Spleeter说明
据说采用AI智能学习自动提取音频中的人声，伴奏，贝斯，鼓点，钢琴，其他。
可选提取上述2－5种声部，并生成对应的WAV文件。
经本人测试效果的确生猛，且非常简单易用，特别适合音乐爱好者。
Spleeter点评
通过多种乐器的混合，像Spleeter这样的源分离引擎会输出一组单独的音轨或词干。
有趣的是，我们的大脑非常擅长分离乐器。只需专注于该曲目中的一种乐器，您就可以与其他乐器完全区别开来，并且听到它。但这并不是真正的分离，您仍然可以听到所有其他部分。
在许多情况下，可能无法准确恢复已混合在一起的各个音轨。因此，面临的挑战是尽可能地逼近它们，也就是说，在不造成太多失真的情况下，尽可能地接近原作。
多年来，来自世界各地的数十个杰出研究团队探索了许多策略。
近来，取得了突破性的进步，这主要归功于机器学习方法的进步。
为了跟踪最新进展，人们一直在国际评估活动中比较他们的算法。所以我们知道Spleeter的性能与提出的最佳算法相匹配。
此外，Spleeter非常快。如果您运行的是GPU版本，则预期分离速度比实时速度快100倍，这使其成为处理大型数据集的理想选择。
Spleeter使用
1、一定先安装python环境(3.7.X 或者3.6.X版本)并添加path到系统环境变量。
2、直接解压并管理员身份运行SpleetGUI.exe(第一次启动的时候会慢，要在后台安装ffmpeg环境)。注意左下角的“spleeter”字样要有绿色背景，这样就说明环境安装是成功的，否则软件不能正确运行。右侧的文字也会有Requirement already satisfied的提示。
3、注意，理论上支持所有的音频格式，选择文件时，下拉菜单中选择文件类型即可，否则默认MP3.
4、过程中软件会假死，这是正常操作的过程，不必担心。稍后在第一步选择的路径下会出现和您选择音频文件同名的文件夹
5、打开文件夹，会发现已经分离成了你选择的轨道数。
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虽然通过Spleeter隔离时结果在某些方面并不完美，但是Spleeter有一个重要的优点，那就是和其他软件相比Spleeter隔离音频非常快，在专用GPU上运行时，它可以将音频文件分成四个音轨，比实时快100倍。Deezer本身将Spleeter用于一系列研究应用程序，以帮助改善其流媒体服务。Herault表示“在内部，我们将其用作预处理工具，以完成诸如音乐分类，转录和语言检测之类的复杂研究任务”。
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