AI智能音轨分离Spleeter GUI帮忙用户AI智能的进行音轨的分离,这款分离的方式更加的便捷,不需要用户在各类音频app当中进行极为仔细的调整,并且用户还可以在上面选择所需要进行调节的轨道数,满足用户多种音轨分离的需求,有兴趣的话就赶紧下载这款AI智能音轨分离Spleeter GUI!
SpleeterGUI官方版是基于TensorFlow开发,本身运行速度十分快。分离过程能够在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,能够比实时速度快100倍。安装Spleeter并不难,只需克隆存储库并选择用 Conda 环境安装就可以开始分离音频文件。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。(虽然还是需要许多环境,但是总比python敲代码要简单太多了)
app为绿色版,解压即用(前提电脑需要安装python环境并添加path到系统环境变量)。我已经将学习模型一同打包好了,免去了联网下载的麻烦。
本人在win10亲测根据。
用户能够通过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 最多能够分离出 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app不能正确运行。右侧的文字也会有Requirement already satisfied的提示。
3、注意,理论上支持所有的音频格式,选择文件时,下拉菜单中选择文件类型就可以,否则默认MP3.
4、过程中app会假死,这是正常操作的过程,不必担心。稍后在第一步选择的路径下会出现和您选择音频文件同名的文件夹
5、打开文件夹,会发现已经分离成了你选择的轨道数。
最多支持分离为5个不一样的轨道,并且声音识别上面十分的精准!
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