Spleeter

免费背景音人声分离解决方案MVSEP-MDX23,足以和Spleeter分庭抗礼

    在音视频领域,把已经发布的混音歌曲或者音频文件逆向分离一直是世界性的课题。音波混合的物理特性导致在没有原始工程文件的情况下,将其还原和分离是一件很有难度的事情。    言及背景音人声分离技术,就不能不提Spleeter,它是一种用于音频源分离(音乐分离)的开源深度学习算法,由Deezer研究团队开发。使用的是一个性能取向的音源分离算法,并且为用户提供了已经预训练好的模型,能够开箱即用,这也是Spleeter泛用性高的原因之一,关于Spleeter,......

免费背景音人声分离解决方案MVSEP-MDX23,足以和Spleeter分庭抗礼

人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)

    在视频剪辑工作中,假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材,如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题,大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐,随后替换背景音乐进行二次创作,人工智能AI库Spleeter可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。    Spleeter的模型源来自最大的音乐网站Deezer,底层基于深度学习框架Tensorflow,它可以通过模型识别出素材中的背景音乐素材,从而判断出哪些是背景音乐,哪些是外部人声。&nbs......

人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)