Spleeter

Spleeter

Spleeter هي مكتبة فصل مصدر الصوت مكتوبة بلغة Python (تستخدم Tensorflow).نموذج تدريب مصدر سهل التدريب يوفر أحدث طراز مدرّب بالفعل لأداء نكهة مختلفة للفصل.
Spleeter هي مكتبة فصل مصدر الصوت Deezer مع نماذج سابقة التجهيز مكتوبة بلغة Python وتستخدم Tensorflow.يمكن للأداة تقسيم المقطوعة الموسيقية إلى مكونات منفصلة (صوتية ، براميل ، جهير وغيرها من الأصوات المحددة).بعد الانقسام إلى عدة مسارات صوتية ، يمكن استخدام كل منها لأغراضها الخاصة (إزالة الأغاني ، قص إيقاع الجيتار والمزيد).يمكن استيراد المسارات الصوتية الناتجة إلى أي محرر صوت ، مثل Audacity.It يجعل من السهل تدريب نموذج فصل المصدر (على افتراض أن لديك مجموعة من المصادر المعزولة) ، ويوفر أحدث طراز مدربين بالفعل لأداء نكهة مختلفة منفصل: ... غناء (صوت الغناء) / فصل مرافقة (2 السيقان) غناء / الطبول / باس / فصل آخر (4 السيقان)أحدث العروض الفنية في مجموعة بيانات musdb.Spleeter سريع جدًا أيضًا لأنه يمكن أن يؤدي إلى فصل ملفات الصوت إلى 4 سيقان أسرع 100 مرة من الوقت الفعلي عند تشغيله على وحدة معالجة الرسومات.لقد قمنا بتصميم Spleeter بحيث يمكنك استخدامه مباشرة من سطر الأوامر وكذلك مباشرة في خط أنابيب التطوير الخاص بك كمكتبة Python.يمكن تثبيته مع كوندا ، مع pip أو يمكن استخدامه مع Docker.بداية سريعة هل تريد تجربتها؟ما عليك سوى استنساخ المستودع وتثبيت بيئة Conda لبدء فصل ملف الصوت على النحو التالي: إنشاء git clone conda env -f spleeter / conda / spleeter-cpu.yaml conda تنشيط spleeter-cpu spleeter: 2stems -o output يجب أن تحصل على ملفين صوتيين منفصلين (vocals.wav و accompaniment.wav) في مجلد الإخراج / audio_example.للحصول على مزيد من الوثائق التفصيلية ، يرجى التحقق من مستودع الويكي.يوجد أيضًا موقع ويب غير رسمي يسمح لك باستخدام Spleeter عبر الإنترنت:
spleeter

موقع الكتروني:

بدائل Spleeter لجميع المنصات مع أي ترخيص

mhWaveEdit

mhWaveEdit

mhWaveEdit هو برنامج رسومي لتحرير وتشغيل وتسجيل الملفات الصوتية.إنه خفيف الوزن ومحمول وسهل الاستخدام ويتعامل مع الملفات الكبيرة جيدًا.