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来自国外的很强大消人声利器,SpleeterGui2.8测试效果非常震撼,特别对于音乐爱好者这软件绝对是你的福音,软件采用人工智能帮你可提取,音频中的人声,伴奏,贝斯,鼓点,钢琴,其他等,可选提取上述2-5种声部并生成对应的WAV文件 软件文件体积大,所以才强大识别,软件可设置中文!
经常玩音乐的人,一定会用到伴奏和人声分离,比如Audition或者RX7,但是面对复杂的乐器分离,这两款软件就束手无策了。
Spleeter是由法国的音乐流媒体公司Deezer开源,需向Spleeter提供一个音频文件,它就会将其分成两个、四个、五个等多个独立的音轨,它支持mp3、wav、ogg等常见音频格式。一在Github上线便获超高好评和浏览。
Spleeter基于TensorFlow开发,本身运行速度非常快。分离过程可以在GPU或CPU上执行。在GPU上运行,如果它将音频文件分成四个音轨,可以比实时速度快100倍。安装Spleeter并不难,只需克隆存储库并选择用 Conda 环境安装即可开始分离音频文件。由于操作还是很复杂的,需要有一定的python基础,所以国外大神做了个可视化版本,特此搬运。(虽然还是需要很多环境,但是总比python敲代码要简单太多了)
用户可以根据自己的需求来训练模型,Deezer 还给出了在 musdb 数据集上的预训练模型,因此能直接拿来使用。
在官方提供的预训练模型里,spleeter 可将人声和乐器声分为 2 个音轨,已经能满足基本的要求。此外它还能把乐器声进一步分离为鼓、贝斯、钢琴及其他乐曲,加上人声,spleeter 最多可以分离出 5 个音轨。
1、一定先安装python环境(3.7.X 或者3.6.X版本)并添加path到系统环境变量。
2、直接解压并管理员身份运行SpleetGUI.exe(第一次启动的时候会慢,要在后台安装ffmpeg环境)。注意左下角的“spleeter”字样要有绿色背景,这样就说明环境安装是成功的,否则软件不能正确运行。右侧的文字也会有Requirement already satisfied的提示。
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