Spleeter je knjižnica za ločevanje zvočnih virov Deezer z preverjenimi modeli, napisanimi v Pythonu in uporablja Tensorflow.Instrument lahko glasbeno skladbo razdeli na ločene komponente (vokal, bobni, bas in drugi specifični zvoki).Po razdelitvi na več zvočnih posnetkov lahko vsako od njih uporabite za lastne namene (odstranite vokale, izrežite ritem kitare in drugo).Nastale zvočne posnetke je mogoče uvoziti v kateri koli zvočni urejevalnik, na primer Audacity. Omogoča preprosto usposabljanje modela ločevanja virov (ob predpostavki, da imate nabor podatkov o izoliranih virih) in zagotavlja že usposobljen najsodobnejši model za izvajanje različnih okusovločitev: ... vokal (pevski glas) / spremljava ločitev (2 stebla) vokal / bobni / bas / druga ločitev (4 stebla) vokal / bobni / bas / klavir / druga ločitev (5 stebel) 2 stebla in 4 stebla imajo modelinajsodobnejše izvedbe na zbirki podatkov musdb.Spleeter je prav tako zelo hiter, saj lahko loči zvočne datoteke na 4 stebla 100x hitreje kot v realnem času, ko se izvaja v GPU.Zasnovali smo Spleeter, tako da ga lahko uporabljate neposredno iz ukazne vrstice kot tudi neposredno v svojem razvojnem programu kot knjižnica Python.Lahko se namesti s sistemom Conda, s pipo ali se uporablja z Dockerjem.Hiter začetek Želite preizkusiti?Preprosto klonirajte skladišče in namestite okolje Conda, da začnete ločevati zvočno datoteko na naslednji način: git clone conda env ustvarite -f spleeter / conda / spleeter-cpu.yaml conda aktivirajte spleeter-cpu spleeter ločeno -i spleeter / audio_example.mp3 -p spleeter: 2stems -o output V mapi output / audio_example morate dobiti dve ločeni zvočni datoteki (vocals.wav in spremljava.wav).Za podrobnejšo dokumentacijo, prosimo, preverite wiki repozitorija.Obstaja tudi neuradno spletno mesto, ki omogoča uporabo Spleeterja v spletu: