Demucs Gui
1.2
デムクス GUIこれは音楽分離プロジェクトdemucs用の GUI です。
このプロジェクトは、コーディング経験のないユーザーでも簡単にトラックを分離できるようにすることを目的としています。使用方法やプロジェクトについてご質問がある場合は、問題を開いてお知らせください。元のプロジェクト Demucs は科学ライブラリtorch使用していたため、環境でパックされたバイナリは非常に大きく、正式リリース用のバイナリのみをパックします。
現在、私はこのプロジェクトのためにいくつかの新しい優れたモデル (10 ステム モデルなど) をトレーニングしています。しかし、学生の私には強力な GPU をレンタルするのに十分なお金がありません。皆様のご協力により、新しいモデルを最大 100 倍の速さでトレーニングできるようになります。この資金はモデルのトレーニングのみに使用し、モデルを無料で公開することを約束します。現在、モデルが学習しない問題が発生しており、まだ解決策を見つけています。
このプロジェクトが気に入っていただけましたら、私への寄付をご検討ください。
paypal.me/CarlGao4
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Mac のセキュリティ保護機能が原因でアプリケーションを起動できない場合は、次のことを試してください。
Windows の場合: Windows 8 以上
Mac の場合: macOS 10.15 以上
Linux の場合: Python 3.11 をインストールして実行できるシステム (Python 3.11 を使用してバイナリをパックするため)
メモリ: 合計メモリ (物理メモリとスワップメモリ) が少なくとも約 8GB 必要です。分割したいトラックが長いほど、より多くのメモリが必要になります。
GPU: NVIDIA GPU (計算能力が少なくとも 3.5 である必要があります)、Intel Arc および Iris Xe グラフィックス、および Apple MPS のみがサポートされています。少なくとも 2GB のプライベート メモリが必要です。
少なくとも Python 3.10 が必要です。その他の要件については、「バイナリのインストール」を参照してください。
ダウンロード用のバイナリはここから入手できます。
History.mdを参照してください。
リリースされたバイナリを使用している場合は、usage.md を参照してください。
この部分は、コードを自分で実行したい人向けに書かれています
FFmpeg は、Demucs-GUI でサポートされているオーディオ リーダーです。 Demucs-GUI は、 PATH環境変数に FFmpeg が存在する限り、FFmpeg を使用しようとします。 FFmpeg と FFprobe の両方が必要です。ソースからインストールするか、システム パッケージ マネージャーを使用するか、ビルド済みバイナリをダウンロードするか、conda を使用する (推奨) ことができます。
git submodule update --init --recursive実行する必要があります。注: Linux では、CUDAを使用したPyTorch がデフォルトです。
# For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.pyを実行して曲を分割してください。git submodule update --init --recursive実行する必要があります。 # For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.pyを実行して曲を分割してください。お使いの GPU がセレクターdeviceにリストされていない場合は、代わりに CPU を使用するか、問題を開いてこれが問題であると思われるかどうかをお知らせください。git submodule update --init --recursive実行する必要があります。 # For pip
pip install -r requirements_rocm.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.pyを実行して曲を分割してください。お使いの GPU がセレクターdeviceにリストされていない場合は、代わりに CPU を使用するか、問題を開いてこれが問題であると思われるかどうかをお知らせください。個別の Intel グラフィックス カード、または統合グラフィックス カードを備えた第 11 世代以降の Intel CPU を使用していることを確認してください(ドライバーが必要なため)。
git submodule update --init --recursive実行する必要があります。 # For pip
pip install -r requirements_intel_gpu_mkl.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.pyを実行して曲を分割してください。お使いの GPU がセレクターdeviceにリストされていない場合は、代わりに CPU を使用するか、問題を開いてこれが問題であると思われるかどうかをお知らせください。OSError: [WinError 126] Error loading "***torchlibbackend_with_compiler.dll" or one of its dependencies際にエラーが発生する場合があるため、手動で libuv をダウンロードして配置する必要がある場合があります。 Python サイト パッケージのインストール パスの下にあるtorchlibフォルダー。 conda 環境を使用している場合にこれを解決する簡単な方法の 1 つはconda install conda-forge::libuvを実行することです。 このプロジェクトには、MIT ライセンスに基づく Demucs のコードが含まれています。
