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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
speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统
GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源项目，实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频，输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发，适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口，支持GPU加速和内存处理，为语音分析提供了实用解决方案。
audio-preprocess - 开源音频处理工具集
Fish Audio PreprocessorGithubPython工具开源项目音频处理音频预处理
Fish Audio Preprocessor是一个开源音频处理工具集，提供视频/音频转wav、人声分离、自动切片和音量匹配等功能。它支持音频数据统计、重采样和转录，未来计划集成WhisperX技术。该项目在Ubuntu系统上测试通过，可通过pip安装，并提供命令行界面。适用于需要批量处理音频的开发者和研究人员。
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。
inaSpeechSegmenter - CNN音频分割工具包实现语音检测与性别识别
Github开源工具开源项目性别识别机器学习语音分割音频处理
inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的开源音频分割工具包，主要用于语音活动检测和说话人性别分割。该工具能将音频分为语音、音乐和噪音区域，并对语音部分进行男女性别标注。在法语媒体测试中表现出色，已应用于多项性别代表性研究。兼容Python 3.7到3.12版本，提供命令行和API接口，支持pip安装和Docker部署。
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。
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。
asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包，支持多种数据集和架构
AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具
Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包，面向研究人员，便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码，并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献，用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。
BS-RoFormer - 先进音乐源分离技术的开源实现
BS-RoFormerGithub人工智能开源项目深度学习音乐源分离音频处理
BS-RoFormer是一个开源的音乐源分离项目，实现了先进的注意力网络技术。该项目采用跨频率和时间的轴向注意力以及旋转位置编码，显著提高了分离效果。支持立体声训练和多声部输出，为音乐处理领域带来新的可能。项目提供了详细的使用说明和应用案例，适合研究者和开发者使用。
speaker-diarization-3.0 - 基于pyannote.audio的多功能说话人分离模型
GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型深度学习语音处理说话人分类音频分析
该模型基于pyannote.audio 3.0.0训练，可处理16kHz单声道音频并输出说话人分离结果。经多个数据集基准测试，表现优异。支持GPU加速实时处理，提供进度监控和说话人数量控制等功能。适用于需要高性能说话人分离的研究和开发场景。
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割，提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速，广泛适用于学术研究和商业应用。同时，Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
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