Advertisement

Spleeter-web是一个自托管的Web应用,它能够将任何歌曲分解成人声、伴奏、低音和/或鼓声等不同成分。该应用构建于React和Django之上。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Spleeter Web 是一款便捷的Web应用程序,专门设计用于分离或移除歌曲中的人声、伴奏、低音和/或鼓声等各个音色元素。 举例来说,用户可以利用它来将一首歌曲的人声部分与其它部分分离出来,或者通过删除人声来获得纯粹的器乐版本。 该应用集成了多种不同的音频源分离模型,包括(4stems-model),以及其他模型。 此外,该应用程序还将作为后端API服务使用,同时也会应用于前端界面。 它还将被部署在任务队列中,并且可以借助Docker镜像运行,其中包含具备GPU加速功能的镜像。 该产品支持Spleeter、Demucs、Tasnet和CrossNet-Open-Unmix(X-UMX)等音频源分离模型,每个模型都允许用户在UI中灵活配置一系列可调节的参数。 此外,该应用还提供动态混音功能,从而赋予用户对音频输出的精细控制。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Spleeter-WebWeb,助您元素。基ReactDjango...
    优质
    Spleeter-Web是一款开源的在线工具,利用React和Django技术栈实现自托管服务,帮助用户轻松分离音频文件中的各种乐器和声音元素,包括人声、伴奏、低音及鼓点等。 Spleeter Web 是一款用于隔离或删除任何歌曲的人声、伴奏、低音和鼓声成分的网络应用程序。例如,您可以使用它来分离曲目的人声部分,或者移除人声以获取乐器版本的歌曲。该应用支持多种不同的源分离模型:4stems-model、Demucs、Tasnet 和 CrossNet-Open-Unmix(X-UMX)。应用程序后端采用API架构,并利用Docker映像进行部署,包括具有GPU支持的映像。此外,它使用动态混音功能让用户可以控制音频混合过程,并且每个模型在用户界面上提供一系列可配置参数供调整。
  • 离:背景
    优质
    本课程深入探讨声源分离技术在音频处理中的应用,重点讲解如何从复杂声音环境中提取并分离出清晰的人声和伴奏音轨。 基于开源框架,我分离了语音文件,并提取了背景声伴奏和原始人声。使用BLSTM双向循环神经网络进行提取。文件中有两首成品歌曲,分别是《世间美好与你环环相扣》的分离版本。
  • Spam_SMS_Detector: PythonWeb动识别类垃圾短信。
    优质
    Spam_SMS_Detector是一款基于Python开发的网络应用程序,专为自动检测与分类垃圾短信设计,有效提升用户通讯安全。 此Web应用程序是Python中的垃圾邮件检测模型,可自动将短信分类为垃圾邮件或合法邮件(ham)。它是用Flask创建的,并部署在Heroku平台上。 如果您喜欢该项目,请给它一个:star: 并关注我 :grinning_face:。
  • 款具备Web界面优克隆软件,利进行录.zip
    优质
    这款创新的声优克隆软件提供直观的Web界面,允许用户录制并模仿各种声音,无论是使用自己的声音还是其他人的声音采样,轻松创建个性化的音频内容。 标题中的“一个带web界面的声音克隆工具,使用你的音色或任意声音来录制音频”表明这是一个基于Web的软件应用,其主要功能是模仿用户的声音或者任何其他输入的声音,生成类似的声音音频。这个工具可能利用了人工智能(AI)技术,特别是深度学习中的语音合成(Text-to-Speech, TTS)或声音转换(Voice Conversion, VC)技术。 在描述中,我们看到的是对标题的简洁复述,进一步确认了这是一个能够通过网络界面操作,让用户能够用自己的声音或者不同声音源创建音频的工具。这暗示了它可能具有用户友好的界面,方便非技术人员使用。 标签“python”表明这个工具的后端开发可能使用了Python编程语言。Python因其简洁明了的语法和丰富的库支持,在数据处理、机器学习以及Web开发等领域非常流行,因此很适合构建这样的应用。 从压缩包子文件的文件名“说明.txt”来看,这可能包含了关于如何使用该工具的详细说明或指南。另一个文件“clone-voice_main.zip”可能是该工具的主程序包,其中可能包含所有必要的代码、依赖库和其他资源文件,用户可能需要解压并运行这个文件来启动声音克隆工具。 关于声音克隆工具的工作原理,通常涉及到以下几个关键技术: 1. **音频处理**:工具首先需要能够记录和处理音频,这可能包括采样、编码、降噪等步骤,以便将声音数据转化为可处理的形式。 2. **特征提取**:使用信号处理和机器学习算法提取声音的特征,如频谱、梅尔频率倒谱系数(MFCCs)等。 3. **模型训练**:基于用户的声音样本,训练深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、变分自编码器(VAE)或Transformer,来学习声音的模式和特性。 4. **声音合成**:当模型训练完成,它可以用于生成新的音频,模仿原始的声音或转换为其他声音样式。 5. **Web界面**:前端部分可能使用HTML、CSS和JavaScript等技术构建,提供用户交互界面,允许用户上传声音样本、选择克隆选项,并播放生成的音频。 6. **服务器部署**:如果这是一个Web应用,那么还需要考虑服务器架构,如使用Flask或Django等Python Web框架进行部署,确保用户可以远程访问和使用工具。 在实际应用中,这种工具可能有多种用途,例如娱乐(语音聊天机器人)、教育(个性化TTS教学)、电影和游戏制作(角色配音)以及辅助技术(为失声者提供语音生成服务)。然而,在开发过程中也要注意隐私和伦理问题,因为声音数据可能包含敏感信息。因此,确保用户的数据安全与保护至关重要。
  • Matlab语信号录入代码-VMSep-2010:
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的语音信号处理代码,专注于实现歌声和伴奏的有效分离。适用于音频工程及音乐信息检索的研究者使用。 Matlab代码VMSep-2010可以从清华大学学士学位论文主题“将演唱声音与伴奏从单声道录音分离”中找到。该存储库中的代码可以实现以下两种运行方式: 如果在Matlab工作区中有混合信号,可以通过调用: [voiceaccom]=main(mix); 其中输入参数mix代表混合信号(必须为单声道,并以16kHz采样)。输出参数voice和accom将分别是演唱声音和伴奏。 或者,如果混合信号存储于文件中(也必须是以16kHz采样的单声道wav文件),则可以调用: vmsep(fileMix,fileVoice,fileAccom); 其中三个输入参数分别指定输入混音文件、输出演唱声音文件及输出伴奏文件的名称。您可以省略.wav扩展名,也可以仅提供fileMix,在这种情况下,输出文件的主要名称将是输入文件的主要名称加上_voice和_accom。 关于代码的工作原理,请查看ref文件夹中的相关文档。这项工作完成已久,因此代码将不再更新(对不起)。请根据自己的需求对它进行调整使用。
  • 使MATLAB元素
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行音频信号处理,实现对歌曲中音乐与人声元素的有效分离。通过算法优化,提高分离精度,为音乐制作提供技术支持。 分离歌曲中的音乐和人声
  • AI工智离工具.zip
    优质
    本工具是一款基于AI技术的人声与伴奏分离软件,能够高效准确地从音乐文件中提取出人声部分和乐器伴奏,便于后期编辑处理或单独欣赏。 自用非常不错的人声软件,可以自动分离北京音乐中的人声部分,只需将文件拖入软件即可使用。此外,该软件还能分离鼓声、琴声等多种乐器声音。
  • 使TensorflowDeezer离库(通过命令行提取、钢琴)- Python
    优质
    这是一款基于TensorFlow开发的开源Python工具包,由音乐科技公司Deezer提供。该库允许用户通过简单的命令行操作,从音频文件中精准地分离出人声、钢琴声或鼓点等特定乐器的声音信号。 Spleeter 是 Deezer 的一个音源分离库,使用 Python 编写的预训练模型,并基于 TensorFlow 构建。 该工具允许用户轻松地训练自己的源分离模型(前提是您拥有包含孤立音频源的数据集),并且提供了最先进的预训练模型来执行各种风格的音乐元素分离。这些包括人声与伴奏、鼓和贝斯等其他乐器的分离,以及更详细的五音轨分割:人声、鼓、贝斯、钢琴和其他部分。 Spleeter 在 musdb 数据集中表现出色,并且在 GPU 上运行时能够以比实时快 100 倍的速度将音频文件拆分为四个独立轨道。设计上支持直接通过命令行使用,同时也可作为 Python 库集成到您自己的开发环境中进行更深入的定制化应用。 安装方式多样,既可以通过 Conda 和 pip 安装,也可以选择 Docker 进行部署和运行。对于初次使用者来说,无需任何前期准备即可快速开始体验 Spleeter 的强大功能。
  • UVR5 离 免费软件依然关键。
    优质
    这款免费软件UVR5能够高效地将人声从音乐中分离出来,操作简便且效果显著,对于音频制作爱好者和专业人员来说是一款不可或缺的工具。 这个应用程序采用最先进的音源分离模型来从音频文件中去除人声。UVR的核心开发人员训练了软件包中提供的所有模型(除了Demucs的辅助模型)。