1樓：羊絨工作室
相關學科叫MIR， Music information retrieval
把樂器分離是訊號處理的乙個難點，要完美達到非常難。現在用的一些方法都是從頻域上分析相關音色來分離，比如用FMCC演算法。但是說要完美分離還有很大距離。
另外乙個思路是，比如用兩個距離不同的麥克風拾取兩個揚聲器的聲音，可以從演算法角度分離出兩個聲音，但是現實中的樂器通常遠大於錄音的軌道數，而且樂器聲學的各向異性比揚聲器大而複雜得多，所以從商業作品裡分離出指定的聲音，可以做到，但是質量不能很好。
2樓：
如果沒有分軌的工程檔案的情況是這樣的：
現在的工具可以根據聲音的特殊屬性進行拆分，但如果不同樂器之間有高度接近的部分基本就拆不出來了，比如鍵盤模擬的打擊樂和現場的打擊樂。
至於人聲，除非你是特殊的聲音比如呼麥之類的，基本都問題不大。最起碼可以抹掉或者單獨提出來。
做電影後期的同學會很有發言權。
比如@張小北 同學。
3樓：韓新勇
可以，見過類似成熟技術，給個鏈結吧深入揭發：Prosonic 聲音分離工具 sonicWORX Pro
這個應該挺成熟的。
再舉個常見的簡單例子，現在很多手機中的雙話筒設計尤其是——iphone降噪技術最出色，在嘈雜背景聲中使用時，雙話筒會過濾掉背景聲。這就是簡單的提取人聲。
在歌曲中提取人聲或者樂器，原理如上相似，只是演算法、技術上更加複雜。
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