Advertisement

人声去除剂:运用深度神经网络的Vocal-Remover工具

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


简介:
这款名为Vocal-Remover的创新音频处理工具,采用先进的深度神经网络技术,能够高效精准地从音乐中分离和移除人声。无论是创作者、制作人还是音响爱好者,都能借助它轻松实现无歌词伴奏或背景音乐的制作与编辑,极大丰富了音乐创作的可能性。 人声消除是一个基于深度学习的工具,可以从您的歌曲中提取乐器音轨。 安装 获取人声消除: 下载最新版本。 安装PyTorch(请参阅相关文档进行具体操作)。 安装其他软件包: ```bash cd vocal-remover pip install -r requirements.txt ``` 用法 以下命令将输入音频文件分为乐器轨道和人声轨道。 它们另存为*_Instruments.wav 和 *_Vocals.wav。 在CPU上运行: ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile ``` 在GPU上运行: ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile --gpu 0 ``` 高级选项 --tta选项执行Test-Time-Augmentation以提高分离质量。 ```python python inference.py --input pathtoan --tta ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Vocal-Remover
    优质
    这款名为Vocal-Remover的创新音频处理工具,采用先进的深度神经网络技术,能够高效精准地从音乐中分离和移除人声。无论是创作者、制作人还是音响爱好者,都能借助它轻松实现无歌词伴奏或背景音乐的制作与编辑,极大丰富了音乐创作的可能性。 人声消除是一个基于深度学习的工具,可以从您的歌曲中提取乐器音轨。 安装 获取人声消除: 下载最新版本。 安装PyTorch(请参阅相关文档进行具体操作)。 安装其他软件包: ```bash cd vocal-remover pip install -r requirements.txt ``` 用法 以下命令将输入音频文件分为乐器轨道和人声轨道。 它们另存为*_Instruments.wav 和 *_Vocals.wav。 在CPU上运行: ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile ``` 在GPU上运行: ```python python inference.py --input pathtoanaudiofile --gpu 0 ``` 高级选项 --tta选项执行Test-Time-Augmentation以提高分离质量。 ```python python inference.py --input pathtoan --tta ```
  • 终极器GUI:基于界面
    优质
    终极人声消除器GUI是一款创新的应用程序界面,专为深度神经网络技术支持的人声去除设计。提供高效、精准的音频处理解决方案,适用于多种场景需求。 关于 该应用程序是GitHub用户创建并发布的人声去除AI的图形界面版本(GUI)。此版本包含由我训练的11个高性能模型。您可以查看tsurumeso发布的原始命令行版本。 特别感谢 编写AI代码的工程师们,感谢你们为构建这个GUI应用所付出的努力和奉献。 所有模型合作者及UVR开发人员,没有你们的帮助,这个项目不可能实现;谢谢大家的持续贡献! 主要负责图形界面设计与编码的开发者,非常感谢您让这款GUI变得生动有趣。您的辛勤工作和支持令人感激。 安装 该应用程序使用Tkinter制作而成,以确保跨平台兼容性,并应能在Windows、Mac和Linux系统上运行。 已测试的操作系统包括:Windows 10 和 Linux Ubuntu。请确认您正在使用的操作系统是否与此列表中的任一版本相匹配。 安装所需的应用程序与软件包 下载并安装Python 3.7(适用于Windows环境)。
  • N-BEATS-master.zip_智能/学习/_Python__智能/学习/_Python_
    优质
    N-BEATS-master 是一个使用Python编写的开源项目,专注于时间序列预测。该项目基于深度学习框架,应用了先进的神经网络架构N-BEATS,以实现高效的时间序列分析和预测能力。 N-BEATS是一种基于神经网络的单变量时间序列预测模型。其实现涉及使用深度学习技术来提高时间序列数据的预测精度。这种方法通过堆叠多个模块进行前向传播,每个模块包含一个逆向残差块和一个全连接层,用于捕捉复杂的时间依赖关系并生成未来值的精确预测。
  • HitPaw Watermark Remover v2.3.0.8 水印
    优质
    HitPaw Watermark Remover是一款专业的水印去除软件,版本v2.3.0.8提供了强大的图像处理功能,帮助用户轻松移除图片中的各种水印痕迹。 HitPaw Watermark Remover 是一款专业且实用的人工智能图像及视频去水印软件,拥有简洁的用户界面以及强大的功能配置,无论你是否精通电脑技术,都能快速掌握该软件并处理文件。它支持批量删除图片中的水印、路人或数码照片上的日期等信息。 HitPaw Watermark Remover 的主要功能包括: - 哑光填充:复制视频中任何部分覆盖以去除水印而不使画面模糊。 - 颜色填充:检测水印周围的颜色并用于隐藏视频中的标志。 - 平滑高斯模糊:通过平滑刷或模糊处理来删除视频的水印。 - 纹理修复:分析周围的颜色,使用最合适的颜色移除图片上的水印。 - 边缘填充:利用选择框边缘的颜色进行填充以去除图像上的标记。 - 平滑填充:同时水平和垂直移动颜色从照片中去除水印。
  • 基于彩色图像噪方法
    优质
    本研究提出了一种创新的彩色图像噪声去除技术,采用先进的去噪神经网络模型,有效提升图像清晰度和质量。 DnCNN是一种用于彩色图片去噪的去噪神经网络。
  • 学习箱:分析利器
    优质
    深度学习工具箱提供强大的功能与模块,助力研究者和工程师构建、训练及评估复杂的深度神经网络模型,是进行机器学习项目开发不可或缺的资源。 深度学习工具箱(开发阶段) 这是一组用于分析和可视化深度神经网络的工具。 该工具箱最初的目的是为了可视化网络以解决图像分类任务。这项工作的动机源于以下论文: Jason Yosinski,Jeff Clune,Anh Nguyen,Thomas Fuchs 和 Hod Lipson 在2015年国际机器学习大会(ICML)的深度学习研讨会上发表的研究成果。 主要设计目标包括但不限于: 模块化:可以在通用核心功能的基础上添加新的工具 框架不可知性:该工具箱应支持不同的神经网络框架,例如TensorFlow、Torch和Caffe等。 清晰的API:定义接口以便在其他程序中使用这些工具 全面的命令行界面(CLI):允许从命令行或脚本运行所有工具 易于使用的图形用户界面(GUI):提供对工具直观的操作方式 这项工作目前仍在进行之中。以下记录了一些已经实现的功能。 功能性: 展示了用于不同形状分类任务的网络可视化示例 主窗口包括选定层的激活情况
  • 基于卷积自编码器
    优质
    本研究提出一种基于卷积神经网络的噪声去除自编码器模型,旨在有效提升图像去噪效果。通过深度学习技术,优化图像处理算法,增强图像清晰度与细节恢复能力。 在MNIST数据集上使用自编码器实现了图像降噪工作,包括以下步骤:环境配置为Tensorflow 2.0-GPU、Windows 10 和 Anaconda;利用卷积自编码器进行图像的去噪处理;测试了自编码器对不同噪声水平的适应能力;计算重建后的图像与原始图像之间的峰值信噪比(PSNR)以评估降噪效果;最后,通过可视化卷积核和通道来分析整个降噪过程。
  • 基于卷积盲高斯噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法,专门用于有效去除图像中的盲高斯噪声,显著提升图像质量。 这篇论文的Matlab版本源码主要利用残差网络学习来实现盲高斯噪声去除。
  • 学习入门(、CNN、RNN、LSTM)
    优质
    本书为初学者提供了一条进入深度学习领域的便捷途径,详细介绍了人工神经网络的基础知识以及卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等核心概念与应用。 人工神经网络是一种模仿人脑结构与功能的计算模型。CNN(卷积神经网络)主要用于处理具有网格状拓扑的数据,如时间序列数据或图像;RNN(循环神经网络)则擅长处理序列预测问题,通过记忆先前的信息来影响后续的状态和输出;LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的RNN结构,能够更好地解决长期依赖的问题。
  • 机器学习、学习、.docx
    优质
    本文档探讨了机器学习的基础概念,并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展,机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、K均值聚类(K-Means)、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出,尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地,但它仅仅是众多算法之一。除了它之外,还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同,可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类: - **有监督学习**:这种类型的学习涉及带有标签的数据集,在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式,算法能够从标记好的示例中进行训练,并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**:在这种情况下,提供给模型的是未标注的输入变量集合(即只有X),没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**:该方法结合了有监督和无监督的特点,在训练过程中既利用带有标签的数据,也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**:这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下,智能体(agent)执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号,从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练,并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。