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分离歌曲音频中的人声和背景音乐

从一首歌中分离人声和BGM(背景音乐)

Spleeter

介绍

想要K歌却苦于找不到喜欢的音乐的纯BGM?想要去除歌曲中的各种乐器的背景音乐,来个清唱版?不如试试这个开源项目吧

来自法国的音乐流媒体公司 Deezer 开源了一个音轨分离软件 spleeter,只需输入一段命令就可以将音乐的人声和各种乐器声分离,支持 mp3、wav、ogg 等常见音频格式。

这款软件基于 TensorFlow 开发,效果拔群,有网友说自己曾经试过无数类似软件,spleeter 是最好用的一个。

我在配置好环境后,测试了一下,效果拔群,几乎是我使用过的最好的分离人声和消除背景音的工具。我使用的测试歌曲是米津玄师的《Lemon》

点击蓝字播放↓ 转换前:原声 转换后的人声部分:人声MP3 转换后的背景音乐部分:背景音MP3

虽然网页上的音频经过了压缩,音质不太好,但是可以很明显的感受到,分离的效果是非常明显的,人声的音频几乎听不到BGM了,BGM的音频也只能听到一点点的不和谐。

spleeter 还支持 GPU 加速。如果在 GPU 上运行,会比实时分解速度快 100 倍,也就是说分解一首 5 分钟的歌曲只需要 3 秒。即使是使用CPU,分解这样一首4分钟的音频,也只用了不到1分钟的时间,个人使用上来说过绝对足够了。

GitHub项目地址:Spleeter人声分离

使用方法

环境配置

操作系统: Mac OS / Windows / Linux Python: Version3.7 / Version 2.7 Conda: Miniconda

步骤

  1. 安装Conda环境
  2. 从GitHub上Clone项目到本地
  3. 使用Conda命令运行Spleeter完成人声音频分离

详细安装步骤

这里只以MacOS为例,Windows的步骤大同小异,有问题可以留言。

  1. 在Conda的官网上下载自己计算机对应版本的Conda安装程序,或者包管理器进行安装,Conda官网地址点击这里Conda,或者点击这里的下载页进行下载:Miniconda下载地址

    如下图,点击蓝字进行下载,32位的系统就下载32位的,64位的就下载64位的,Mac OS系统的直接下载.pkg文件就行。由于是国外的官网,可能下载会中断,耐心多下载几次即可,是在无法下载的可以在本文下面留言邮箱地址,我看到会把安装包发到你的邮箱📮里。

  2. 下载完成后,点击安装 如果遇到未信任的程序,无法安装,请到系统偏好设置->安全与隐私->允许从以下位置下载应用勾选AppStore和被认可的开发者

  3. 安装完成后,打开命令行工具iTerm,在命令行中输入:conda -V,如果输出不是command not found,那么Conda环境就安装成功了

  4. 如果本机有git,那么直接输入 git clone https://github.com/deezer/spleeter 克隆git仓库到本地,没有安装git的话点击:Spleeter人声分离,点击DownloadZIP,下载到本地

5.进入项目所在的文件夹,打开命令行,在命令行中输入命令: conda env create -f spleeter/conda/spleeter-cpu.yaml 按回车后,再输入命令 conda activate spleeter-cpu

如果想换成 GPU 环境,只需将上述代码中的 spleeter-cpu 换成 spleeter-gpu。

最后再输入: spleeter separate -i audio_example.mp3 -o audio_output -p spleeter:4stems

在分离音轨的命令中,加入选项 - p spleeter:4stems 来指定音轨数量,如果不加,系统默认分离为 2 个音轨。

最终乐器和人声将以 wav 文件的格式保存在 audio_output 文件夹中。 分离过程可以在 GPU 或 CPU 上执行。在 GPU 上运行,速度非常快,可以实现 100 倍的加速。

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