Demucs Gui
1.2
GUI do Demucs Esta é uma GUI para demucs de projetos de separação de música.
O projeto visa permitir que usuários sem qualquer codificação experimentem faixas separadas sem dificuldade. Se você tiver alguma dúvida sobre o uso ou o projeto, abra um problema para nos contar. Como o projeto original Demucs usava torch de biblioteca científica, o pacote de binários com ambiente é muito grande e só empacotaremos binários para lançamentos formais.
Atualmente estou treinando alguns novos modelos excelentes (como o modelo de 10 hastes) para este projeto. No entanto, como estudante, não tenho dinheiro suficiente para alugar GPUs poderosas. Com sua ajuda, posso treinar os novos modelos até 100x mais rápido. Prometo que usarei o dinheiro apenas para treinar modelos e divulgarei os modelos ao público gratuitamente. Atualmente estou encontrando um problema de modelo que não está aprendendo, ainda estou encontrando uma solução.
Se você gosta deste projeto, considere doar para mim.
paypal.me/CarlGao4
Código QR Alipay
Se o aplicativo não puder ser iniciado devido ao recurso de proteção de segurança do Mac, tente o seguinte:
Para Windows: pelo menos Windows 8
Para Mac: pelo menos macOS 10.15
Para Linux: Qualquer sistema que possa instalar e executar o python 3.11 (porque empacotarei os binários usando o python 3.11)
Memória: seriam necessários pelo menos 8 GB de memória total (física e swap). Quanto mais longa for a faixa que você deseja separar, mais memória será necessária.
GPU: apenas GPUs NVIDIA (cuja capacidade de computação deve ser de pelo menos 3,5), Intel Arc & Iris Xe Graphics e Apple MPS são suportadas. São necessários pelo menos 2 GB de memória privada.
É necessário pelo menos Python 3.10. Outros requisitos consulte Instalando binários.
Binários para download estão disponíveis aqui.
Consulte history.md.
Se você estiver usando binários lançados, consulte using.md
Esta parte foi escrita para aqueles que desejam executar os códigos sozinhos
FFmpeg é um leitor de áudio compatível com Demucs-GUI. Demucs-GUI tentará usar FFmpeg desde que seja encontrado na variável de ambiente PATH . Tanto o FFmpeg quanto o FFprobe são necessários. Você pode instalá-lo a partir do código-fonte, usar o gerenciador de pacotes do sistema, baixar binários pré-construídos ou usar o conda (recomendado).
git submodule update --init --recursive desde a versão 1.1a2.nota: no Linux, PyTorch com CUDA é o padrão.
# For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py e separe sua música!git submodule update --init --recursive desde a versão 1.1a2. # For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py e separe sua música! Se sua GPU não estiver listada no device seletor, use CPU ou abra um problema para nos informar se você acha que isso é um problema.git submodule update --init --recursive desde a versão 1.1a2. # For pip
pip install -r requirements_rocm.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py e separe sua música! Se sua GPU não estiver listada no device seletor, use CPU ou abra um problema para nos informar se você acha que isso é um problema.Certifique-se de ter uma placa gráfica Intel discreta ou uma CPU Intel de 11ª geração ou mais recente com placa gráfica integrada (porque precisamos do driver)
git submodule update --init --recursive desde a versão 1.1a2. # For pip
pip install -r requirements_intel_gpu_mkl.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py e separe sua música! Se sua GPU não estiver listada no device seletor, use CPU ou abra um problema para nos informar se você acha que isso é um problema.OSError: [WinError 126] Error loading "***torchlibbackend_with_compiler.dll" or one of its dependencies , pode ser necessário baixar manualmente o libuv e colocá-lo em a pasta torchlib no caminho de instalação dos pacotes do site python. Uma maneira mais fácil de resolver isso se você estiver usando o ambiente conda é executar conda install conda-forge::libuv . Este projeto inclui código Demucs sob licença do MIT.
