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Deezer 的(Tensorflow)音源分离库，可用命令行直接提取音乐中的人声、钢琴、鼓声等 关于 Spleeter 是 Deezer 源代码分离库，带有用 Python 编写的预训练模型，并使用 Tensorflow。 它可以轻松训练源分离模型（假设您有一个孤立源的数据集），并提供已经训练好的最先进的模型来执行各种风格的分离：人声（歌声）/伴奏分离（2 个词干）人声 /鼓/贝斯/其他分离（4个词干） 人声/鼓/贝斯/钢琴/其他分离（5个词干） 2个词干和4个词干模型在musdb数据集上有很高的表现。 Spleeter 也非常快，因为在 GPU 上运行时，它可以将音频文件分离为 4 个词干，比实时速度快 100 倍。 我们设计了 Spleeter，因此您可以直接从命令行使用它，也可以直接在您自己的开发管道中作为 Python 库使用它。 它可以与 Conda、pip 一起安装或与 Docker 一起使用。 快速入门 想尝试但不想安装任何东西？ 我们已经设置了一个 Google Colab。 准备好深入了解了吗？ 在几行中，您可以使用 Conda 安装 Spleete

笛子，古筝，二胡，编钟，琵琶等民乐音源，水果等宿主均可使用

ITU-R BS.1196-6 建议书 数字广播的音频编码 详细说明了适用于数字声音和电视广播的音源编码系统 它还详细说明了一种适用于 数字声音系统及电视广播系统后向兼容的多声道增强型系统 此文件有系統編解碼器算法組成方塊圖 但沒程式流程圖 文件討論內容概括如下 AC-3和E-AC3系列的音频编解码器 MPEG-1和MPEG-2，层II和层III音频 MPEG-2和MPEG-4 AAC音频 低复杂度型MPEG-H 3D音频 MPEG环绕

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