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

教你从视频中提取bgm背景音乐

学习感觉 “学习感觉”是一种使用Streamlit的网络应用程序，该应用程序使用深度学习来识别和提取音乐中的情感和情绪。 有了这个程序，您既可以浏览数据，也可以对自己的歌曲进行分类。 。