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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

音乐分离AI模型MVSep-MDX23Colab音频处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
discogs-maest-30s-pw-129e - 基于Transformer架构的音乐音频分析模型
GithubHuggingfaceMAESTPASST开源项目模型音乐分析音乐风格分类音频分类
本项目使用基于Transformer架构的MAEST模型进行音乐分析，利用来自Discogs的公开元数据进行多达400种音乐风格的分类。该模型在音频分类、情感识别等方面表现突出，尤其在中间层的特征提取中效果显著。适用于音频分类任务的用户，非一般音频分类使用。在Essentia和Transformers库的支持下，用户可以实现高效模型推断和下游任务性能提升。
Vocal Remover Online - AI在线人声和背景音乐分离工具
AI工具AI技术文件格式用户体验语音分离音频处理
Vocal Remover Online采用先进的深度学习算法，提供精准的在线人声分离功能。支持处理多种音频和视频格式，兼容本地文件和YouTube链接。输出音质优良，满足专业制作和个人创作需求。界面直观，处理快速，免费开放且无需注册。为音乐创作者和音频处理爱好者提供便捷解决方案。
audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习
GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析
audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。
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。
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。
MERT-v1-330M - 先进音乐理解模型用于多任务音频特征提取和识别
GithubHuggingfaceMERT开源项目机器学习模型深度学习音乐处理音频预训练
MERT-v1-330M是一种基于MLM范式的音乐理解模型，采用24层Transformer架构，拥有330M参数。该模型经过16万小时音频数据训练，支持24kHz采样率输入，每秒生成75个特征向量。通过encodec的8个码本和批内噪声混合等技术，MERT-v1-330M在下游任务中表现出色。除了音乐特征提取，它还可用于音乐生成，是当前领先的音乐音频预训练模型之一。
Remover.studio - AI在线音频处理平台提供人声分离和音轨拆分
AI工具AI算法人声分离卡拉OK音乐编辑音频处理
Remover.studio是一个先进的在线音频处理平台，利用AI技术实现高质量的人声分离(vocal remover)和音轨拆分(audio splitter)。用户可上传音频文件或YouTube链接，系统自动识别并分离人声，支持创建卡拉OK版本和歌曲重混。平台还提供调音、乐器分离等功能，适合音乐爱好者和创作者使用。免费版每天可处理一首歌曲，付费版则提供更多高级功能，如批量处理和更高质量的音频输出。Remover.studio为用户提供便捷、高效的音频处理体验，助力音乐创作和定制。
awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
AudioShake - 智能音频分离与处理解决方案
AI工具AI音频处理AudioShake歌词转录音轨分离音频分析
AudioShake为音频分离和处理提供全面解决方案。平台能将录音拆分为独立音轨，增强音频的互动性和灵活性。适用于混音母带、本地化字幕、互动体验、同步授权和歌词转录等多个领域。其技术受到业界广泛认可，为音频行业注入新活力。
Moises App - 多功能音乐应用 音频分离与创作辅助工具
AI工具AI音频分离Moises App节拍器音乐工具音高转换
Moises App是一款多功能音乐应用,集成了音频分离、速度调节、音调变换、和弦检测等先进技术。该应用支持从歌曲中提取或消除人声和乐器,并提供智能节拍器等辅助功能。作为跨平台工具,Moises App为音乐练习和创作提供全面支持,有助于提升音乐技能。
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