spleetergui经过网友重新修改汉化,界面语言更加简单易懂。它能将歌曲中的人声和背景音分离,软件采用人工智能技术解析文件,音乐制作人可获得各式各样的声音材料。
1、Spleeter基于TensorFlow开发,本身运行速度非常快。
2、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。
3、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。
4、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)
5、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。
6、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Requirementalreadysatisfied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即可,否则默认MP3。
4、过程中软件会假死,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。
提取码:9ans
spleetergui分离的音轨会自动保存为wav格式,并且音频质量不会有任何损耗。用户可选择分离出来的声部数量,软件最高可分离出五种声部。
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