spleeter

Spleeter é uma biblioteca de código aberto para separação de fontes musicais, desenvolvida pela Deezer Research. Escrita em Python e alimentada por TensorFlow, ela fornece modelos pré-treinados de última geração que podem decompor uma faixa de áudio mixada em faixas individuais. Os modos de separação suportados incluem 2 faixas (vocais e acompanhamento), 4 faixas (vocais, bateria, baixo, outros) e 5 faixas (vocais, bateria, baixo, piano, outros). Os modelos de 2 e 4 faixas alcançam alto desempenho no conjunto de dados MUSDB, e em hardware GPU o Spleeter pode processar áudio até 100 vezes mais rápido que o tempo real. A biblioteca é projetada tanto para uso em linha de comando quanto para integração em pipelines Python personalizados. A instalação está disponível via pip ou Docker, e um notebook Google Colab é fornecido para experimentação rápida sem configuração local. As dependências incluem ffmpeg e libsndfile, instaláveis via Conda. O projeto é gerenciado com Poetry para desenvolvimento e testes. Os modelos pré-treinados do Spleeter foram adotados por software de áudio profissional, incluindo iZotope RX 8 (Music Rebalance), Steinberg SpectralLayers 7 (Unmix), Acon Digital Acoustica 7, isolamento de faixas no VirtualDJ e NeuralMix e djayPRO da Algoriddim. Ele também serve como referência no Music Demixing Challenge no ISMIR 2021. Uma versão comercial, Spleeter Pro, está disponível através da Deezer Tech Services para usuários que precisam de processamento mais rápido e suporte dedicado. O projeto é licenciado sob MIT e publicado no Journal of Open Source Software (JOSS). Limitações conhecidas incluem problemas de compatibilidade com chips Apple M1 devido a restrições do TensorFlow e problemas ocasionais de atalhos de CLI no Windows, que podem ser contornados invocando o módulo diretamente via python -m spleeter.