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Deezer 源分离库,包括预先训练过的模型.

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工具介绍

Deezer 源分离库,包括预先训练过的模型.

[(https://anaconda.org/deezer-research/spleeter) [(https://hub.ZDocker.com/r/deezer/spleeter) [(https://colab.research.google.com/ZGitHub/blob/master/spleeter.ipynb) [(https://gitter.im/spleeter/community) [(https://josss.theoj.org/papers/259efe669945a343bad6ecb89018b)] :警告:Spleeter 2.1.0放出引入了一些断开的修改,包括新的CLI选项命名输入,以及专用的GPU包被放弃. 请阅读 ChangeGELOG 详情。 关于Spleet,是Deezer源分拆库,有Python所写的预训模型并使用Tensorflow. 它使得训练出源分离模型(假设您有被隔离的源的数据集)变得容易,并且提供了已经经过训练的用于进行各种分离风味的艺术模式: Vocals ( sing voice) / 伴奏分离 (2 round) Vocals / 鼓 / Bass / 其他分离 (4st

核心特点

  • •Vocals (singing voice) / accompaniment separation (2 stems)
  • •Vocals / drums / bass / other separation (4 stems)
  • •Vocals / drums / bass / piano / other separation (5 stems)
  • •iZotope in its *Music Rebalance* feature within RX 8
  • •SpectralLayers in its *Unmix* feature in SpectralLayers 7
  • •Acon Digital within Acoustica 7
  • •VirtualDJ in their stem isolation feature
  • •Algoriddim in their NeuralMix and djayPRO app suite
  • •Deezer Research - Source Separation Engine Story - Deezer tech blog post:
  • •English version

> 标签

Pythonaudio-processingbassdeep-learningdeezer

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月9日
分类编程语言
定价开源

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