滑音

将两音之间的平滑线拉成平滑曲线

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音频加颤音

  1. Waves Tune 插件

  2. 水果自带插件 Newtone

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拼字

当截出的字音中,没有某字的音,通过已有的二个或以上的字,拼接为一个想要的字音,比如,拼一个“源(yuan)”字音,可以用“鱼(yu)”字音+“卷(juan)”字音,取“鱼”字音的前面部分+“卷”字音的后面部分

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变调算法

调人声

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调乐器

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鬼畜调音的工作流程

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1.建立素材库

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2.准备MIDI乐谱(扒谱)

1.一些常用歌曲的MIDI乐谱网上可以查到下载使用
2.Piao Trans 可以将歌曲的MIDI乐谱扒出(有点乱需要自己再调整)— 只用于钢琴声

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3. SmartScore_pro —五线谱识MIDI谱

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1.先去网上找需要歌曲的五线谱(最好是完整的)

青花瓷钢琴谱-周杰伦1

  1. 转成pdf格式

  2. 拖入SmartScore_pro

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  3. 识别后保存为MID

  4. 将保存的MID文件拖入水果或其他软件打开

4.自己用水果扒谱 ---- 有难度需要多多练习

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3. 新建Melodyne工程、设置参数

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4.参照MIDI调音

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5.导出、混音

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6.最终效果图

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UTAU (重点)

优缺

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基本流程

音源制作

建议用AU截取制作音源,当然其他软件也可以

1.先降躁 方法查看 AU

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导入MIDI、填词

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MID 如何制作 查看 Melodyne(重点)----- 鬼畜调音的工作流程 ------- 2.准备MIDI乐谱(扒谱)

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调教

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滑音

可以听原曲加滑音,也可以自己加滑音,怎么好听,怎么来

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颤音

可以听原曲加滑音,也可以自己加滑音,怎么好听,怎么来

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包络

指音量

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辅音速度

软件里辅音会占用前面一个音的后半部分,有时会导致前面的音很短,不清楚,后面辅音又太长了,很拉夸

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如果前面的音还是很短,就将前面的辅音,也设置为 1.5倍 或 2倍

渲染导出

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音源的参数设定

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拼字

当截出的字音中,没有某字的音,通过已有的二个或以上的字,拼接为一个想要的字音,比如,拼一个“源(yuan)”字音,可以用“鱼(yu)”字音+“卷(juan)”字音,取“鱼”字音的前面部分+“卷”字音的后面部分

音源的优化和频率修复

VEGAS

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单字拉伸

还有一天就放假了up鬼畜 教程

1
2
原素材的0.5倍 < '拉伸的长度' < 原素材的两位
50% < 单字速度 < 200%

音频效果 - 颤音等等

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视频效果 - 旋涡、黑白等等

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简单混音

EQ调整

优化听感

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限制器

防止声音爆音

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混响

调音可能失真,混响修饰

ExpressFX 混响

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和声

简单和声 (低八度垫唱和声法) 中高频声 变浑厚一些

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AU

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降躁

运用于音频有背景躁音

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AI人声模拟

可以模拟任何真人声音,不过需要大量训练模型(请勿乱用)

源码及教程

AI源码 环境安装教程—b站up“什么都懂一点的奶糖”

基本用法

打开界面

1
python demo_toolbox.py

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界面功能

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AI 模型制作流程

videosrt(音频识别文字)

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将多个音频识别成文字,并输出到txt文本

  1. 给所有音频生成文本 格式为 SRT文件 (语音引擎:阿里云 自己配)

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2.存放音频和文本

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2.1音频

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2.2文本

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3.生成音频文字

1
python long_file_cut_by_srt.py

verVw6.png

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4.听音频校对文本

文本与相应的音频不对就更改,音频不清楚导致文本差错大,可以把该行文本删除,保证几百行没大问题

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5.校对完毕,移植

vernYD.png

verMSH.png

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6.生成模型命令

1
2
3
python pre.py <datasets_root> -d {dataset} -n {number}

python pre.py E:\制作数据集 -d aidatatang_200zh -n 6

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1
2
3
python synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer

python synthesizer_train.py meng E:\制作数据集\SV2TTS\synthesizer

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数据小,执行命令几分钟后,ctrl+c 终止

用原作者公开的已有模型,改成自己模型的名称,代替,并再次执行命令,执行几个小时后,查看plots文件是否有音频图,有,证明有效果,运行完数据量太大, 几个小时后,终止即可

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6.将自己的模型放入模型库

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7.运用自己的模型(详细查看 基本用法)

1
python demo_toolbox.py

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鬼畜RAP

教程视频–咆哮丶土拨鼠

视频展示

乐器

教程

AE

视频人物动态扣图