Об этом проекте

Spleeter — это библиотека с открытым исходным кодом для разделения музыкальных источников, разработанная Deezer Research. Написанная на Python и работающая на TensorFlow, она предоставляет предварительно обученные современные модели, которые могут разложить смешанный аудиотрек на отдельные дорожки (стемы). Поддерживаемые режимы разделения включают 2-стемный (вокал и аккомпанемент), 4-стемный (вокал, ударные, бас, прочее) и 5-стемный (вокал, ударные, бас, фортепиано, прочее). Модели 2-стем и 4-стем достигают высокой производительности на наборе данных MUSDB, а на GPU-оборудовании Spleeter может обрабатывать аудио до 100 раз быстрее реального времени. Библиотека предназначена как для использования из командной строки, так и для интеграции в собственные конвейеры Python. Установка доступна через pip или Docker, а для быстрого экспериментирования без локальной настройки предоставляется блокнот Google Colab. Зависимости включают ffmpeg и libsndfile, которые можно установить через Conda. Для разработки и тестирования проект управляется с помощью Poetry. Предварительно обученные модели Spleeter используются в профессиональном аудиопрограммном обеспечении, включая iZotope RX 8 (Music Rebalance), Steinberg SpectralLayers 7 (Unmix), Acon Digital Acoustica 7, выделение стемов в VirtualDJ, а также NeuralMix и djayPRO от Algoriddim. Он также служит эталоном в соревновании Music Demixing Challenge на ISMIR 2021. Коммерческая версия Spleeter Pro доступна через Deezer Tech Services для пользователей, которым нужна более быстрая обработка и выделенная поддержка. Проект распространяется под лицензией MIT и опубликован в Journal of Open Source Software (JOSS). Известные ограничения включают проблемы совместимости с чипами Apple M1 из-за ограничений TensorFlow, а также периодические проблемы с ярлыками командной строки в Windows, которые можно обойти, вызывая модуль напрямую через python -m spleeter.