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这个文件是Audio Jungle音频素材中的纯净人声，自行百度去水印方法，去除水印必须有纯净的人声，这是去水印必备的

歌曲人声消除

基于开源框架，分离好的语音文件，提取了背景声伴奏还有原始的人声，基于BLSTM双向循环神经网络提取。文件里有两首分离好的成品，取自音乐世间美好与你环环相扣。

5.1各声道音源定位测试音乐，PCM编码，WAV输出！各个声道依次顺序发声，对比音箱摆位，可立即测试各声道是否输出工作正常，位置是否正确！

车载CD大碟

本人重新调整了和添加了一些代码主要还是数据处理这里添加了一些代码且写了只用顺序

近年来，随着社会生活水平的不断提高，人们对机器智能人声识别的要求越来越高。高斯混合—隐马尔可夫模型（Gaussian of mixture-hidden Markov model, GMM-HMM）是说话人识别研究领域中最重要的模型。由于该模型对大语音数据的建模能力不是很好，对噪声的顽健性也比较差，模型的发展遇到了瓶颈。为了解决该问题，研究者开始关注深度学习技术。引入了CNN深度学习模型研究连续语音说话人识别问题，并提出了CNN连续说话人识别（continuous speaker recognition of convolutional neural network, CSR-CNN）算法。模型提取固定长度、符合语序的语音片段，形成时间线上的有序语谱图，通过CNN提取特征序列，经过奖惩函数对特征序列组合进行连续测量。实验结果表明，CSR-CNN算法在连续—片段说话人识别领域取得了比GMM-HMM更好的识别效果。

将歌曲输入，利用matlab对歌曲的人声进行消除，原理为人声的左右声道信号不同，从而消除人声，并将处理后的歌曲输出。