Spleeter開(kāi)源工具是聲音和伴奏分離的軟件，一個(gè)沒(méi)有可視化界面，全憑借平臺(tái)程序，安裝之后進(jìn)行代碼輸入操控的，即時(shí)快捷分離多達(dá)5種不同段位音頻的大神個(gè)人自制的Win64下AI神器，完全不用各位自己手動(dòng)去分離，它會(huì)自動(dòng)分辨并提取保存，現(xiàn)處于測(cè)試階段，有需要的可以試試！
spleeter分離伴奏和人聲簡(jiǎn)介
Spleeter是Deezer源代碼分離庫(kù)，具有使用python編寫(xiě)的預(yù)訓(xùn)練模型，并使用Tensorflow。它使訓(xùn)練源分離模型（假設(shè)您具有隔離的源的數(shù)據(jù)集）變得容易，并提供了經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的先進(jìn)模型來(lái)執(zhí)行各種分離操作：
·人聲（歌聲）/伴奏分離（2個(gè)詞干）
·人聲/鼓/貝斯/其他分離（4根）
·人聲/鼓/貝斯/鋼琴/其他分離器（5根）
2個(gè)莖和4個(gè)莖模型在musdb數(shù)據(jù)集上具有較高的性能。Spleeter也非常快，因?yàn)樵贕PU上運(yùn)行時(shí)，它可以將音頻文件分離為4個(gè)莖，比實(shí)時(shí)快100倍。
我們?cè)O(shè)計(jì)了Spleeter，因此您可以直接在命令行中使用它 ，也可以在自己的開(kāi)發(fā)管道中直接使用它作為Python庫(kù)。它可以通過(guò)Conda與pip一起安裝，或者與Docker一起使用 。
推薦理由
音軌分離軟件 spleeter，只需輸入一段命令就可以將音樂(lè)的人聲和各種樂(lè)器聲分離，支持 mp3、wav、ogg 等常見(jiàn)音頻格式。
Spleeter 基于 TensorFlow 開(kāi)發(fā)，本身運(yùn)行速度非常快。分離過(guò)程可以在 GPU 或 CPU 上執(zhí)行。在 GPU 上運(yùn)行，如果它將音頻文件分成四個(gè)音軌，可以比實(shí)時(shí)速度快 100 倍。
安裝 Spleeter 只需克隆存儲(chǔ)庫(kù)并選擇用 Conda 環(huán)境安裝即可開(kāi)始分離音頻文件，如下所示：
git clone https://github.com/Deezer/spleeter
conda env create -f spleeter/conda/spleeter-cpu.yaml
conda activate spleeter-cpu
spleeter separate -i spleeter/audio_example.mp3 -p spleeter:2stems -o output
然后就可通過(guò)選擇要執(zhí)行的拆分類(lèi)型，對(duì)你的文件進(jìn)行處理，選項(xiàng)如下：
人聲（歌聲）/伴奏分離（兩個(gè)音軌）
人聲/鼓/貝斯/其他分離（四個(gè)音軌）
人聲/鼓/貝斯/鋼琴/其他分離器（五個(gè)音軌）
快速開(kāi)始
想嘗試一下，但不想安裝任何東西嗎？我們已經(jīng)設(shè)置了一個(gè)Google Colab。
準(zhǔn)備深入研究嗎？在幾行中，您可以使用Conda安裝Spleeter，并從示例音頻文件中分離人聲和伴奏部分：
＃使用conda安裝
conda install -c conda-forge spleeter
＃下載示例音頻文件（如果沒(méi)有wget，請(qǐng)使用其他工具進(jìn)行下載）
wget https://github.com/deezer/spleeter/raw/master/audio_example.mp3
＃將示例音頻分成兩個(gè)部分
spleeter獨(dú)立的-i audio_example.mp3 -p spleeter：2stems -o輸出
您應(yīng)該在文件夾中獲得兩個(gè)分開(kāi)的音頻文件（vocals.wav和accompaniment.wav）output/audio_example。
有關(guān)詳細(xì)文檔，請(qǐng)查看存儲(chǔ)庫(kù)Wiki。
