spleeter

Spleeterは、Deezer Researchによって開発されたオープンソースの音楽ソース分離ライブラリです。Pythonで書かれ、TensorFlowを搭載しており、混合されたオーディオトラックを個々のステムに分解できる最先端の事前学習済みモデルを提供します。対応する分離モードには、2ステム（ボーカルと伴奏）、4ステム（ボーカル、ドラム、ベース、その他）、5ステム（ボーカル、ドラム、ベース、ピアノ、その他）があります。2ステムおよび4ステムモデルはMUSDBデータセットで高い性能を達成しており、GPUハードウェア上では、Spleeterはリアルタイムより最大100倍高速にオーディオを処理できます。 このライブラリは、コマンドラインでの使用とカスタムPythonパイプラインへの統合の両方に対応しています。インストールはpipまたはDockerで可能で、ローカル設定なしで簡単に試せるGoogle Colabノートブックも提供されています。依存関係にはffmpegとlibsndfileが含まれ、Condaでインストールできます。プロジェクトは開発とテストにPoetryを使用して管理されています。 Spleeterの事前学習済みモデルは、iZotope RX 8（Music Rebalance）、Steinberg SpectralLayers 7（Unmix）、Acon Digital Acoustica 7、VirtualDJのステム分離、AlgoriddimのNeuralMixやdjayPROなど、プロフェッショナルなオーディオソフトウェアに採用されています。また、ISMIR 2021のMusic Demixing Challengeではベースラインとしても使用されています。より高速な処理と専用サポートを必要とするユーザー向けに、商用版のSpleeter ProがDeezer Tech Servicesから提供されています。 このプロジェクトはMITライセンスで公開され、Journal of Open Source Software（JOSS）に掲載されています。既知の制限には、TensorFlowの制約によるApple M1チップとの互換性問題や、WindowsでのCLIショートカットの問題があり、python -m spleeterでモジュールを直接呼び出すことで回避できます。