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軟件介紹

來自國外的很強大消人聲利器，SpleeterGui測試效果非常震撼，特別對于音樂愛好者這軟件絕對是你的福音，軟件采用人工智能幫你可提取，音頻中的人聲，伴奏，貝斯，鼓點，鋼琴，其他等，可選提取上述2－5種聲部并生成對應的WAV文件軟件文件體積大，所以才強大識別，軟件可設置中文！

spleetergui

軟件介紹

經常玩音樂的人，一定會用到伴奏和人聲分離，比如Audition或者RX7，但是面對復雜的樂器分離，這兩款軟件就束手無策了。

Spleeter是由法國的音樂流媒體公司Deezer開源，需向Spleeter提供一個音頻文件，它就會將其分成兩個、四個、五個等多個獨立的音軌，它支持mp3、wav、ogg等常見音頻格式。一在Github上線便獲超高好評和瀏覽。

功能特色

Spleeter基于TensorFlow開發，本身運行速度非常快。分離過程可以在GPU或CPU上執行。在GPU上運行，如果它將音頻文件分成四個音軌，可以比實時速度快100倍。安裝Spleeter并不難，只需克隆存儲庫并選擇用 Conda 環境安裝即可開始分離音頻文件。由于操作還是很復雜的，需要有一定的python基礎，所以國外大神做了個可視化版本，特此搬運。（雖然還是需要很多環境，但是總比python敲代碼要簡單太多了）

用戶可以根據自己的需求來訓練模型，Deezer 還給出了在 musdb 數據集上的預訓練模型，因此能直接拿來使用。

在官方提供的預訓練模型里，spleeter 可將人聲和樂器聲分為 2 個音軌，已經能滿足基本的要求。此外它還能把樂器聲進一步分離為鼓、貝斯、鋼琴及其他樂曲，加上人聲，spleeter 最多可以分離出 5 個音軌。

使用方式

1、一定先安裝python環境（3.7.X 或者3.6.X版本）并添加path到系統環境變量。

2、直接解壓并管理員身份運行SpleetGUI.exe（第一次啟動的時候會慢，要在后臺安裝ffmpeg環境）。注意左下角的“spleeter”字樣要有綠色背景，這樣就說明環境安裝是成功的，否則軟件不能正確運行。右側的文字也會有Requirement already satisfied的提示。