网上有关“翻唱的后期有哪些步骤？”话题很是火热，小编也是针对翻唱的后期有哪些步骤？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
一、降噪处理
降噪是至关重要的一步，做的好有利于下面进一步美化你的声音，做不好就会导致声音失真，彻底破坏原声。单单这一步就足以独辟篇幅来专门讲解，大家清楚这一点就行了。
1.点击左下方的波形水平放大按钮（带+号的两个分别为水平放大和垂直放大）放大波形，以找出一段适合用来作噪声采样波形。
2.点鼠标左键拖动，直至高亮区完全覆盖你所选的那一段波形
3.右单击高亮区选“复制为新的”，将此段波形抽离出来
4.打开“效果--噪声消除--降噪器”准备进行噪声采样
5.进行噪声采样。降噪器中的参数按默认数值即可，随便更动，有可能会导致降噪后的人声产生较大失真
6.保存采样结果
7.关闭降噪器及这段波形（不需保存）。
8.回到处于波形编辑界面的人声文件，打开降噪器，加载之前保存的噪声采样进行降噪处理，点确定降噪前，可先点预览试听一下降噪后的效果（如失真太大，说明降噪采样不合适，需重新采样或调整参数，有一点要说明，无论何种方式的降噪都会对原声有一定的损害）
二、高音激励处理
1.点击“效果--DirectX--BBE Sonic Maximizer”打开BBE高音激励器
2.加载预置下拉菜单中的各种效果后（或是全手动调节三旋钮）点激励器右下方的“预览”进行反复的试听，直至调至满意的效果后，点确定对原声进行高音激励。
(注)此过程目的是为了调节所录人声的高音和低音部分，使声音显得更加清晰明亮或是厚重。激励的作用就是产生谐波，对声音进行修饰和美化，产生悦耳的听觉效果，它可以增强声音的频率动态，提高清晰度、亮度、音量、温暖感和厚重感，使声音更有张力。
三、压限处理
1.点击“效果--DirectX--Waves--C4”打开WaveC4压限效果器
2.加载预置下拉菜单中的各种效果后（如果你对数字音频有足够了解的话，也可手动调节）点右下方的“预览”进行反复的试听，直至调至满意的效果后，点确定对原声进行压限处理
(注)压限的目的，通俗的说就是把你录制的声音从整体上调节的均衡一些，不至忽大忽小，忽高忽低。
四、混响处理
1.点击“效果--DirectX--Ultrafunk fx--Reverb R3”打开混响效果器
2.加载预置下拉菜单中的各种效果后（也可手动调节）点右下方的“预览”进行反复的试听，直至调至满意的混响效果后，点确定对原声进行混响处理
做过混响处理后，可以使你的声音显得不那么干涩，变的圆润和厚重一些。
至此，对人声的处理全部结束。
五、混缩合成
1.点“编辑--混缩到文件--全部波形”便可将伴奏和处理过的人声混缩合成在一起
2.点“文件--另存为”将混缩合成后的文件存为mp3pro格式
你的大作就此完工！快去发歌！
如何把人声和伴奏分开
电子音乐制作又名MIDI制作，是九十年代随着电脑的产生兴起而兴起的一种，在电脑上完成制作的音乐。最基本的配备:一台较高端电脑，声卡，合成器(或MIDI键盘)。像制作三D动画需要SoftimageXSI、MAYA这种专业软件一样，电子音乐制作也需要专业的软件。一般而言，PC系统下使用cubase、nuendo、sonarFLStudio这类软件。mac系统下可以使用protools。这些基本的硬件、软件到位后，就可以发挥你们的音乐天分，聪明才智开始大展手笔啦。
对采样的收集、整理、变型处理是电子音乐创作中很重要的部分，艺术家通常都会花大量时间准备声音素材。把其他成品作品片段直接使用在自己作品中，这种情况其实并不太多见。成品音乐一般相对完整，音区、配器、频段等比例相对平衡，如果拿到自己的作品里，和现有声部再一叠加肯定又不平衡，并且听起来会非常乱。常见的做法是截取片段，过滤一些频段，再进行一些修饰（那些鼓贝司织体人声已经填的非常满的部分，非常不适合作为采样使用），要么和原作者关系不错可以直接要音色要分轨，或者干脆需要哪个声部自己重新做。比较知名的电子音乐艺术家都不太会直接引用别人的作品，他们都会自己去找采样声音（DeepForest）甚至自己做音色做效果器（Kraftwerk）。在现在来看，软件的更新导致——大多数跟电子有关的创作者都会自己创造音色，其中就包括采样之后调变，但是里边不乏不知名、不好、不优秀的灵长类。
?视频杂音怎么去掉保留人声
如何把人声和伴奏分开？推荐使用轻秒音分轨，傻瓜式操作，在线分离人声，极速分离背景音乐和人声。
人声分离是一种音频处理技术，旨在从混合音频中分离出特定的人声部分。这对于语音识别、语音增强、音频编辑等应用非常有用。AI在人声分离中的应用通常涉及深度学习和神经网络技术。以下是人声分离的一般原理：
深度学习模型： 使用深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）等深度学习模型。这些模型能够学习复杂的特征表示，有助于从混合音频中分离出人声。
训练数据： 为了训练模型，需要大量包含人声和背景音的音频数据。这些数据用于训练模型，使其学会识别人声和其他噪声的特征。
标签数据： 训练数据通常需要标签，即指示每个时间点上哪些声音是人声，哪些是背景噪声。这有助于模型学习正确的分离模式。
特征提取： 在深度学习模型中，通常会使用卷积层来提取音频中的特征。这些特征可能包括频谱信息、时域信息等，有助于区分人声和其他声音。
递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）： 在音频处理中，时间序列是很重要的，因为音频是一个随时间变化的信号。RNN等循环神经网络结构能够捕捉到音频信号的时序信息，有助于更好地处理音频数据。
损失函数： 在训练过程中，需要定义一个损失函数，用于衡量模型输出与实际标签之间的差异。常见的损失函数包括交叉熵损失函数。
优化算法： 通过梯度下降等优化算法来调整模型参数，使得模型能够更好地分离人声和背景音。
推断： 训练完成后，模型可以用于推断，即在新的音频数据上分离出人声。推断阶段通常使用前向传播，通过模型预测音频中每个时间点上的人声和背景音。
人声分离的性能取决于训练数据的质量、模型的架构、参数调整等多个因素。近年来，随着深度学习技术的不断发展，人声分离在实际应用中取得了显著的进展。
fl studio 10.0.2问题
视频杂音去掉，保留人声的方法如下：
工具：iPhone13Pro、iOS15.2、剪映7.2.1。
1、在手机上打开剪映进入主页后点击开始创作。
2、选择并添加一段需要剪辑的视频。
3、在视频剪辑页，点击下方视频。
4、在下方的功能中点击音频分离。
5、将视频进行音频分离处理后，选中分离出来的音频点击降噪。
6、在这里点击降噪开关一下，就会进入降噪中处理画面。
7、降噪处理完成后降噪开关会变成开启状态，这时再选中音频播放，视频就只保留了人声消除噪声了。
你好 人声采样一般是用初音（软件）做的
合成器音高这个问题我没听懂你想说的主题
fl自身带有很多插件
合成器
也就是你可以用合成器做音色，然后再经过混音就成了自己想要的音色
说白了就是各种混音知识
关于“翻唱的后期有哪些步骤？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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