SpleeterGUI官方版是一款專業且高效實用的音軌AI分離軟件，SpleeterGUI官方版是由法國的音樂流媒體公司Deezer開源的項目，允許用戶將音樂文件分解為不同的音軌，如人聲、伴奏等，適用于音樂制作和分析。軟件支持多種音頻輸入格式，并提供智能化的文件命名功能，簡化了音頻編輯流程。SpleeterGUI的核心技術基于深度學習模型，能夠準確地區分音頻信號中的不同組成部分，適合音樂愛好者和專業人士使用.
基本簡介
SpleeterGUI官方版基于TensorFlow開發，本身運行速度非常快。分離過程可以在GPU或CPU上執行。在GPU上運行，如果它將音頻文件分成四個音軌，可以比實時速度快100倍。安裝Spleeter并不難，只需克隆存儲庫并選擇用 Conda 環境安裝即可開始分離音頻文件。由于操作還是很復雜的，需要有一定的python基礎，所以國外大神做了個可視化版本，特此搬運。(雖然還是需要很多環境，但是總比python敲代碼要簡單太多了)
軟件為綠色版，解壓即用(前提電腦需要安裝python環境并添加path到系統環境變量)。我已經將學習模型一同打包好了，免去了聯網下載的麻煩。
本人在win10親測通過。
用戶可以根據自己的需求來訓練模型，Deezer 還給出了在 musdb 數據集上的預訓練模型，因此能直接拿來使用。
在官方提供的預訓練模型里，spleeter 可將人聲和樂器聲分為 2 個音軌，已經能滿足基本的要求。此外它還能把樂器聲進一步分離為鼓、貝斯、鋼琴及其他樂曲，加上人聲，spleeter 最多可以分離出 5 個音軌。
軟件功能
音頻文件處理：用戶可以通過軟件上傳音頻文件，SpleeterGUI會處理這些文件并將它們分解成獨立的音軌。
多音軌分離：軟件能夠將音頻文件分割成多種單獨的音軌，例如伴奏、人聲、低音等，具體數量取決于用戶的選擇。
支持多種音頻格式：SpleeterGUI支持常見的音頻格式，如MP3、WAV和OGG，以便用戶處理不同來源的音頻文件。
用戶友好的界面：軟件提供直觀的圖形用戶界面，使得非技術用戶也能輕松操作音軌分離過程。
快速處理速度：Spleeter算法的優化使得音頻處理任務能夠高效執行，節省用戶的等待時間。
軟件特色
音頻分割功能：SpleeterGUI提供了簡便的音頻分割功能，用戶可以直接在電腦上將多種音頻格式分割，快速提取所需的音軌。
用戶友好的界面：SpleeterGUI具有簡潔的應用界面，使得即使是非專業用戶也能輕松上手，進行音頻分離操作。
高性能分離：基于TensorFlow開發，SpleeterGUI在GPU上運行時，分離速度可以達到實時速度的100倍，大大提高了效率。
預訓練模型：用戶可以利用Deezer提供的預訓練模型進行音頻分離，這些模型已經在musdb數據集上進行了訓練，可以直接應用于多種場景。
使用方法
1、一定先安裝python環境(3.7.X 或者3.6.X版本)并添加path到系統環境變量。
2、直接解壓并管理員身份運行SpleetGUI.exe(第一次啟動的時候會慢，要在后臺安裝ffmpeg環境)。注意左下角的“spleeter”字樣要有綠色背景，這樣就說明環境安裝是成功的，否則軟件不能正確運行。右側的文字也會有Requirement already satisfied的提示。
3、注意，理論上支持所有的音頻格式，選擇文件時，下拉菜單中選擇文件類型即可，否則默認MP3.
4、過程中軟件會假死，這是正常操作的過程，不必擔心。稍后在第一步選擇的路徑下會出現和您選擇音頻文件同名的文件夾
5、打開文件夾，會發現已經分離成了你選擇的軌道數。
把這五個軌道拖入audition試試吧，效果非常好，完全按照樂器剝離了。
軟件特別說明
百度網盤提取碼：wahl
