ultimatevocalremovergui

终极人声去除器 GUI v5.6

关于

该应用程序使用最先进的源分离模型来从音频文件中删除人声。 UVR 的核心开发人员训练了该包中提供的所有模型（Demucs v3 和 v4 4-stem 模型除外）。

• 核心开发人员

  • 安乔克07
  • 奥弗33

• 支持项目

  • 捐

安装

这些捆绑包包含 UVR 接口、Python、PyTorch 以及有效运行应用程序所需的其他依赖项。不需要任何先决条件。

Windows安装

• 请注意：

  • 此安装程序适用于运行 Windows 10 或更高版本的用户。
  • 不保证运行 Windows 7 或更低版本的系统的应用程序功能。
  • 不保证 Intel Pentium 和 Celeron CPU 系统的应用程序功能。
  • 您必须将 UVR 安装到主 C: 驱动器。将 UVR 安装到辅助驱动器会导致不稳定。

• 通过以下链接下载适用于 Windows 的 UVR 安装程序：

  • 主要下载链接
  • 主要下载链接镜像

• 如果您使用AMD Radeon或Intel Arc显卡，可以尝试OpenCL版本：

  • OpenCL 版本 - 主要下载链接

• 针对已安装 UVR 的用户的更新包说明：

  • 如果您已经安装了 UVR，您可以在其上安装此软件包或直接从应用程序下载它或单击此处获取补丁。

Windows 手动安装

手动Windows安装

• 在此处下载并解压存储库
• 在这里下载并安装Python
  • 确保在安装过程中选中“将 python.exe 添加到 PATH”
• 从提取的 repo 目录中运行以下命令：

 python.exe -m pip install -r requirements.txt

如果您有兼容的 Nvidia GPU，请运行以下命令：

 python.exe -m pip install --upgrade torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

如果您没有安装 FFmpeg 或 Rubber Band 并且希望避免长时间安装它们，请按照以下说明进行操作。

FFmpeg 安装

• 在这里下载预编译版本
• 从存档中，将以下文件提取到 UVR 应用程序目录：
  • ffmpeg-5.1.2-essentials_build/bin/ffmpeg.exe

橡皮筋安装

为了使用时间拉伸或更改音调工具，您需要橡皮筋。

• 在这里下载预编译版本
• 从存档中，将以下文件提取到 UVR 应用程序目录：
  • rubberband-3.1.2-gpl-executable-windows/rubberband.exe
  • rubberband-3.1.2-gpl-executable-windows/sndfile.dll

MacOS安装

• 请注意：

  • MacOS Sonoma 鼠标点击问题已得到修复。
  • Mac M1 的 MPS (GPU) 加速已扩展到与 Demucs v4 和所有 MDX-Net 模型配合使用。
  • 该捆绑包适用于运行 macOS Big Sur 及更高版本的用户。
  • 不保证运行 macOS Catalina 或更低版本的系统的应用程序功能。
  • 不保证旧版或廉价 Mac 系统的应用程序功能。
  • 安装完所有内容后，应用程序首次启动可能需要 5-10 分钟（取决于您的 Macbook）。

• 通过以下链接之一下载适用于 MacOS 的 UVR dmg：

  • Mac M1（arm64）用户：

    • 主要下载链接
    • 主要下载链接镜像

  • Mac Intel (x86_64) 用户：

    • 主要下载链接
    • 主要下载链接镜像

MacOS 用户：打开 UVR 时遇到问题？

由于Apple严格的应用程序安全性，您可能需要按照以下步骤打开UVR。

首先，通过 Terminal.app 运行以下命令，以允许应用程序从所有源运行（建议您在 UVR 正确打开后重新启用此功能。）

sudo spctl --master-disable

其次，运行以下命令来绕过公证：

sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/Ultimate  Vocal  Remover.app

手动安装 MacOS

手动安装 MacOS

• 在此处下载并保存此存储库
• 在这里下载并安装Python 3.10
• 从保存的目录运行以下命令 -

 pip3 install -r requirements.txt

• 如果您的 Mac 运行的是 M1，请接下来运行以下命令。如果没有，请跳过此步骤。 -

 cp /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile_arm64.dylib /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib

FFmpeg 安装

• 安装完成后，请在此处下载适合您系统的正确 FFmpeg 二进制文件并将其放入主应用程序目录中。

橡皮筋安装

为了使用时间拉伸或更改音调工具，您需要橡皮筋。

• 在这里下载预编译版本
• 从存档中，将以下文件提取到 UVR/lib_v5 应用程序目录：
  • rubberband-3.1.2-gpl-executable-macos/rubberband

此过程已在 MacBook Pro 2021（使用 M1）和 MacBook Air 2017 上进行了测试，并确认在这两种设备上均有效。

Linux安装

请参阅 Linux 安装说明

这些安装说明适用于基于 Debian 和 Arch 的 Linux 系统。

• 在此处下载并保存此存储库
• 从保存的目录中按此顺序运行以下命令 -

对于基于 Debian 的系统（Ubuntu、Mint 等）：

 sudo apt update && sudo apt upgrade
sudo apt-get update
sudo apt install ffmpeg
sudo apt install python3-pip
sudo apt-get -y install python3-tk
pip3 install -r requirements.txt
python3 UVR.py

对于基于 Arch（EndeavourOS）：

 sudo pacman -Syu
sudo pacman -Sy
sudo pacman -S python-pip
sudo pacman -S --noconfirm tk
sudo pacman -S ffmpeg

要绕过环境设置并继续安装，请使用：

• 小心谨慎；这会修改系统文件。

 sudo rm /usr/lib/python3.11/EXTERNALLY-MANAGED

然后按顺序进行以下操作：

 chmod +x install_packages.sh
./install_packages.sh
python UVR.py

其他应用笔记

• Nvidia RTX 1060 6GB 是 GPU 转换的最低要求。
• 建议使用至少具有 8GB V-RAM 的 Nvidia GPU。
• 目前支持的 AMD Radeon GPU 有限。
  • 目前这里有一个针对 AMD GPU 用户的工作分支
• 此应用程序仅与 64 位平台兼容。
• 该应用程序依赖于橡皮筋库来实现时间拉伸和音调变换选项。
• 该应用程序依赖 FFmpeg 来处理非 wav 音频文件。
• 关闭时应用程序将自动记住您的设置。
• 转换时间很大程度上取决于您的硬件。
• 这些模型是计算密集型的。

表现：

• 模型加载时间更快。
• 导入/导出音频文件速度更快。

故障排除

常见问题

• 如果未安装 FFmpeg，当用户尝试转换非 WAV 文件时应用程序将抛出错误。
• 内存分配错误通常可以通过减小“段”或“窗口”大小来解决。

MacOS Sonoma 左键单击错误

MacOS Sonoma 上存在一个已知问题，即左键单击无法在应用程序中正确注册。这影响了 Sonoma 上使用 Tkinter 构建的所有应用程序，现已解决。如果您仍然遇到问题，请通过以下链接下载最新版本 - 链接

这个问题正在被跟踪在这里。

问题报告

发布新问题时请尽可能详细。

如果可能，请单击“开始处理”按钮左侧的“设置按钮”，然后单击“错误日志”按钮以获取可以提供给我们的详细错误信息。

执照

Ultimate Vocal Remover GUI代码已获得 MIT 许可。

• 请注意：对于所有希望使用我们模型的第三方应用程序开发人员，请通过向 UVR 及其开发人员提供信用来遵守 MIT 许可证。

制作人员

• ZFTurbo - 为新的 MDX23C 模型创建并训练权重。
• DilanBoskan - 您在该项目开始时的贡献对于 UVR 的成功至关重要。谢谢你！
• Bas Curtiz - 设计了官方 UVR 徽标、图标、横幅和启动屏幕。
• tsurumeso - 开发原始 VR 架构代码。
• Kuielab 和 Woosung Choi - 开发了原始 MDX-Net AI 代码。
• Adefossez & Demucs - 开发了原始的 Demucs AI 代码。
• KimberleyJSN - 为 MDX-Net 和 Demucs 的培训脚本的实施提供建议和协助。谢谢你！
• Hv - 帮助将块实现到 MDX-Net AI 代码中。谢谢你！

贡献

• 对于任何对Ultimate Vocal Remover GUI的持续开发感兴趣的人，请向我们发送拉取请求，我们将对其进行审核。
• 该项目100%开源，任何人都可以免费使用和修改。
• 我们仅维护Ultimate Vocal Remover GUI和提供的模型的开发和支持。

参考

• [1] Takahashi 等人，“用于音频源分离的多尺度多频带 DenseNet”，https://arxiv.org/pdf/1706.09588.pdf