Spleeter е библиотеката за разделяне на аудио източници на Deezer с проучени модели, написани на Python и използва Tensorflow.Инструментът е в състояние да раздели музикална песен на отделни компоненти (вокал, барабани, бас и други специфични звуци).След разделяне на няколко аудио записи, всеки от тях може да се използва за собствени цели (премахване на вокали, намаляване на ритъма на китара и други).Получените аудио записи могат да бъдат импортирани във всеки аудио редактор, като например Audacity. Той улеснява обучението на модел за разделяне на източници (ако приемем, че имате набор от данни за изолирани източници) и осигурява вече обучен състоянието на модела за изпълнение на различни вкусове наразделяне: ... вокал (пеещ глас) / акомпаниментно разделяне (2 стебла) вокал / барабани / бас / друго разделяне (4 стебла) вокал / барабани / бас / пиано / друго разделяне (5 стебла) 2 стъбла и 4 стъбла модели иматсъстоянието на най-съвременните изпълнения в набора от данни musdb.Spleeter също е много бърз, тъй като може да извърши разделяне на аудио файлове до 4 стебла 100 пъти по-бързо от реално време, когато се работи на графичен процесор.Ние проектирахме Spleeter, така че можете да го използвате директно от командния ред, както и директно в собствения си тръбопровод за разработка като библиотека на Python.Може да се инсталира с Conda, с pip или да се използва с Docker.Бърз старт Искате ли да го изпробвате?Просто клонирайте хранилището и инсталирайте среда на Conda, за да започнете да разделяте аудио файл, както следва: git clone conda env създаване -f spleeter / conda / spleeter-cpu.yaml conda активиране spleeter-cpu spleeter отделно -i spleeter / audio_example.mp3 -p spleeter: 2stems -o output Трябва да получите два отделни аудио файла (vocals.wav и акомпанимент.wav) в папката output / audio_example.За по-подробна документация, моля, проверете уикито на хранилището.Има и неофициален уебсайт, който ви позволява да използвате Spleeter онлайн: