#音频分离

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。

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。

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。

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。