Spleeter é a biblioteca de separação de fontes de áudio Deezer com modelos pré-treinados escritos em Python e usa Tensorflow.O instrumento é capaz de dividir uma faixa de música em componentes separados (vocal, bateria, baixo e outros sons específicos).Depois de dividir em várias faixas de áudio, cada uma delas pode ser usada para seus próprios fins (remova vocais, reduza o ritmo da guitarra e muito mais).As faixas de áudio resultantes podem ser importadas para qualquer editor de áudio, como o Audacity, facilitando o treinamento do modelo de separação de fontes (supondo que você tenha um conjunto de dados de fontes isoladas) e fornece um modelo de última geração já treinado para executar vários tipos deseparação: ... Vocais (voz cantada) / separação de acompanhamento (2 hastes) Vocais / bateria / baixo / outra separação (4 hastes) Vocais / bateria / baixo / piano / outra separação (5 hastes) 2 hastes e 4 hastes têmperformances de última geração no conjunto de dados musdb.O Spleeter também é muito rápido, pois pode executar a separação de arquivos de áudio em 4 hastes 100x mais rápido que o tempo real quando executado em uma GPU.Nós projetamos o Spleeter para que você possa usá-lo diretamente da linha de comando e também diretamente em seu próprio pipeline de desenvolvimento como uma biblioteca Python.Pode ser instalado com o Conda, com pip ou com o Docker.Início rápido Deseja experimentar?Basta clonar o repositório e instalar um ambiente Conda para começar a separar o arquivo de áudio da seguinte maneira: git clone conda env create -f spleeter / conda / spleeter-cpu.yaml conda ativar spleeter-cpu spleeter separado -i spleeter / audio_example.mp3 -p spleeter: 2stems -o output Você deve obter dois arquivos de áudio separados (vocals.wav e acompanhamento.wav) na pasta output / audio_example.Para uma documentação mais detalhada, consulte o wiki do repositório.Há também um site não oficial que permite usar o Spleeter online: