Demucs Gui

ديموكس واجهة المستخدم الرسومية

هذه واجهة مستخدم رسومية لمشروع فصل الموسيقى demucs .

يهدف المشروع إلى السماح للمستخدمين الذين ليس لديهم أي خبرة في البرمجة بفصل المسارات دون صعوبة. إذا كان لديك أي سؤال حول الاستخدام أو المشروع، يرجى فتح مشكلة لتخبرنا بها. نظرًا لأن المشروع الأصلي Demucs استخدم torch المكتبة العلمية، فإن الثنائيات المعبأة بالبيئة كبيرة جدًا، وسنقوم فقط بتعبئة الثنائيات للإصدارات الرسمية.

تبرع لي

أقوم حاليًا بتدريب بعض النماذج الرائعة الجديدة (مثل نموذج 10 جذع) لهذا المشروع. ولكن كطالب ليس لدي ما يكفي من المال لاستئجار وحدات معالجة الرسومات القوية. بمساعدتك، يمكنني تدريب النماذج الجديدة بشكل أسرع بما يصل إلى 100 مرة. أعدك بأنني سأستخدم الأموال فقط لنماذج التدريب وسأطرح النماذج للجمهور مجانًا. أواجه حاليًا مشكلة عدم تعلم النموذج، وما زلت أجد حلاً.

إذا أعجبك هذا المشروع، يرجى التفكير في التبرع لي.

paypal.me/CarlGao4

علي باي رمز الاستجابة السريعة

ملاحظة لمستخدمي نظام التشغيل MacOS

إذا تعذر تشغيل التطبيق بسبب ميزة الحماية الأمنية لجهاز Mac، فجرّب ما يلي:

1. انقر بزر الماوس الأيمن على أيقونة تطبيق Demucs-GUI وحدد "فتح".
2. انقر على "فتح" مرة أخرى في النافذة التي تظهر كما يلي.

متطلبات النظام

تثبيت الثنائيات

إصدار النظام

لنظام التشغيل Windows: على الأقل Windows 8

لنظام التشغيل Mac: على الأقل macOS 10.15

لنظام التشغيل Linux: أي نظام يمكنه تثبيت وتشغيل python 3.11 (لأنني سأحزم الثنائيات باستخدام python 3.11)

الأجهزة

الذاكرة: ستكون هناك حاجة إلى حوالي 8 جيجابايت على الأقل من إجمالي الذاكرة (المادية والمبدلة). كلما زاد طول المسار الذي تريد فصله، زادت الحاجة إلى الذاكرة.

وحدة معالجة الرسومات: يتم دعم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA فقط (التي يجب أن تكون قدرتها الحاسوبية 3.5 على الأقل) وIntel Arc & Iris Xe Graphics وApple MPS. مطلوب ما لا يقل عن 2 غيغابايت من الذاكرة الخاصة.

تشغيل الأكواد بنفسك

مطلوب على الأقل Python 3.10. المتطلبات الأخرى يرجى الرجوع إلى تثبيت الثنائيات.

التنزيلات

الثنائيات للتحميل متاحة هنا.

تحديث التاريخ

يرجى الرجوع إلى History.md.

الاستخدام

إذا كنت تستخدم الثنائيات التي تم إصدارها، يرجى الرجوع إلى use.md

هذا الجزء مكتوب لأولئك الذين يريدون تشغيل الأكواد بأنفسهم

دعم إف إف إم بي إي جي

FFmpeg هو قارئ صوتي مدعوم لـ Demucs-GUI. سيحاول Demucs-GUI استخدام FFmpeg طالما أنه موجود في متغير بيئة PATH . مطلوب كل من FFmpeg وFFprobe. يمكنك تثبيته من المصدر أو استخدام مدير حزم النظام أو تنزيل الثنائيات المعدة مسبقًا أو استخدام conda (مستحسن).

وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط على نظام التشغيل Windows أو Apple MPS أو CUDA على Linux

1. تثبيت بايثون وجيت. يوصى باستخدام بيئة افتراضية مثل conda.
2. انسخ هذا المستودع وانتقل إلى هذا الفرع. يجب عليك تشغيل git submodule update --init --recursive منذ الإصدار 1.1a2.
3. استخدم النقطة لتثبيت كافة الحزم في ملف require.txt.

ملاحظة: في نظام التشغيل Linux، يكون PyTorch مع CUDA هو الإعداد الافتراضي.

 # For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPI

4. قم بتشغيل GuiMain.py وافصل أغنيتك!

تسريع CUDA (Windows فقط)

1. تثبيت بايثون وجيت. يوصى باستخدام بيئة افتراضية مثل conda.
2. انسخ هذا المستودع وانتقل إلى هذا الفرع. يجب عليك تشغيل git submodule update --init --recursive منذ الإصدار 1.1a2.
3. تجاوز هذه الخطوة إذا لم تكن بحاجة إلى تبديل الإصدار الافتراضي من PyTorch. قم بتثبيت الشعلة باستخدام cuda بموجب التعليمات على الموقع الرسمي لـ pyTorch. ليس هناك متطلبات لإصدار cuda، ولكن يجب أن يكون إصدار الشعلة 2.0.x (2.1.0 والإصدارات الأحدث قد تسبب أخطاء في بعض الأحيان)
4. استخدم النقطة لتثبيت كافة الحزم في ملف require_cuda.txt.

 # For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPI

5. قم بتشغيل GuiMain.py وافصل أغنيتك! إذا لم تكن وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك مدرجة في device التحديد، فيرجى استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) بدلاً من ذلك أو فتح مشكلة لإخبارنا إذا كنت تعتقد أن هذه مشكلة.

التسريع باستخدام AMD GPU (Linux فقط)

1. تثبيت بايثون وجيت. يوصى باستخدام بيئة افتراضية مثل conda.
2. انسخ هذا المستودع وانتقل إلى هذا الفرع. يجب عليك تشغيل git submodule update --init --recursive منذ الإصدار 1.1a2.
3. تجاوز هذه الخطوة إذا لم تكن بحاجة إلى تبديل الإصدار الافتراضي من PyTorch. قم بتثبيت الشعلة باستخدام cuda بموجب التعليمات على الموقع الرسمي لـ pyTorch. ليس هناك متطلبات لإصدار cuda، ولكن يجب أن يكون إصدار الشعلة 2.0.x (2.1.0 والإصدارات الأحدث قد تسبب أخطاء في بعض الأحيان)
4. استخدم النقطة لتثبيت كافة الحزم في require_rocm.txt.

 # For pip
pip install -r requirements_rocm.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPI

5. قم بتشغيل GuiMain.py وافصل أغنيتك! إذا لم تكن وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك مدرجة في device التحديد، فيرجى استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) بدلاً من ذلك أو فتح مشكلة لإخبارنا إذا كنت تعتقد أن هذه مشكلة.

تسريع مع إنتل GPU

تأكد من أن لديك بطاقة رسومات Intel منفصلة أو وحدة معالجة مركزية Intel من الجيل الحادي عشر أو أحدث مع بطاقة رسومات مدمجة (لأننا بحاجة إلى برنامج التشغيل الخاص بها)

1. قم بتثبيت أحدث برنامج تشغيل رسومات Intel (رابط Windows). يتطلب هذا المسرع برنامج تشغيل Intel® Arc™ & Iris® Xe Graphics (والذي يعني، Intel® Arc™ A-Series Graphics وIntel® Iris® Xe Graphics ومعالجات Intel® Core™ Ultra مع رسومات Intel® Arc™ Graphics). على الرغم من أنني لا أشجعك على استخدام هذا "المسرع" مع بطاقة الرسومات المدمجة لأنه قد يكون أبطأ من وحدة المعالجة المركزية النقية في بعض الأحيان.
2. تثبيت بايثون وجيت. يوصى باستخدام بيئة افتراضية مثل conda.
3. انسخ هذا المستودع وانتقل إلى هذا الفرع. يجب عليك تشغيل git submodule update --init --recursive منذ الإصدار 1.1a2.
4. استخدم النقطة لتثبيت كافة الحزم في require_intel_gpu_mkl.txt.

 # For pip
pip install -r requirements_intel_gpu_mkl.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPI

5. قم بتشغيل GuiMain.py وافصل أغنيتك! إذا لم تكن وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك مدرجة في device التحديد، فيرجى استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) بدلاً من ذلك أو فتح مشكلة لإخبارنا إذا كنت تعتقد أن هذه مشكلة.
6. إذا تعذر بدء التشغيل وأحيانًا يظهر خطأ مثل OSError: [WinError 126] Error loading "***torchlibbackend_with_compiler.dll" or one of its dependencies ، فقد يتعين عليك تنزيل libuv يدويًا ووضعه في مكانه. المجلد torchlib ضمن مسار تثبيت حزم موقع python الخاص بك. إحدى الطرق الأسهل لحل هذه المشكلة إذا كنت تستخدم بيئة conda هي تشغيل conda install conda-forge::libuv .

شكر وتقدير

يتضمن هذا المشروع كود Demucs بموجب ترخيص MIT.