vocal remover

보컬 리버

이것은 노래에서 악기 트랙을 추출하는 딥 러닝 기반 도구입니다.

설치

보컬 리버를 얻는다

여기에서 최신 버전을 다운로드하십시오.

Pytorch를 설치하십시오

참조 : 시작하십시오

다른 패키지를 설치하십시오

 cd vocal-remover
pip install -r requirements.txt

용법

다음 명령은 입력을 악기 및 보컬 트랙으로 분리합니다. 그들은 *_Instruments.wav 및 *_Vocals.wav 로 저장됩니다.

CPU에서 실행하십시오

 python inference.py --input path/to/an/audio/file

GPU에서 실행하십시오

 python inference.py --input path/to/an/audio/file --gpu 0

고급 옵션

--tta 옵션은 분리 품질을 향상시키기 위해 테스트 시간 방향을 수행합니다.

 python inference.py --input path/to/an/audio/file --tta --gpu 0

--postprocess 옵션 옵션은 보컬 볼륨을 기반으로 도구 부품을 마스크하여 분리 품질을 향상시킵니다.

경고

이것은 실험적인 기능입니다. 이 옵션에 문제가 있으면 비활성화하십시오.

 python inference.py --input path/to/an/audio/file --postprocess --gpu 0

자신의 모델을 훈련하십시오

데이터 세트를 배치하십시오

 path/to/dataset/
  +- instruments/
  |    +- 01_foo_inst.wav
  |    +- 02_bar_inst.mp3
  |    +- ...
  +- mixtures/
       +- 01_foo_mix.wav
       +- 02_bar_mix.mp3
       +- ...

모델을 훈련하십시오

 python train.py --dataset path/to/dataset --mixup_rate 0.5 --reduction_rate 0.5 --gpu 0

참조

• [1] Jansson et al., "깊은 U-net 컨볼 루션 네트워크로 노래하는 음성 분리", https://ejhumphrey.com/assets/pdf/jansson2017sing.pdf
• [2] Takahashi et al., "오디오 소스 분리를위한 멀티 스케일 멀티 밴드 덴 세트", https://arxiv.org/pdf/1706.09588.pdf
• [3] Takahashi et al., "Mmdenselstm : 오디오 소스 분리를위한 컨볼 루션 및 재발 성 신경망의 효율적인 조합", https://arxiv.org/pdf/1805.02410.pdf
• [4] Choi et al., "깊은 복잡한 U-net을 사용한 단계 인식 언어 향상", https://openreview.net/pdf?id=skertsacym
• [5] Jansson et al., "다중 계통 소스 분리를위한 복잡한 마스크를 배웠습니다", https://arxiv.org/pdf/2103.12864.pdf
• [6] Liutkus et al., "2016 신호 분리 평가 캠페인", 잠재 변수 분석 및 신호 분리 -12 번째 국제 회의