Spleeter音频分离技术：解决2stems模型分离失败的问题

前言
在音频处理领域，Spleeter 是一个非常受欢迎的开源工具，它基于深度学习技术，能够将音频文件分离为人声和伴奏。然而，很多用户在使用 Spleeter 的 2stems 模型时，可能会遇到分离失败的情况，即分离后的两个音频听起来完全一样。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案，帮助大家更好地使用 Spleeter 进行音频分离。

Spleeter 简介
Spleeter 是由 Deezer Research 开发的一个音频分离工具，它使用深度学习模型将音频文件分解为多个音轨。Spleeter 支持多种预训练模型，其中 2stems 模型是将音频分离为人声和伴奏的常用模型。

问题描述
在使用 Spleeter 的 2stems 模型进行音频分离时，如果分离后的两个音频听起来完全一样，这显然是不符合预期的。正常情况下，分离后的音频应该分别包含人声和伴奏。

可能的原因及解决方案

1.模型未正确加载
Spleeter 的 2stems 模型需要提前下载并放置在指定路径。如果模型未正确加载，可能会导致分离失败。

解决方案：

• 确保下载了正确的`2stems.tar.gz`模型文件，并将其解压到`pretrained_models/2stems`文件夹中。

• 检查模型文件的完整性，确保没有损坏。

2.输入音频问题
输入音频的质量可能影响分离效果。如果音频文件本身质量较差，或者人声与伴奏混合得过于紧密，分离效果可能会大打折扣。

解决方案：

• 尝试使用高质量的音频文件进行分离。

• 如果可能，选择人声和伴奏分离度较高的音频