spleeter
v2.3.0
️ La versión Spleeter 2.1.0 introduce algunos cambios importantes, incluida una nueva opción de nomenclatura CLI para la entrada y la eliminación del paquete de GPU dedicado. Lea CHANGELOG para obtener más detalles.
Spleeter es una biblioteca de separación de fuentes de Deezer con modelos previamente entrenados escritos en Python y utiliza Tensorflow. Facilita el entrenamiento del modelo de separación de fuentes (suponiendo que tenga un conjunto de datos de fuentes aisladas) y proporciona un modelo de última generación ya entrenado para realizar varios tipos de separación:
Los modelos de 2 y 4 tallos tienen un alto rendimiento en el conjunto de datos musdb. Spleeter también es muy rápido ya que puede realizar la separación de archivos de audio en 4 tallos 100 veces más rápido que en tiempo real cuando se ejecuta en una GPU.
Diseñamos Spleeter para que pueda usarlo directamente desde la línea de comandos y también directamente en su propio proceso de desarrollo como una biblioteca de Python. Puede instalarse con pip o usarse con Docker.
Desde su lanzamiento, hay múltiples bifurcaciones que exponen a Spleeter a través de una interfaz de usuario guiada (GUI) o un sitio web independiente, gratuito o de pago. Tenga en cuenta que no alojamos, mantenemos ni apoyamos directamente ninguna de estas iniciativas.
Dicho esto, se han construido muchos proyectos interesantes sobre el nuestro. Cabe destacar la migración al ecosistema Ableton Live a través del proyecto Spleeter 4 Max.
Los software de audio profesionales también han utilizado modelos preentrenados de Spleeter . Aquí hay una lista no exhaustiva:
? ¡Spleeter es una base en el actual Desafío de Demezcla de Música!
Consulte nuestra versión comercial: Spleeter Pro. Benefíciese de nuestra experiencia para una separación de audio precisa, velocidades de procesamiento más rápidas y soporte profesional dedicado.
¿Quieres probarlo pero no quieres instalar nada? Hemos creado un Google Colab.
¿Listo para profundizar en ello? En unas pocas líneas podrás instalar Spleeter y separar las partes vocales y de acompañamiento de un archivo de audio de ejemplo. Primero debe instalar ffmpeg y libsndfile . Se puede hacer en la mayoría de las plataformas usando Conda:
# install dependencies using conda
conda install -c conda-forge ffmpeg libsndfile
# install spleeter with pip
pip install spleeter
# download an example audio file (if you don't have wget, use another tool for downloading)
wget https://github.com/deezer/spleeter/raw/master/audio_example.mp3
# separate the example audio into two components
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio_example.mp3
️ Tenga en cuenta que ya no recomendamos utilizarcondapara instalar spleeter.
️ Existen problemas conocidos con los chips Apple M1, principalmente debido a la compatibilidad con TensorFlow. Hasta que se solucionen, puede utilizar esta solución alternativa.
Deberías obtener dos archivos de audio separados ( vocals.wav y accompaniment.wav ) en la carpeta output/audio_example .
Para obtener documentación detallada, consulte la wiki del repositorio.
Este proyecto se gestiona mediante Poetry. Para ejecutar el conjunto de pruebas, puede ejecutar el siguiente conjunto de comandos:
# Clone spleeter repository
git clone https://github.com/Deezer/spleeter && cd spleeter
# Install poetry
pip install poetry
# Install spleeter dependencies
poetry install
# Run unit test suite
poetry run pytest tests/Si utiliza Spleeter en su trabajo, cite:
@article { spleeter2020 ,
doi = { 10.21105/joss.02154 } ,
url = { https://doi.org/10.21105/joss.02154 } ,
year = { 2020 } ,
publisher = { The Open Journal } ,
volume = { 5 } ,
number = { 50 } ,
pages = { 2154 } ,
author = { Romain Hennequin and Anis Khlif and Felix Voituret and Manuel Moussallam } ,
title = { Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models } ,
journal = { Journal of Open Source Software } ,
note = { Deezer Research }
}El código de Spleeter tiene licencia del MIT.
Si planea utilizar Spleeter en material protegido por derechos de autor, asegúrese de obtener la autorización adecuada de los propietarios de los derechos de antemano.
Spleeter es un software complejo y, aunque intentamos mejorarlo y probarlo continuamente, es posible que encuentre problemas inesperados al ejecutarlo. Si ese es el caso, consulte primero la página de preguntas frecuentes, así como la lista de problemas abiertos actualmente.
Parece que a veces el comando de acceso directo spleeter no funciona correctamente en Windows. Este es un problema conocido que esperamos solucionar pronto. Mientras tanto, reemplace spleeter separate por python -m spleeter separate en la línea de comando y debería funcionar.
Si desea participar en el desarrollo de Spleeter, es más que bienvenido. No dude en enviarnos una solicitud de extracción y haremos todo lo posible para examinarla rápidamente. Consulte primero nuestras pautas.
Este repositorio incluye un archivo de audio de demostración audio_example.mp3 que es un extracto de Slow Motion Dream de Steven M Bryant (c) copyright 2011 Licencia Creative Commons Attribution (3.0) Ft: CSoul,Alex Beroza & Robert Siekawitch
