music_source_separation：音频分离利器，音乐制作新助手

music_source_separation：音频分离利器，音乐制作新助手

music_source_separation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mus/music_source_separation

项目介绍

music_source_separation 是一个基于 PyTorch 实现的音乐源分离项目。它的任务是将音频录制分离成独立的源。通过安装此仓库，用户可以轻松地将自己喜欢的歌曲分离成不同的声道源，如人声与伴奏。此外，用户还可以使用此项目来训练自己的音乐源分离系统。该项目还包括语音增强、乐器分离等功能。

项目技术分析

music_source_separation 采用了深度学习框架 PyTorch，其核心是 ResUNet143 网络结构，这种结构在音乐源分离任务中表现出色。项目提供了预训练的检查点（checkpoints），用户可以直接使用这些检查点进行音频分离。此外，项目还支持从零开始训练音乐源分离系统，提供了完整的训练流程和数据集准备脚本。

项目及技术应用场景

music_source_separation 的应用场景广泛，包括但不限于以下几方面：

1. 音乐制作：音乐制作人可以使用该项目将混音中的各个声道分离出来，便于后续的音频处理和混音调整。
2. 声音增强：该项目支持语音增强，有助于提高音频的清晰度和质量。
3. 学术研究：对于音频处理和音乐信息检索领域的研究人员来说，该项目提供了一个强大的工具，可以进行各种实验和算法改进。
4. 个人娱乐：音乐爱好者可以通过该项目将喜欢的歌曲分离出人声和其他乐器，实现个性化的音乐体验。

项目特点

music_source_separation 具有以下特点：

1. 易用性：项目提供了简单的安装和使用步骤，用户无需复杂的配置即可使用预训练模型进行音频分离。
2. 灵活性：用户可以选择直接使用预训练的检查点，也可以根据自己的需求从头开始训练模型。
3. 高效性：项目使用了高效的 ResUNet143 网络结构，能够在较短时间内完成音频分离任务。
4. 多场景适用：无论是音乐制作、声音增强还是学术研究，该项目都能满足不同用户的需求。

安装与使用

方法1：通过安装包进行分离

首先，使用以下命令安装项目：

python3 setup.py install

然后，运行以下 Python 脚本进行音频分离：

python3 separate_scripts/separate.py 
    --audio_path="./resources/vocals_accompaniment_10s.mp3" 
    --source_type="accompaniment"

方法2：使用源代码进行分离

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 下载检查点：

./separate_scripts/download_checkpoints.sh

3. 分离人声和伴奏：

./separate_scripts/separate_vocals.sh "resources/vocals_accompaniment_10s.mp3" "sep_vocals.mp3"
./separate_scripts/separate_accompaniment.sh "resources/vocals_accompaniment_10s.mp3" "sep_accompaniment.mp3"

从头开始训练音乐源分离系统

1. 下载数据集：项目使用了 MUSDB18 数据集进行训练，执行以下脚本下载并解压数据集：

./scripts/0_download_datasets/musdb18.sh

2. 将音频文件打包为 hdf5 文件：

"./scripts/1_pack_audios_to_hdf5s/musdb18/sr=44100,chn=2.sh"

3. 创建训练索引：

./scripts/2_create_indexes/musdb18/create_indexes.sh

4. 创建评估音频：

./scripts/3_create_evaluation_audios/musdb18/create_evaluation_audios.sh

5. 训练、评估并保存检查点：

./scripts/4_train/musdb18/train.sh

6. 推断：

./scripts/5_inference/musdb18/inference.sh

music_source_separation 项目的出现为音乐制作和音频处理提供了一个强大的工具，无论是专业人士还是普通用户，都能从中受益。通过简单的操作，用户可以轻松地将音频分离成不同的声道源，从而实现更高效的音乐制作流程。如果你对音乐源分离感兴趣，不妨尝试一下 music_source_separation，看看它能为你带来哪些惊喜。

music_source_separation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mus/music_source_separation