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网络上效果最好天花板级的AI音频分离demucs简明安装使用教程
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发表于 2024-11-4 07:09
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人声、伴奏(或鼓、钢琴贝斯,吉他,键盘,噪音,音效等)声音进行精确的分离,天花板级算法模型排名世界第一的为demucs,分离精确音质吊打Spleeter、套壳软件光谱层8臭氧RX9等。因此,笔者已把光谱层、Spleeter全部从电脑清除了,现在主力用的即是demucs和RipX DeepAudio (RipX DeepAudio 也是使用业内领先的人工智能分离demucs算法,这软件对与认识英文又要求不是特别高又不会扒带编曲的人来说非常奈斯,因为操作足够简单粗暴,简直是分离声音界扒带编曲界的麦乐迪!唯一不足它的5.26HX版用的是demucs V2版模型,所以笔者安装demucs V3来达到更优质效果)
demucs项目地址:
https://github.com/facebookresearch/demucs
RipX DeepAudio 5.26地址:
https://www.aliyundrive.com/s/e6kfr5wjcRX
——
RX、光谱层、acoustica、neuramix均采用spleeter套壳模型,相比RipX DeepAudio使用的排名第一的demucs模型在分离干净度有差距
————————————————————
一、安装python环境
1.下载安装包:
打开网址
https://www.python.org/downloads/
按下列图下载安装包
2.安装python软件
安装python,记得选定Add Python 3.10.4 to PATH
成功安装
成功之后,测试一下,能否调用,同时按下win+R(win就是开始菜单那个键)
进入命令行,输入python,出现的界面有版本号即表示成功安装
二、下载配置ffmpeg,以支持更多音频格式
1.下载ffmpeg包
下载地址:
https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/
2.配置ffmpeg
将下载压缩包解压出来 (如笔者解压至E盘)
注意环境变量path配置需要用到bin地址路径
右键复制bin地址路径,以便下面用
图中bin路径即为ffmpeg文件夹bin路径
三、一键安装demucs
同时按下win+R(win就是开始菜单那个键),cmd
进行命令行模式
输入python -m pip install -U demucs 等候自动下载配置可完成demucs安装与环境配置
四、使用demucs分离歌曲
在存放音乐文件夹的地址栏输入cmd,即可进入音乐路径下cmd模式。
在存放音乐文件夹的地址栏输入cmd,即可进入音乐路径下cmd模式。
E:\music>demucs --mp3 --two-stem=vocals E:\music\123.mp3(输出mp3格式,人声与伴奏两个轨)不加mp3则默认输出wav格式;不加 --two-stems=vocals则默认输出4个轨。
#如果你只想将人声从音频中分离出来,可以使用“--two-stems=vocal”(你也可以设置为鼓或低音drums or bass) demucs --two-stems=vocals
myfile.mp3
#你可以选择不同的模型,`-n` mdx_q 是量化模型,更小,但可能精度稍低。demucs -n mdx_q
myfile.mp3
可以使用-n标志选择其他经过预训练的模型。经过预训练的模型有:
mdx:在MusDBHQ接受训练,在mdx挑战赛中赢得A跑道的模型。
mdx_extra:使用额外的训练数据(包括MusDB测试集)进行训练,在MDX挑战赛道B上排名第二的一部分。
mdx_q,mdx_extra_q:之前模型的量化版本。更小的下载和存储空间但质量可能会稍差一些。mdx_extra_q是使用的默认模型。
demucs -n mdx_extra --mp3 --two-stems=vocals
myfile.mp3 (使用mdx_extra超级模型分离出人声伴奏的MP3)
#如果你的文件名包含空格,别忘了引用!!!demucs
"my music/my favorite track.mp3"
斜体字为你的音乐文件路径。可以点音频文件右键复制路径。在命令行里粘贴。
******
demucs "……" -o "……" -n mdx_extra --two-stems=vocals
注释:
demucs是cmd的命令,启动demucs;
两个引号中的前一个"……",放的是文件的完整路径,精确到文件名所以要加英文状态的双引号(如
"my music/my favorite track.mp3")
;
两个引号的后一个,放的是输出目录。如果不加 -o "……"这个的话,会输出到默认的输出位置,这比较难找到。
-n mdx_extra 说的是用mdx_extra这个模型。这个比默认的mdx_extra_q的质量更好,主要体现在响度比较平均。另外,值得一提的是,demucs有4个模型库可供选择,GitHub上是这么说的:
除了默认的库,其他库在首次使用的时候会额外下载。
--two-stems=vocals 说的是在分离完模型里的4个轨道之后,会把vocals这个轨道之外的3个轨道合并起来,最终效果是只给出两个轨道,其中一个是vocals,另一个是no_vocals。这里的vocals是可以换掉的(如换成drums or bass)。
<hr/>
不想麻烦安装,可到史上最强的免费消音伴奏提取网站(demucs AI模型)线上分离音频:
Isolate vocals from any song for free
https://audiostrip.co.uk/
就是等候处理的时间有点久
原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/510755328
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