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python-audio-separator

Python音频分离工具 轻松提取人声和乐器声轨

Audio Separator音频分离模型推理人声分离音轨分离Github开源项目

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。

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介绍相关项目

音频分离器 🎶

PyPI 版本 Conda 版本 Docker 下载量 codecov

概要：通过命令行或在您自己的Python项目中作为依赖项使用的简易音频声部分离工具，使用了@Anjok07和@aufr33在UVR中提供的出色的MDX-Net、VR Arch、Demucs和MDXC模型。

音频分离器是一个Python包，允许您使用@Anjok07为UVR (https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) 训练的模型将音频文件分离成各种声部。

这个包最简单（可能也是最常用）的用例是将音频文件分离成两个声部：伴奏和人声，这对制作卡拉OK视频非常有用！然而，UVR中可用的模型可以将音频分离成更多声部，如鼓、贝斯、钢琴和吉他，并执行其他音频处理任务，如去噪或去除回声/混响。

特性

  • 将音频分离成多个声部，例如伴奏和人声。
  • 支持所有常见音频格式（WAV、MP3、FLAC、M4A等）。
  • 能够使用PTH或ONNX格式的预训练模型进行推理。
  • 支持CLI，便于在脚本和批处理中使用。
  • Python API，可集成到其他项目中。

安装 🛠️

🐳 Docker

如果您可以使用docker，实际上您不需要"安装"任何东西 - Docker Hub上发布了用于GPU（CUDA）和CPU推理的镜像，支持amd64和arm64平台。

您可能想要挂载一个包含要分离的文件的文件夹，该文件夹也可以用作输出文件夹。

例如，如果您当前目录有文件input.wav，您可以如下所示执行audio-separator（详见使用部分）：

docker run -it -v `pwd`:/workdir beveradb/audio-separator input.wav

如果您使用的是带GPU的机器，您需要使用特定的GPU镜像并将GPU设备传递给容器，如下所示：

docker run -it --gpus all -v `pwd`:/workdir beveradb/audio-separator:gpu input.wav

如果无法检测到GPU，请确保您的docker运行时环境正确传递GPU - 网上有各种指南可以帮助您解决这个问题。

🎮 带CUDA的Nvidia GPU或 🧪 Google Colab

支持的CUDA版本： 11.8和12.2

💬 如果配置成功，运行audio-separator --env_info时应该会看到这条日志消息： ONNXruntime有可用的CUDAExecutionProvider，启用加速

Conda: conda install pytorch=*=*cuda* onnxruntime=*=*cuda* audio-separator -c pytorch -c conda-forge

Pip: pip install "audio-separator[gpu]"

Docker: beveradb/audio-separator:gpu

Apple Silicon，搭载M1或更新CPU的macOS Sonoma+（CoreML加速）

💬 如果配置成功，运行audio-separator --env_info时应该会看到这条日志消息： ONNXruntime有可用的CoreMLExecutionProvider，启用加速

Pip: pip install "audio-separator[cpu]"

🐢 无硬件加速，仅CPU

Conda: conda install audio-separator-c pytorch -c conda-forge

Pip: pip install "audio-separator[cpu]"

Docker: beveradb/audio-separator

🎥 FFmpeg依赖

💬 要测试audio-separator是否已成功配置使用FFmpeg，请运行audio-separator --env_info。日志将显示FFmpeg已安装。

如果您使用conda或docker安装了audio-separator，FFmpeg应该已经在您的环境中可用。

您可能需要单独安装FFmpeg。在大多数平台上应该很容易安装，例如：

🐧 Debian/Ubuntu: apt-get update; apt-get install -y ffmpeg

macOS: brew update; brew install ffmpeg

使用Pip进行GPU / CUDA特定安装步骤

理论上，要使audio-separator与GPU一起工作，您只需要像上面那样使用[gpu]额外选项安装它。

然而，有时让PyTorch和ONNX Runtime都支持CUDA可能有点棘手，所以可能不会那么容易就成功。

您可能需要直接重新安装这两个包，允许pip计算适合您平台的正确版本，例如：

  • pip uninstall torch onnxruntime
  • pip cache purge
  • pip install --force-reinstall torch torchvision torchaudio
  • pip install --force-reinstall onnxruntime-gpu

我通常建议使用这里的向导推荐的命令为您的环境安装最新版本的PyTorch： https://pytorch.org/get-started/locally/

可能需要多个CUDA库版本

根据您的CUDA版本和环境，您可能需要安装特定版本的CUDA库，以便ONNX Runtime使用您的GPU。

🧪 例如，Google Colab现在默认使用CUDA 12，但ONNX Runtime仍然需要CUDA 11库才能工作。

如果运行audio-separator时看到Failed to load library或cannot open shared object file错误，这可能就是问题所在。

您可以像这样在CUDA 12旁边安装CUDA 11库： apt update; apt install nvidia-cuda-toolkit

注意：如果有人知道如何让这个过程更简洁，以便我们可以在不同平台特定的硬件加速依赖项之间进行支持，而无需为每个平台单独安装，请告诉我或提出PR！

使用 🚀

命令行界面（CLI）

您可以通过命令行使用音频分离器，例如：

audio-separator /path/to/your/input/audio.wav --model_filename UVR-MDX-NET-Inst_HQ_3.onnx

这个命令将下载指定的模型文件，处理audio.wav输入音频，并在当前目录生成两个新文件，一个包含人声，一个包含伴奏。

注意： 您不需要自己下载任何文件 - audio-separator会自动为您完成这个工作！

要查看支持的模型列表，运行audio-separator --list_models

列表模型输出中列出的任何文件都可以通过model_filename参数指定（带文件扩展名）（例如--model_filename UVR_MDXNET_KARA_2.onnx），它将在首次使用时自动下载到--model_file_dir（默认：/tmp/audio-separator-models/）文件夹。

完整命令行界面选项

用法: audio-separator [-h] [-v] [-d] [-e] [-l] [--log_level LOG_LEVEL] [-m MODEL_FILENAME] [--output_format OUTPUT_FORMAT] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--model_file_dir MODEL_FILE_DIR] [--invert_spect]
                      [--normalization NORMALIZATION] [--single_stem SINGLE_STEM] [--sample_rate SAMPLE_RATE] [--mdx_segment_size MDX_SEGMENT_SIZE] [--mdx_overlap MDX_OVERLAP] [--mdx_batch_size MDX_BATCH_SIZE]
                      [--mdx_hop_length MDX_HOP_LENGTH] [--mdx_enable_denoise] [--vr_batch_size VR_BATCH_SIZE] [--vr_window_size VR_WINDOW_SIZE] [--vr_aggression VR_AGGRESSION] [--vr_enable_tta]
                      [--vr_high_end_process] [--vr_enable_post_process] [--vr_post_process_threshold VR_POST_PROCESS_THRESHOLD] [--demucs_segment_size DEMUCS_SEGMENT_SIZE] [--demucs_shifts DEMUCS_SHIFTS]
                      [--demucs_overlap DEMUCS_OVERLAP] [--demucs_segments_enabled DEMUCS_SEGMENTS_ENABLED] [--mdxc_segment_size MDXC_SEGMENT_SIZE] [--mdxc_override_model_segment_size]
                      [--mdxc_overlap MDXC_OVERLAP] [--mdxc_batch_size MDXC_BATCH_SIZE] [--mdxc_pitch_shift MDXC_PITCH_SHIFT]
                      [audio_file]

将音频文件分离成不同的音轨。

位置参数:
  audio_file                                             要分离的音频文件路径，可以是任何常见格式。

选项:
  -h, --help                                             显示此帮助信息并退出

信息和调试:
  -v, --version                                          显示程序版本号并退出。
  -d, --debug                                            启用调试日志，相当于 --log_level=debug
  -e, --env_info                                         打印环境信息并退出。
  -l, --list_models                                      列出所有支持的模型并退出。
  --log_level LOG_LEVEL                                  日志级别，如 info、debug、warning（默认：info）。

分离输入输出参数:
  -m MODEL_FILENAME, --model_filename MODEL_FILENAME     用于分离的模型（默认：UVR-MDX-NET-Inst_HQ_3.onnx）。示例：-m 2_HP-UVR.pth
  --output_format OUTPUT_FORMAT                          分离文件的输出格式，任何常见格式（默认：FLAC）。示例：--output_format=MP3
  --output_dir OUTPUT_DIR                                写入输出文件的目录（默认：<当前目录>）。示例：--output_dir=/app/separated
  --model_file_dir MODEL_FILE_DIR                        模型文件目录（默认：/tmp/audio-separator-models/）。示例：--model_file_dir=/app/models

通用分离参数:
  --invert_spect                                         使用频谱图反转次要音轨（默认：False）。示例：--invert_spect
  --normalization NORMALIZATION                          输出文件振幅的乘数值（默认：0.9）。示例：--normalization=0.7
  --single_stem SINGLE_STEM                              只输出单个音轨，如 Instrumental、Vocals、Drums、Bass、Guitar、Piano、Other。示例：--single_stem=Instrumental
  --sample_rate SAMPLE_RATE                              设置输出音频的采样率（默认：44100）。示例：--sample_rate=44100

MDX 架构参数:
  --mdx_segment_size MDX_SEGMENT_SIZE                    更大值消耗更多资源，但可能产生更好的结果（默认：256）。示例：--mdx_segment_size=256
  --mdx_overlap MDX_OVERLAP                              预测窗口之间的重叠量，0.001-0.999。更高值效果更好但速度更慢（默认：0.25）。示例：--mdx_overlap=0.25
  --mdx_batch_size MDX_BATCH_SIZE                        更大值消耗更多内存但处理可能略快（默认：1）。示例：--mdx_batch_size=4
  --mdx_hop_length MDX_HOP_LENGTH                        通常在神经网络中称为步幅；只在你知道自己在做什么时才更改（默认：1024）。示例：--mdx_hop_length=1024
  --mdx_enable_denoise                                   启用分离后的去噪（默认：False）。示例：--mdx_enable_denoise

VR 架构参数:
  --vr_batch_size VR_BATCH_SIZE                          一次处理的"批次"数。更高 = 更多内存，处理略快（默认：4）。示例：--vr_batch_size=16
  --vr_window_size VR_WINDOW_SIZE                        平衡质量和速度。1024 = 快但质量较低，320 = 慢但质量更好。（默认：512）。示例：--vr_window_size=320
  --vr_aggression VR_AGGRESSION                          主音轨提取的强度，-100 - 100。通常人声和伴奏为 5（默认：5）。示例：--vr_aggression=2
  --vr_enable_tta                                        启用测试时间增强；速度慢但提高质量（默认：False）。示例：--vr_enable_tta
  --vr_high_end_process                                  镜像输出中缺失的频率范围（默认：False）。示例：--vr_high_end_process
  --vr_enable_post_process                               识别人声输出中的残留伪影；可能改善某些歌曲的分离效果（默认：False）。示例：--vr_enable_post_process
  --vr_post_process_threshold VR_POST_PROCESS_THRESHOLD  后处理功能的阈值：0.1-0.3（默认：0.2）。示例：--vr_post_process_threshold=0.1

Demucs 架构参数:
  --demucs_segment_size DEMUCS_SEGMENT_SIZE              音频被分割的片段大小，1-100。更高 = 更慢但质量更好（默认：Default）。示例：--demucs_segment_size=256
  --demucs_shifts DEMUCS_SHIFTS                          随机偏移预测的次数，更高 = 更慢但质量更好（默认：2）。示例：--demucs_shifts=4
  --demucs_overlap DEMUCS_OVERLAP                        预测窗口之间的重叠，0.001-0.999。更高 = 更慢但质量更好（默认：0.25）。示例：--demucs_overlap=0.25
  --demucs_segments_enabled DEMUCS_SEGMENTS_ENABLED      启用分段处理（默认：True）。示例：--demucs_segments_enabled=False

MDXC 架构参数:
  --mdxc_segment_size MDXC_SEGMENT_SIZE                  更大值消耗更多资源，但可能产生更好的结果（默认：256）。示例：--mdxc_segment_size=256
  --mdxc_override_model_segment_size                     覆盖模型默认片段大小，而不使用模型默认值。示例：--mdxc_override_model_segment_size
  --mdxc_overlap MDXC_OVERLAP                            预测窗口之间的重叠量，2-50。更高值效果更好但速度更慢（默认：8）。示例：--mdxc_overlap=8
  --mdxc_batch_size MDXC_BATCH_SIZE                      更大值消耗更多内存但处理可能略快（默认：1）。示例：--mdxc_batch_size=4
  --mdxc_pitch_shift MDXC_PITCH_SHIFT                    处理时将音频音高移动指定的半音数。可能改善低音/高音人声的输出。（默认：0）。示例：--mdxc_pitch_shift=2

在 Python 项目中作为依赖

你可以在自己的 Python 项目中使用 Audio Separator。以下是使用方法：

from audio_separator.separator import Separator

# 初始化 Separator 类（可选配置属性如下）
separator = Separator()

# 加载机器学习模型（如果未指定，默认为 'model_mel_band_roformer_ep_3005_sdr_11.4360.ckpt'）
separator.load_model()

# 对特定音频文件进行分离，无需重新加载模型
output_files = separator.separate('audio1.wav')

print(f"分离完成！输出文件：{' '.join(output_files)}")

批量处理和使用多个模型进行处理

你可以在不重新加载模型的情况下处理多个文件，以节省时间和内存。

只有在选择或更改模型时才需要加载模型。请参阅以下示例：

from audio_separator.separator import Separator

# 使用其他配置属性初始化 Separator
separator = Separator()

# 加载模型
separator.load_model(model_filename='UVR-MDX-NET-Inst_HQ_3.onnx')

# 在不重新加载模型的情况下分离多个音频文件
output_file_paths_1 = separator.separate('audio1.wav')
output_file_paths_2 = separator.separate('audio2.wav')
output_file_paths_3 = separator.separate('audio3.wav')

# 加载不同的模型
separator.load_model(model_filename='UVR_MDXNET_KARA_2.onnx')

# 使用新模型分离相同的文件
output_file_paths_4 = separator.separate('audio1.wav')
output_file_paths_5 = separator.separate('audio2.wav')
output_file_paths_6 = separator.separate('audio3.wav')

Separator 类的参数

  • log_level: (可选) 日志级别，例如 INFO、DEBUG、WARNING。默认值：logging.INFO
  • log_formatter: (可选) 日志格式。默认值：None，此时会使用 '%(asctime)s - %(levelname)s - %(module)s - %(message)s'
  • model_file_dir: (可选) 缓存模型文件的目录。默认值：/tmp/audio-separator-models/
  • output_dir: (可选) 保存分离文件的目录。如果未指定，将使用当前目录。
  • output_format: (可选) 输出文件的编码格式，可以是任何常见格式（WAV、MP3、FLAC、M4A 等）。默认值：WAV
  • normalization_threshold: (可选) 输出音频振幅将被乘以的系数。默认值：0.9
  • output_single_stem: (可选) 仅输出单个音轨，如"伴奏"或"人声"。默认值：None
  • invert_using_spec: (可选) 使用频谱图进行反转的标志。默认值：False
  • sample_rate: (可选) 设置输出音频的采样率。默认值：44100
  • mdx_params: (可选) MDX 架构特定属性及默认值。默认值：{"hop_length": 1024, "segment_size": 256, "overlap": 0.25, "batch_size": 1}
  • vr_params: (可选) VR 架构特定属性及默认值。默认值：{"batch_size": 16, "window_size": 512, "aggression": 5, "enable_tta": False, "enable_post_process": False, "post_process_threshold": 0.2, "high_end_process": False}
  • demucs_params: (可选) VR 架构特定属性及默认值。{"segment_size": "Default", "shifts": 2, "overlap": 0.25, "segments_enabled": True}

要求 📋

Python >= 3.10

依赖库：torch、onnx、onnxruntime、numpy、librosa、requests、six、tqdm、pydub

本地开发

本项目使用 Poetry 进行依赖管理和打包。按照以下步骤设置本地开发环境：

前提条件

克隆仓库

将仓库克隆到本地机器：

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/audio-separator.git
cd audio-separator

如果你已经 fork 了仓库，请将 YOUR_USERNAME 替换为你的 GitHub 用户名，或者如果你有权限，直接使用主仓库 URL。

创建并激活 Conda 环境

使用以下命令创建并激活 conda 环境：

conda env create
conda activate audio-separator-dev

安装依赖

进入 conda 环境后，运行以下命令安装项目依赖：

poetry install

在本地运行命令行界面

你可以直接在虚拟环境中运行 CLI 命令。例如：

audio-separator path/to/your/audio-file.wav

退出虚拟环境

完成开发工作后，可以通过以下命令退出虚拟环境：

conda deactivate

构建包

要构建用于分发的包，使用以下命令：

poetry build

这将在 dist 目录中生成分发包 - 但目前只有 @beveradb 能够发布到 PyPI。

贡献 🤝

非常欢迎贡献！请 fork 仓库并提交包含你的更改的拉取请求，我会尽快审核、合并和发布。

  • 本项目完全开源，任何人都可以免费使用和修改。
  • 如果这个仓库的维护工作量对我来说变得过大，我会寻找志愿者共同维护仓库，不过我认为这种可能性不大。
  • MDX-Net 分离模型的开发和支持是 UVR 项目的一部分，这个仓库只是一个 CLI/Python 包封装，用于简化以编程方式运行这些模型。因此，如果你想尝试改进实际模型，请参与 UVR 项目并在那里寻求指导！

许可证 📄

本项目采用 MIT 许可证。

  • 请注意： 如果你选择将此项目与默认模型或任何其他作为 UVR 项目一部分训练的模型集成到其他项目中，请遵守 MIT 许可证，给予 UVR 及其开发者应有的信誉！

致谢 🙏

  • Anjok07 - Ultimate Vocal Remover GUI 的作者，本仓库中几乎所有代码都来自于此！本项目中任何好的东西都应归功于他。谢谢！
  • DilanBoskan - 你在本项目初期的贡献对 UVR 的成功至关重要。谢谢！
  • Kuielab & Woosung Choi - 开发了原始的 MDX-Net AI 代码。
  • KimberleyJSN - 就 MDX-Net 和 Demucs 的训练脚本实现提供建议和帮助。谢谢！
  • Hv - 帮助在 MDX-Net AI 代码中实现了分块。谢谢！
  • zhzhongshi - 帮助在 audio-separator 中添加了对 MDXC 模型的支持。谢谢！

联系方式 💌

如有问题或反馈，请提出 issue 或直接联系 @beveradb（Andrew Beveridge）。

赞助商

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