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Spleeter

Spleeter

Spleeter est une bibliothèque de séparation de sources audio écrite en Python (utilise Tensorflow).Un modèle de séparation des sources facile à former fournissant un modèle de pointe déjà formé pour effectuer diverses saveurs de séparation.
Spleeter est la bibliothèque de séparation des sources audio Deezer avec des modèles pré-entraînés écrits en Python et utilise Tensorflow.L'instrument est capable de diviser une piste musicale en composants séparés (voix, batterie, basse et autres sons spécifiques).Après avoir été divisé en plusieurs pistes audio, chacune d'elles peut être utilisée à ses propres fins (supprimer la voix, couper le rythme de la guitare, etc.).Les pistes audio résultantes peuvent être importées dans n'importe quel éditeur audio, comme Audacity, ce qui facilite la formation du modèle de séparation des sources (en supposant que vous disposez d'un ensemble de données de sources isolées) et fournit un modèle de pointe déjà formé pour effectuer diverses saveurs deséparation: ... Voix (voix chantée) / séparation d'accompagnement (2 tiges) Voix / batterie / basse / autre séparation (4 tiges) Voix / batterie / basse / piano / autre séparation (5 tiges) 2 modèles de tiges et 4 tiges ontperformances de pointe sur l'ensemble de données musdb.Spleeter est également très rapide car il peut effectuer la séparation des fichiers audio sur 4 tiges 100 fois plus rapidement qu'en temps réel lorsqu'il est exécuté sur un GPU.Nous avons conçu Spleeter pour que vous puissiez l'utiliser directement à partir de la ligne de commande ainsi que directement dans votre propre pipeline de développement en tant que bibliothèque Python.Il peut être installé avec Conda, avec pip ou être utilisé avec Docker.Démarrage rapide Vous voulez l'essayer?Il vous suffit de cloner le référentiel et d'installer un environnement Conda pour commencer à séparer le fichier audio comme suit: git clone conda env créer -f spleeter / conda / spleeter-cpu.yaml conda activer spleeter-cpu spleeter distinct -i spleeter / audio_example.mp3 -p spleeter: 2stems -o output Vous devriez obtenir deux fichiers audio séparés (vocals.wav et accompagnement.wav) dans le dossier output / audio_example.Pour une documentation plus détaillée, veuillez consulter le wiki du référentiel.Il existe également un site Web non officiel qui vous permet d'utiliser Spleeter en ligne:

Alternatives à Spleeter pour iPhone avec licence commerciale