spleeter
v2.3.0
️ Spleeter 2.1.0 リリースでは、入力用の新しい CLI オプションの命名や専用 GPU パッケージの削除など、いくつかの重大な変更が導入されています。詳細については、CHANGELOG をご覧ください。
Spleeter は、 Python で記述された事前トレーニング済みモデルを備えた Deezer ソース分離ライブラリであり、Tensorflow を使用します。これにより、音源分離モデル (分離された音源のデータセットがあると仮定) のトレーニングが簡単になり、さまざまな種類の分離を実行するための、すでにトレーニングされた最先端のモデルが提供されます。
2 ステム モデルと 4 ステム モデルは、musdb データセット上で高いパフォーマンスを発揮します。 Spleeter は、GPU で実行するとリアルタイムよりも 100 倍速くオーディオ ファイルを 4 つのステムに分離できるため、非常に高速です。
Spleeter は、コマンド ラインから直接使用できるだけでなく、Python ライブラリとして独自の開発パイプラインでも直接使用できるように設計されています。 pip でインストールすることも、Docker で使用することもできます。
Spleeter がリリースされて以来、ガイド付きユーザー インターフェイス (GUI) またはスタンドアロンの無料または有料 Web サイトを通じてSpleeterを公開する複数のフォークが存在します。当社はこれらの取り組みを主催、維持、または直接サポートすることはありませんのでご了承ください。
そうは言っても、多くの素晴らしいプロジェクトが私たちのプロジェクトの上に構築されています。特に注目すべきは、Spleeter 4 Max プロジェクトを通じたAbleton Liveエコシステムへの移植です。
Spleeter の事前トレーニング済みモデルは、プロのオーディオ ソフトウェアでも使用されています。以下はすべてではないリストです。
? Spleeter は、進行中の Music Demixing Challenge のベースラインです。
製品バージョン: Spleeter Pro をチェックしてください。正確な音声分離、より高速な処理速度、専用の専門サポートに関する当社の専門知識を活用してください。
試してみたいけど、何もインストールしたくないですか? Google Colab をセットアップしました。
掘り下げる準備はできていますか?数行でSpleeterをインストールし、サンプル オーディオ ファイルからボーカルと伴奏の部分を分離できます。まずffmpegとlibsndfileインストールする必要があります。 Conda を使用すると、ほとんどのプラットフォームで実行できます。
# 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
️ spleeter のインストールにconda使用することは推奨されなくなりました。
️ Apple M1 チップには既知の問題があり、主に TensorFlow の互換性が原因です。これらが修正されるまでは、この回避策を使用できます。
output/audio_exampleフォルダーに 2 つの別々のオーディオ ファイル ( vocals.wavとaccompaniment.wav ) が得られるはずです。
詳細なドキュメントについては、リポジトリ wiki を確認してください。
このプロジェクトは Poetry を使用して管理されており、テスト スイートを実行するには、次のコマンド セットを実行できます。
# 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/仕事でSpleeter を使用する場合は、以下を引用してください。
@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 }
}Spleeterのコードは MIT ライセンスを取得しています。
著作権で保護された素材にSpleeter を使用する予定がある場合は、事前に権利所有者から適切な許可を得ていることを確認してください。
Spleeterは複雑なソフトウェアであり、私たちは継続的に改善とテストを試みていますが、実行中に予期せぬ問題が発生する可能性があります。その場合は、まず FAQ ページと現在未解決の問題のリストを確認してください。
ショートカット コマンドspleeter Windows 上で正しく動作しない場合があるようです。これは既知の問題であり、すぐに修正される予定です。それまでの間、コマンドラインでspleeter separateをpython -m spleeter separateに置き換えると機能するはずです。
Spleeterの開発に参加したい場合は、大歓迎です。遠慮せずにプル リクエストを送信してください。迅速に調査できるよう最善を尽くします。まずはガイドラインをご確認ください。
このリポジトリには、Steven M Bryant による Slow Motion Dream からの抜粋であるデモ オーディオ ファイルaudio_example.mp3が含まれています (c) copyright 2011 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) ライセンス Ft: CSoul、Alex Beroza & Robert Siekawitch
