Spleeter는 Python으로 작성된 사전 훈련 된 모델이있는 Deezer 오디오 소스 분리 라이브러리이며 Tensorflow를 사용합니다.악기는 음악 트랙을 별도의 컴포넌트 (보컬, 드럼,베이스 및 기타 특정 사운드)로 나눌 수 있습니다.여러 오디오 트랙으로 분할 한 후 각각의 고유 한 목적 (보컬 제거, 기타 리듬 자르기 등)으로 사용할 수 있습니다.결과 오디오 트랙을 Audacity와 같은 오디오 편집기로 가져올 수 있습니다. 소스 분리 모델을 쉽게 학습 할 수 있으며 (분리 된 소스의 데이터 세트가 있다고 가정) 이미 다양한 훈련을 수행 할 수있는 최신 모델을 제공합니다.분리 : ... 보컬 (노래 소리) / 반주 분리 (2 줄) 보컬 / 드럼 /베이스 / 기타 분리 (4 줄) 보컬 / 드럼 /베이스 / 피아노 / 기타 분리 (5 줄) 2 줄 및 4 줄 모델musdb 데이터 셋의 최신 성능.Spleeter는 GPU에서 실행될 때 오디오 파일을 실시간보다 100 배 빠르게 4 개의 줄기로 분리 할 수 ​​있기 때문에 매우 빠릅니다.Spleeter는 Python 라이브러리와 같은 자체 개발 파이프 라인에서 직접뿐만 아니라 명령 줄에서 바로 사용할 수 있도록 설계되었습니다.Conda, pip와 함께 설치하거나 Docker와 함께 사용할 수 있습니다.빠른 시작 사용해 보시겠습니까?리포지토리를 복제하고 Conda 환경을 설치하여 다음과 같이 오디오 파일 분리를 시작하십시오.: 2stems -o output output / audio_example 폴더에 두 개의 분리 된 오디오 파일 (vocals.wav 및 accompaniment.wav)이 있어야합니다.자세한 문서는 저장소 위키를 확인하십시오.Spleeter를 온라인으로 사용할 수있는 비공식 웹 사이트도 있습니다.