حاولت التعلم الآلي Spleeter. (شرح كيفية الاستخدام)
أنا yosi ، مدير Chillout with Beats.
لقد جربت Spleeter ، والتي أصبحت موضوعًا ساخنًا في الشوارع.
بسبب CLI (سطر الأوامر) ، يكون مستوى الصعوبة مرتفعًا.
سطر الأوامر ماذا؟إذا كنت لا تفهم ، فأنا لا أوصي بذلك.
في الوقت الحالي ، يرجى الاستماع إلى نتائج الأغنية التجريبية.
هذا مذهل.
البيانات الأصلية
البيانات الصوتية المستخرجة
بيانات غير غناء
نظرة عامة على Spleeter
على الرغم من أن موضوع فصل المصدر ليس موضوعًا معروفًا ، إلا أنه كان موضع اهتمام مجتمع كبير من الباحثين في مجال الإشارات الموسيقية لعقود.يبدأ بملاحظة بسيطة.عادةً ما تكون التسجيلات الموسيقية عبارة عن مزيج من مسارات آلات فردية متعددة (غناء رئيسي ، طبول ، جهير ، بيانو ، إلخ).مهام فصل مصادر الموسيقى هي:بالنظر إلى المزيج ، هل يمكن استعادة هذه المسارات الفردية (المعروفة أيضًا باسم السيقان)؟ هذا له العديد من الاستخدامات المحتملة.ضع في اعتبارك المعالجة المسبقة لمهام أخرى مثل إعادة التوزيع والخلط والاستماع النشط والأغراض التعليمية بالإضافة إلى النسخ.
ومن المثير للاهتمام أن دماغنا جيد جدًا في فصل الآلات الموسيقية.ركز فقط على إحدى الآلات الموجودة في هذا المسار (على سبيل المثال ، غناء رئيسي) وستسمع شيئًا مختلفًا تمامًا عن الآلات الأخرى.لكنه ليس فراقًا حقًا ، فما زلت تسمع جميع الأجزاء الأخرى.في كثير من الحالات ، قد لا يكون من الممكن استعادة المسارات الفردية المختلطة معًا بدقة.لذلك ، فإن التحدي يكمن في تقريبها قدر الإمكان.بمعنى آخر ، حاول الاقتراب من الأصل قدر الإمكان دون إحداث تشويه مفرط.
على مر السنين ، تمت دراسة العديد من الاستراتيجيات من قبل العشرات من فرق البحث العظيمة حول العالم.إذا كنت مهتمًا بهذه الرحلة الرائعة ، فيرجى قراءة نظرة عامة على هذه المقالة أو قراءتها.لقد اتخذت وتيرة التقدم الأخير قفزة كبيرة ، ويرجع ذلك أساسًا إلى التقدم في أساليب التعلم الآلي.للمتابعة ، يقارن الأشخاص الخوارزميات في حملات التصنيف الدولية.هذا يدل على أن أداء Spleeter يطابق أداء الخوارزمية المثلى المقترحة.
بالإضافة إلى ذلك ، Spleeter سريع جدًا. إذا كنت تقوم بتشغيل إصدار GPU ، فيمكنك توقع عزل أسرع 100 مرة من الوقت الفعلي ، مما يجعله مناسبًا لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
كيفية تثبيت Spleeter
الأول هو المكان المناسب للحصول على المعلومات.
القصة الرئيسية على الصفحة الرسمية هي "Spleeter".
تفضيلات Spleeter
لتشغيل Spleeter ، تحتاج أولاً إلى تهيئة البيئة.
قم بتنزيل وتثبيت Miniconda
ربما تكون كوندا هي الأسهل ، لذامينيكونداتقديم.
أعتقد أن التثبيت الافتراضي جيد.
قم بتثبيت Git
أنت بحاجة إلى عميل Git ، لذا قم بتنزيله وتثبيته.
أعتقد أن التثبيت الافتراضي جيد.
تثبيت Spleeter
لنظام التشغيل Windows ، ابدأ "Anaconda Prompt" من قائمة ابدأ.
بمجرد البدء ، انسخ والصق الأوامر التالية سطراً بسطر.
تركيب كوندا - ج مقياس كوندا - صياغة
conda env تخلق -f spleeter /conda/spleeter-cpu.yaml
كوندا تفعيل spleeter-cpu
التحقق من تشغيل Spleeter باستخدام مصدر الصوت التجريبي
cd spleeter python -m منفصل -h
إذا كان بإمكانك تثبيته دون أي مشكلة ، فسيتم عرض التعليمات التالية (تم وصف جزء فقط).
[–Verbose] -i AUDIO_FILENAMES [AUDIO_FILENAMES…]
[-o OUTPUT_PATH] [-n {دليل ، اسم ملف}]
[-d MAX_DURATION] [-c {wav، mp3، ogg، m4a، wma، flac}]
[-م]
تصدير إلى 2stem
python -m spleeter منفصل -i audio_example.mp3 -o audio_output
يتم تخزين الملف في مجلد "audio_output \ audio_example".
لقد جربته مرتين ، لكن في المرة الأولى لم أحصل إلا على "vocals.wav" بعد استخراج الأصوات.
إذا قمت بتنفيذ الأمر مرة أخرى (استخدم المفتاح العلوي على لوحة المفاتيح للرجوع إلى تاريخ الأمر) ، فسيتم إخراجه.
يتم أيضًا إخراج "Accompaniment.wav" بخلاف الغناء.
تصدير إلى 4stem
spleeter منفصل -i audio_example.mp3 -o audio_output -p spleeter: 4stems
إذا نجحت ، سيتم تصدير 4 ملفات على النحو التالي.
INFO: spleeter: ملف audio_output \ audio_example \ bass.wav مكتوب INFO: spleeter: ملف audio_output \ audio_example \ vocals.wav مكتوب INFO: spleeter: ملف audio_output \ audio_example \ drums.wav مكتوب INFO: spleeter: ملف audio_output \ audio_example \ other. WAV مكتوب
يمكنك تحديد عدد القسمة باستخدام "-p". حاليًا ، الأنواع الثلاثة التالية مدعومة.
spleeter:2stems（ボーカル、その他）spleeter:4stems（ボーカル、ベース、ドラム、その他)spleeter:5stems（ボーカル、ベース、ドラム、ピアノ、その他)
استخدم Spleeter لمصدر الصوت الخاص بك
إذا كنت ترغب في الاستمتاع بها بنفسك ، أعتقد أنه من المقبول استخراج الأغاني فقط من مصدر الصوت الذي مزقته بنفسك. (كن حذرًا لأنه سيخرج إذا قمت بتحميله على الشبكة)
سأصف فقط كيفية القيام بذلك.
أولاً ، انسخ الملف الذي أعددته إلى نفس مستوى "audio_example.mp3".
كل ما عليك فعله الآن هو تغيير الأمر "audio_example.mp3" إلى اسم الملف الذي قمت بإعداده.
spleeter منفصل -i audio_example.mp3 -o audio_output
لقد جربتها باللغة اليابانية ، لكنها نجحت.
أنا مندهش من أنه يمكن استخراجه بشكل جميل للغاية.
إذا تلقيت خطأ ، فقد يعمل إذا قمت بتغييره إلى أبجدية رقمية.
حاولت التعلم الآلي Spleeter. (شرح كيفية الاستخدام) ملخص
إنها تقنية رائعة.
علاوة على ذلك ، إذا كان لديك ساق ، فيمكنك معرفة المزيد.
هذا تخمين ، ولكن في الوقت الحالي يبدو أن هناك القليل من التعلم للصوت الياباني.
إذا كنت تتعلم من قرص كاريوكي مضغوط وما إلى ذلك ، فقد يكون من الممكن الاستخراج بدقة كبيرة.
أيضًا ، نظرًا لأنه يمكن استخدام هذا البرنامج مجانًا ، فهناك احتمال كبير بأن تظهر التطبيقات المضمنة في واجهة المستخدم الرسومية التي تستخدم هذه التقنية في المستقبل.
اعتقدت فجأة أنه سيكون من المدهش أن يتم دمج هذه التكنولوجيا وتقنية iZotope's Dialogue Match في اليوم الآخر.
コ メ ン ト
لقد بحثت في الاستخراج الصوتي قليلاً ، لذلك أقدم المعلومات.
الرجاء استخدامه كمواد عندما لا يمكنك التفكير في مقال.لا بأس إذا لم تستخدمه ، لكن w
لقد طرت من تصنيف الوصول السنوي ، ولكن بمرور الوقت ، تحسنت البيئة المحيطة بـ Spleeter بشكل كبير ، ووصلت إلى مستوى يمكن إدارته إذا كنت معتادًا على أجهزة الكمبيوتر الشخصية.
ومع ذلك ، إذا قمت بذلك بشكل صحيح ، فلا يمكنك استخدام Docker على الأقل ، ولكن إذا كان يقتصر على Windows ، فسيتم توفير تطبيق واجهة المستخدم الرسومية.
الاسم هو نفسه Spleeter GUI.
https://makenweb.com/#spleetergui
يبدو أنه تم تضمين جميع البيانات الضرورية ، لذلك يبدو أنه يمكن استخدامها على الفور.
أنا من مستخدمي Mac ، لذلك أستخدم Spleeter Web ، ولكن يبدو أن واجهة المستخدم الرسومية سهلة الاستخدام للغاية على Windows.
أنا آسف إذا لم ينجح الأمر لأنني لم أجربه ، ولكن يبدو أنه يعمل لأنه ثاني أكثر التطبيقات شعبية على GitHub فيما يتعلق بـ Spleeter.
حسنًا ، إذا قمت بتضمين مدفوع ، فهذا لا يتطابق مع LALAL.AI ، ولكن إذا كان مجانيًا ، أشعر أنه يمكنك التعرف عليه كخيار.
هناك القليل من المقالات باللغة اليابانية.
شكرا لك على تقديم المعلومات!
لم أكن أعرف ذلك ، لذلك سأبحث عنه قليلاً.
هذا حقا سهل.
والتحميل أمر مزعج عبر الإنترنت ، لكنه سهل وجيد محليًا.
اسمحوا لي أن أكتب مقال!
كما تعلم ، أعاد AUDIOSTRIP إحياء إزالة الصوت من Youtube من خلال خدمة عبر الإنترنت.
https://www.audiostrip.co.uk/
إنه مناسب تمامًا ، لكنني أشعر أنه سيختفي إذا انتشر بسبب مشكلات حقوق النشر ...
لم أكن أعرف على الإطلاق w
يبدو أنه نسخة مبسطة من Spleeter Web ، والتي يتم نشرها على GitHub وأنا أستخدمها أيضًا.
https://github.com/JeffreyCA/spleeter-web
لا يمكن لهذا الشخص استخدام Spleeter فحسب ، بل أيضًا Demucs و Tasnet و CrossNet-Open-Unmix (X-UMX) ، كما أنه يدعم الاستيراد من YouTube ، ولكنك تحتاج إلى استخدام Docker.
يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لبدء التشغيل ويستهلك الذاكرة.
نظرًا لأن هذا مجرد مزيج من youtubedl و ffmpeg و spleeter ، أشعر أنه لا توجد مشكلة للاستخدام الشخصي ، ولكن قد يكون الأمر مريبًا من حيث حقوق النشر عندما يصبح مفتوحًا للجمهور مثل AUDIOSTRIP.
شكرا على المعلومه!
Spleeter Web هذا مذهل.
أعتقد أنني سأحاول هذا أيضًا.
لم أستخدم Docker مطلقًا ، ولكن من المزعج حقًا تناول الكثير من السعة في الأنظمة الافتراضية.
أشعر أن AUDIOSTRIP يختفي (أو يزيل التنزيلات من Youtube).
أعتقد أنها مشكلة في أن تكون قادرًا على تنزيله.