NovaMSS音乐源分离v1.3.1社区版

NovaMSS 音乐源分离 v1.3.1 社区版

简介

NovaMSS 音乐源分离是一个功能强大的开源库，用于从音乐混合中分离人声、乐器和伴奏。它基于深度学习技术，并在广泛的数据集上进行训练，以实现卓越的性能。社区版提供了一组特定的功能，适合个人和非商业用途。

主要特性

• 单声道和立体声源分离：从单声道和立体声音频中分离人声、打击乐、低音和伴奏。
• 实时处理：使用 CUDA GPU 加速进行近实时处理。
• 定制模型：提供预训练模型，也可根据特定需求进行定制训练。
• API 和 CLI：支持 Python API 和命令行界面。

要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• Python 3.6 或更高版本
• NVIDIA GPU（推荐用于加速处理）
• CUDA Toolkit 和 cuDNN

安装

通过 pip 安装：

“`

pip install novamss

“`

或从源代码构建：

“`

cd NovaMSS

pip install -e .

“`

使用

“`python

import novamss

# 加载音频文件

audio_file = “input.wav”

# 创建源分离对象

separator = novamss.Separator()

# 分离音频源

sources = separator.separate(audio_file)

# 保存分离后的源

for name, source in sources.items():

source.write(“output_” + name + “.wav”)

“`

示例

社区支持

许可

NovaMSS 音乐源分离社区版在 Apache 2.0 许可下发布。

NovaMSS 音乐源分离社区版 v1.3.1

NovaMSS 是一个先进的音乐源分离库，由 Google 和 McGill 大学联合开发。该社区版专为研究人员和爱好者提供，提供免费且无限制地访问 NovaMSS 的核心功能。

特性

• 源分离：从音乐混合中分离声乐、鼓、低音和伴奏等单个源
• 混合创建：从分离的源重新创建音乐混合
• 增强：增强单个源的音量、均衡和其他属性
• 训练：使用自定义数据集对模型进行微调
• 用户友好界面：直观的 Python API 和交互式 Jupyter 笔记本

新功能（v1.3.1）

• 稳定的 MelGAN 声乐分离模型
• 预训练的声乐增强模型
• 改进的低音分离质量
• 可选的混合创建后处理
• 更多示例 Jupyter 笔记本

使用

许可

贡献

支持

NovaMSS音乐源分离v1.3.1社区版软件介绍

NovaMSS 基于最新 AI 模型优化的音乐源分离工具。它能够轻松地批量提取伴奏、人声、贝斯、鼓点等音轨，并且支持 GPU 加速，以提高处理速度和效率。社区版完全免费，简单易用，上传文件，点击处理，查看结果。可以直接打开分离后的音频文件位置，或使用内置的音频播放器播放分离后的音频文件。

软件截图

版本说明

Vindows-CPU版本支持Windows10、Windows11版本。安装包体积较小，适合没有Nvidia显卡的用户。

Vindows-GPU版本支持Windows10、Windows11版本。安装包体积较大，可使用Nvidia显卡加速。