【Python项目】基于Django的语音和背景音乐分离系统
技术简介：采用Python技术、Django框架、B/S结构，MYSQL数据库等实现。
系统简介：系统完成在线的音频上传，并且通过计算机的神经网络算法来对系统中的背景音乐和人声进行分离操作，通过分离操作后，能够单独的形成两个新的音频，一个为背景音乐的音频，一个为人声的音频。
背景：

随着科技的持续发展，计算机技术的应用变得更加完善，与此同时，多媒体技术也在不断进步，为人们提供了更多样化的娱乐选择。在这种背景下，人们对音乐的追求也在日益增长，音乐成为了人类情感表达的重要载体，通过情感的交流，音乐能够作为一种媒介，影响和感染广大听众。如今，音乐已成为人们生活中不可或缺的一部分。数字化音乐的发展已经非常成熟，人们对音乐信号处理的需求也在不断上升。一段音乐通常由多种不同频率的声音组成，包括人声、吉他声、鼓声、贝斯声以及其他电子乐器或和声等，这些元素的复杂组合构成了丰富多层次的音乐作品。由于音乐信号的复杂性，音乐音轨的研究存在一定的挑战，如何分析和建模不同层次的音乐信号是一个需要深入探讨的重要课题。近年来，科技发展已经形成了一套较为完整的音频分离体系，广泛应用于从混合信号中分离目标音频，如自动歌词识别、音乐标注，以及旋律提取等。此外，背景音乐的提取也可以用于伴奏，例如在KTV中，伴奏就是通过有效分离人声后得到的，使得背景音乐可以独立使用。目前，音乐中的人声分离技术主要包括以下三个方面：

1. 通过自动识别歌词，提高音乐检索效率。通过分离人声，并运用语音识别技术将人声转化为数字化的文本，实现歌词的自动翻译。同时，通过歌词文本进行音乐检索，可以快速定位和查找音乐，使计算机能够代替人工在海量音乐中完成查找和播放任务。

2. 通过分离技术单独提取音乐旋律，通过人声分离技术，可以有效地分离出音乐旋律，从而确定主旋律。

3. 通过人声分离技术，还可以有效去除音乐中的噪声，使音乐听起来更加完整和纯净。

音乐分离技术是多媒体领域专业人士持续关注的重点研究方向。本研究旨在基于音乐中人声和背景音乐的分离，开发一款软件。该软件允许用户上传音频文件，系统将自动进行人声和背景音的分离，提供便捷、快速的使用体验，为多媒体领域的专业人士提供一款实用便捷的操作工具，具有很高的实用价值。

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