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解決する課題

StemDeckは、オーディオトラックから個々の楽器を分離するための、プライベートでローカル、かつサブスクリプション不要な手段を提供します。ミュージシャンや学生は、ボーカル、ドラム、ベース、ギター、ピアノなどの個別のステムに楽曲を分割することで、クラウドベースのサービスにオーディオをアップロードすることなく、練習、学習、リミックスを容易に行うことができます。

仕組み

MetaのオープンソースであるDemucsニューラルネットワークモデルを使用し、ローカルマシン上で直接オーディオソースの分離を行います。オーディオファイルをインポートするか、YouTubeやSoundCloudのリンクを提供できます。処理が完了すると、アプリはスタジオインターフェースを提供し、特定のトラックのミュート、ソロ、ループ、キー変更、速度変更が可能です。最初のモデルダウンロード後は完全にオフラインで動作するため、オーディオファイルのプライバシーが守られます。

対象ユーザー

特定の楽器トラックで練習したい、または楽曲構造を分析したいミュージシャン、音楽学生、プロデューサー向けに設計されています。データプライバシーを重視し、商用のクラウドベースの代替手段よりもオープンソースのセルフホスト型ツールを好むユーザーに最適です。

ハイライト

• 楽曲を最大6つの個別のステム（ボーカル、ドラム、ベース、ギター、ピアノ、その他）に分割します。
• アカウントやサブスクリプション、オーディオのアップロードを必要とせず、マシン上でローカルに動作します。
• テンポ調整、ピッチシフト、ループ領域、内蔵クリックトラックなどの練習ツールが含まれています。
• ファイルのインポートやYouTubeおよびSoundCloudからのリンクに対応し、ライブラリ管理システムを内蔵しています。
• ネットワークアクセス可能なインターフェースを提供し、Wi-Fi経由でスマートフォンからミキサーを操作できます。