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spleeter

音乐源分离工具

Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库,提供预训练模型,支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理,包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用,支持快速安装。此外,Spleeter还可通过Docker使用,兼容多种操作系统,为处理音频文件提供多种高效方案。

python-audio-separator - Python音频分离工具 轻松提取人声和乐器声轨
Audio SeparatorGithub人声分离开源项目模型推理音轨分离音频分离
Audio Separator是一个开源的Python音频分离工具,能将音频文件分离为人声、乐器等多个音轨。支持WAV、MP3等常见格式,提供命令行和Python API接口。采用MDX-Net、VR Arch等AI模型,支持GPU加速,可快速分离高质量音轨。适用于卡拉OK制作和音乐后期处理等场景。
vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具
GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离
这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包,通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行,并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型,非常适用于需要高质量音频源分离的应用。
SplitSong - 人工智能音乐分离技术 轻松获取独立乐器音轨
AI工具SplitSong人工智能在线工具音乐处理音轨分离
SplitSong运用先进的AI音乐分离技术,将完整歌曲精准分离为鼓、乐器、贝斯和人声等独立音轨。支持直接上传音乐文件或通过YouTube链接导入,实现在线音轨提取,操作简便快捷。这一创新工具不仅为音乐爱好者提供了深入探索音乐结构的机会,也为专业制作人和DJ的混音创作开启了新的可能性。例如,DJ可以轻松提取歌曲的贝斯线进行重新编排。SplitSong简化了音频处理流程,为音乐学习和创作带来全新体验,是您探索音乐世界的得力助手。
MVSEP-MDX23-Colab_v2 - 多模型集成的音乐分离工具 支持灵活配置和批量处理
AI模型ColabGithubMVSep-MDX23开源项目音乐分离音频处理
MVSEP-MDX23-Colab_v2是一个开源的音乐分离工具,集成了多种先进模型,如MelBand-Roformer、BS-Roformer和MDX-InstHQ4。支持单文件和文件夹批量处理,提供FLAC和16位输出等选项。采用BigShifts算法和改进的分块处理提高了分离质量和效率。工具适合需要高质量音轨分离的音频处理人员使用。
AudioSep - 自然语言驱动的多功能音频分离基础模型
AudioSepGithub开放域声音分离开源项目自然语言查询语音增强音频分离
AudioSep是一个创新的音频分离基础模型,可通过自然语言描述执行多种音频分离任务。该模型在音频事件分离、乐器分离和语音增强等领域展现出卓越的性能和泛化能力。AudioSep支持用户通过文本描述精确分离所需音频内容,为音频处理技术开辟了新的应用方向。
Splitter.ai - 人工智能驱动的音频处理和音轨分离技术平台
AI工具AI音频处理Splitter音乐制作音轨分离音频技术
Splitter.ai是专注于人工智能音频处理技术的瑞典研究公司,由音频技术专家创立,提供先进的stem separation和音轨分离服务。该平台能从音乐中提取人声、鼓、钢琴、贝斯等不同音轨,为音乐制作人、DJ、艺术家提供强大工具,同时服务于取证、执法和科研等领域。Splitter.ai不仅开发尖端技术,还部署多种应用,为全球数百万用户提供免费和付费的音频处理解决方案,引领AI音频技术创新。
ultimatevocalremovergui - 音频人声分离开源工具,支持多种AI模型
AI模型GithubUltimate Vocal Remover人声分离开源软件开源项目音频处理
Ultimate Vocal Remover GUI是一个开源的音频人声分离工具,采用先进的源分离模型从音频文件中提取人声。它集成了多种AI模型,包括开发者自训练模型和Demucs v3/v4模型。该工具支持Windows、MacOS和Linux平台,提供图形界面操作,支持GPU加速和多种音频格式。此外,它还具备时间拉伸和音调变换功能,适合音频处理爱好者使用。
Stems ST-02 - 高质量音频分离工具 实现声乐与乐器轨道精准提取
AI工具DemucsFacebook声音处理开源软件音频分离
Stems ST-02采用Facebook开源Demucs库,提供先进的音频分离技术。这款工具可将音乐精确分离为人声、鼓点、贝斯和其他乐器轨道,界面直观易用。适合DJ、音乐制作人和学习者使用,有助于音频分析、混音、采样和音乐结构学习。Stems ST-02输出高质量分离结果,为音乐处理提供专业支持。
pyannote-audio - 先进的开源语音说话人分离工具包
GithubPyTorchpyannote.audio开源工具包开源项目语音处理说话人分类
pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包,提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调,实现多GPU训练,采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异,并提供全面文档和教程,包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。
stemroller - 轻松分离人声与伴奏,快速提取歌曲音轨
Demucs算法GithubStemRollerYouTube集成免费应用开源项目拆分音轨
StemRoller 是一款免费工具,利用 Facebook 的 Demucs 算法,一键分离任意歌曲的人声和伴奏。用户只需在搜索栏中输入歌曲或艺术家名称,点击结果中的 Split 按钮,等待几分钟即可完成分离。提取的音轨可通过 Open 按钮访问。StemRoller 提供简单的下载和启动方式,以及详细的开发指南。更多更新和支持信息可加入官方 Discord 服务器。
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