用matlab分离出歌曲中的人声可以运行的完整代码

分离歌曲中的人声是一个非常复杂的任务，需要使用到深度学习等先进的技术。以下是一个使用深度学习模型进行音频分离的 Matlab 代码示例：

% 加载深度学习模型
load('vocals-model.mat');

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('song.mp3');

% 分离人声
vocals = predict(vocalsModel, y);

% 保存分离出的人声
audiowrite('vocals.wav', vocals, Fs);

需要注意的是，这个代码示例中 `vocals-model.mat` 是一个预训练好的深度学习模型，你可以根据你的需要选择合适的模型。另外，由于不同的歌曲具有不同的声音特征，因此该代码无法保证对所有歌曲都能够有效地分离出人声。

相关问题

用matlab分离出歌曲中的伴奏

分离歌曲中的伴奏可以使用音频分离算法，其中比较常见的是基于盲源分离的算法，例如独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）算法。

在Matlab中，可以使用ICA算法进行音频分离。具体步骤如下：

1. 读取音频文件并将其转换为矩阵形式。

[x, Fs] = audioread('song.wav');
x = x';

2. 对音频进行预处理，包括去均值、归一化和滤波等操作。

x = x - mean(x);
x = x / max(abs(x));
[b, a] = butter(5, 2000/(Fs/2), 'high');
x = filtfilt(b, a, x);

3. 使用ICA算法进行音频分离。

[icasig, A, W] = fastica(x, 'approach', 'symm', 'g', 'tanh', 'epsilon', 0.001);

4. 将分离后的伴奏保存为音频文件。

audiowrite('accompaniment.wav', icasig(1,:), Fs);

其中，`fastica`函数是Matlab中实现ICA算法的函数，其中参数`'approach'`指定使用对称性方法，`'g'`指定使用双曲正切函数作为非线性函数，`'epsilon'`指定收敛精度。`icasig`为分离后的信号矩阵，其中第一行为伴奏信号。

需要注意的是，ICA算法对信号的独立性要求比较高，可能会有一定的误差。如果需要更高的分离精度，可以尝试使用其他的音频分离算法。

matlab分离提取人声代码

根据提供的引用内容，无法直接回答如何分离提取人声的问题。引用中的代码是读取音频文件的代码，而引用中的代码是包含音频格式信息和文本信息的代码。因此，我们需要更多的信息才能回答这个问题。

请提供更多关于分离提取人声的信息，例如您想要从哪种类型的音频文件中提取人声，您是否有任何先前的尝试或代码，以及您希望得到的输出格式等。这些信息将有助于我们更好地回答您的问题。