vocal remover

Remover vocal

Esta é uma ferramenta baseada em aprendizado profundo para extrair faixa instrumental de suas músicas.

Instalação

Obtendo-se-recompensa vocal

Faça o download da versão mais recente daqui.

Instale o pytorch

Veja : Comece

Instale os outros pacotes

 cd vocal-remover
pip install -r requirements.txt

Uso

O comando a seguir separa a entrada em faixas instrumentais e vocais. Eles são salvos como *_Instruments.wav e *_Vocals.wav .

Execute na CPU

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

Execute na GPU

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

Opções avançadas

--tta Opção executa o aumento do tempo de teste para melhorar a qualidade da separação.

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

--postprocess Opção máscara a peça instrumental com base no volume dos vocais para melhorar a qualidade da separação.

Aviso

Este é um recurso experimental. Se você tiver algum problema com esta opção, desative -a.

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

Treine seu próprio modelo

Coloque seu conjunto de dados

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

Treine um modelo

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

Referências

• [1] Jansson et al., "Separação de voz cantando com redes convolucionais de rede U profunda", https://ejhumphrey.com/assets/pdf/jansson2017sing.pdf
• [2] Takahashi et al., "Densenets de várias bandas em várias escalas para separação da fonte de áudio", https://arxiv.org/pdf/1706.09588.pdf
• [3] Takahashi et al., "MmDenselstm: uma combinação eficiente de redes neurais convolucionais e recorrentes para separação de fontes de áudio", https://arxiv.org/pdf/1805.02410.pdf
• [4] Choi et al., "Aprimoramento da fala com consciência de fase com um complexo U de profundo", https://openreview.net/pdf?id=skertsacym
• [5] Jansson et al., "Aprendeu máscaras complexas para separação de fonte de instrumentos múltiplos", https://arxiv.org/pdf/2103.12864.pdf
• [6] Liutkus et al., "A Campanha de Avaliação de Separação de Sinais de 2016", Análise Variável Latente e Separação de Sinais - 12ª Conferência Internacional