Spleeter 是 Deezer 推出的免费音乐源分离工具。在这里，它从您那里获取一个音频文件，然后简单地提取人声、钢琴、鼓和其他声音，并将它们保存在单独的音频文件中。该工具使用机器学习算法来完成繁重的工作并精确工作。这基本上是一个命令行工具，安装后，您可以简单地从 MP3 文件上的终端开始使用它来分离音乐和人声。或者，您可以只用它来提取不同乐器的声音。这也是一个开源工具，您可以自由使用其代码或参与其开发。如果您想从歌曲或任何音频文件中提取音乐源，那么传统的编程将不起作用。你需要一些智能软件来做到这一点。这就是这款 Spleeter 的用武之地。您只需设置一次，然后通过运行一个简单的命令来使用它。您只需安装 Python 即可在您的 PC 或服务器上进行设置，然后随时使用它。它带有预训练的 2 个词干、4 个词干和 5 个词干模型，当您第一次使用时，它会自动下载。使用 Deezer 的这个免费音乐源分离工具：在您的 PC 上安装此工具的最佳方法是通过 Anaconda 发行版。或者，您也可以通过 Python 的“pip”命令安装它。甚至还有一个 Google Colab 笔记本，以防您想在不安装任何东西的情况下尝试一下。因此，只需启动终端，然后您只需运行以下任一命令即可安装它。conda install -c conda-forge 喷嘴或pip 安装喷嘴现在，安装后，您可以简单地开始使用它。准备一个音频文件来拆分其人声和音乐。只需导航到存储该音频文件的文件夹，然后运行以下命令。只需将“audio_example.mp3”替换为音频文件的名称即可。接下来，只需等待，完成后，它会将人声保存在输出文件夹中，其名称与输入音频文件的同名。喷嘴分离 -i audio_example.mp3 -p 喷嘴：2 茎 -o 输出在上面的屏幕截图中，您可以看到这个简单而强大的工具是如何工作的。每次想要将人声和音乐分开时，您只需要以这种方式使用它。然而，它可以做的远不止于此。我在上述命令中使用的 2 个主干模型仅负责人声和音乐分离。但是，如果您想分离鼓、贝斯等乐器的声音，请使用 4 个词干模型。它还有一个 5 个主干模型，您可以通过它分离人声、鼓、贝斯、钢琴等。另请参阅： 如何从中传输播放列表？Deezer 到 Spotify关闭的思考Spleeter 是一款非常好且准确的音乐源分离工具，您可以使用。这可以在任何平台上使用，甚至可以在 Google Colab 上在线使用。此外，这是一个开源工具，因此如果您想查看其代码，则可以在 GitHub 上找到它。我喜欢这个工具及其简单性，这个过程有点简单明了。但是，为了获得最佳性能，我建议您在具有良好 GPU 的计算机上使用它。
