开源项目 `source_separation` 使用教程

开源项目 source_separation 使用教程

source_separation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/source_separation

1. 项目的目录结构及介绍

source_separation 项目的目录结构如下：

source_separation/
├── assets/
├── source_separation/
│   ├── __init__.py
│   ├── train.py
│   ├── train_jointly.py
│   ├── synthesize.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如图片、示例音频等。
• source_separation/: 项目的主要代码目录，包含训练、合成等功能的实现。
  • init.py: 初始化文件，用于将 source_separation 目录作为一个Python包。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • train_jointly.py: 联合训练模型的脚本。
  • synthesize.py: 合成音频的脚本。
  • ...: 其他辅助文件和模块。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本介绍、使用方法等。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于将项目打包并安装到Python环境中。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括以下几个：

• train.py: 用于训练语音分离模型的脚本。可以通过命令行参数指定训练数据、保存路径、模型名称等。

  python source_separation/train.py [YOUR_META_DIR] [SAVE_DIR] [MODEL NAME] [SAVE_PREFIX] [[OTHER OPTIONS]]
  

• train_jointly.py: 用于联合训练语音分离模型的脚本。适用于同时使用多个数据集进行训练。

  python source_separation/train_jointly.py [YOUR_VOICE_BANK_META_DIR] [YOUR_DSD100_META_DIR] [SAVE_DIR] [MODEL NAME] [SAVE_PREFIX] [[OTHER OPTIONS]]
  

• synthesize.py: 用于合成音频的脚本。可以对单个音频文件或整个目录中的音频文件进行处理。

  python source_separation/synthesize.py separate [INPUT_PATH] [OUTPUT_PATH] [MODEL NAME] [PRETRAINED_PATH] [[OTHER OPTIONS]]
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包及其版本。可以通过以下命令安装所有依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• setup.py: 项目的安装脚本，用于将项目打包并安装到Python环境中。可以通过以下命令安装项目：

  pip install -e .
  

• settings.py: 项目的配置文件，包含模型的超参数、数据路径等配置信息。在使用训练和合成脚本时，可以通过命令行参数指定不同的配置。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 source_separation 项目。希望本教程对您有所帮助！

source_separation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/source_separation