Github項目地址：https://github.com/deezer/spleeter
對於製作人，DJ以及任何想使用隔離音頻進行演奏的人來說，將歌曲拆分爲單獨的人聲和樂器一直是頭疼的問題。有很多方法可以執行此操作，但是該過程可能很耗時，並且結果通常不完美。如今，有一個全新的AI工具，可以簡單快速的解決這一難題，該軟件名稱就叫——Spleeter。
Spleeter是由法國的音樂流媒體公司Deezer開源，需向Spleeter提供一個音頻文件，它就會將其分成兩個、四個、五個等多個獨立的音軌，它支持mp3、wav、ogg等常見音頻格式。
Spleeter基於TensorFlow開發，本身運行速度非常快。分離過程可以在GPU或CPU上執行。在GPU上運行，如果它將音頻文件分成四個音軌，可以比實時速度快100倍。
安裝Spleeter並不難，只需克隆存儲庫並選擇用 Conda 環境安裝即可開始分離音頻文件，如下所示：
git clone https://github.com/Deezer/spleeter
conda envcreate-f spleeter/conda/spleeter-cpu.yaml
condaactivatespleeter-cpu
spleeter separate -i spleeter/audio_example.mp3 -p spleeter:2stems -ooutput
然後你就可通過選擇要執行的拆分類型，對你的文件進行處理，選項如下：
人聲（歌聲）/伴奏分離（兩個音軌）
人聲/鼓/貝斯/其他分離（四個音軌）
人聲/鼓/貝斯/鋼琴/其他分離器（五個音軌）
分離爲兩個/四個音軌的模型，在musdb數據集上具有最先進的性能，比實時速度快了100倍。
來源：開源最前線
