StemRoller开源项目使用与启动教程

StemRoller开源项目使用与启动教程

stemroller Isolate vocals, drums, bass, and other instrumental stems from any song 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stemroller

1. 项目介绍

StemRoller 是一个开源应用，它允许用户从任何歌曲中分离出人声和乐器声道。这款应用使用了 Facebook 的先进 Demucs 算法来实现音乐的源分离，并且整合了 YouTube 的搜索结果。用户只需在搜索栏中输入歌曲名称或艺术家名字，点击“Split”按钮，即可开始分离过程。分离完成后，用户可以点击“Open”按钮来访问分离后的音乐轨道。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 StemRoller 项目的步骤：

首先，确保你已经安装了 Node.js 环境。

git clone https://github.com/stemrollerapp/stemroller.git
cd stemroller
npm i -D

对于 Windows 和 macOS 用户，运行以下命令来下载第三方应用：

npm run download-third-party-apps

Linux 用户需要全局安装 ffmpeg，使用你喜欢的包管理器，并且全局安装 demucs：

# 安装 ffmpeg
sudo apt-get install ffmpeg
# 安装 demucs
pip install demucs

如果遇到 "Couldn't find appropriate backend" 的错误，尝试安装 libsox-dev：

sudo apt-get install libsox-dev

以开发模式运行项目：

npm run dev

以生产模式构建和运行项目：

npm run build:svelte && npm run start

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 音乐制作：音乐制作人可以使用 StemRoller 来分离歌曲中的不同轨道，以便于混音或重新混制。
• 教育：教师可以使用 StemRoller 来展示音乐中的不同元素，帮助学生更好地理解音乐结构。

最佳实践

• 在处理大量歌曲时，建议使用高效的硬件以加快分离速度。
• 为了获得更好的分离效果，确保输入的歌曲文件质量较高。

4. 典型生态项目

目前，StemRoller 项目的生态系统中并没有列出特定的依赖项目。不过，任何涉及音频处理、机器学习或深度学习的项目都可能成为 StemRoller 的生态组成部分。开发者可以基于 StemRoller 的源代码进行扩展，开发出新的功能或工具。

stemroller Isolate vocals, drums, bass, and other instrumental stems from any song 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stemroller