Spleeter音轨分离工具
音频的音轨分离问题，Spleeter真的是个不错的选择。用TensorFlow做底层，起来快、人声提取还挺干净，适合做音乐拆轨、剪辑啥的。
人声和伴奏分离做得稳，2 轨、4 轨甚至 5 轨分离都能搞定。像你想要把一首歌拆成纯人声和纯伴奏，几行代码就能跑出来，挺方便的。
深度学习模型也不是摆设，Spleeter 背后跑的是训练好的神经网络，对各种风格的音乐都挺适配。比如电音、摇滚、流行，人声提取都比较干净，不容易有杂音残留。
适合场景挺多的，比如你做混音、K 歌伴奏、音频，或者剪视频时需要干净人声，都能派上用场。搞学术研究的同学也可以拿它做预，省事。
用法也不复杂，安装个 pip install spleeter，命令行直接 spleeter separate -i song.mp3 -p spleeter:2stems -o output，几秒钟就出结果了。配置也能换，自己动手还能微调。
注意点就是跑模型的时候对显卡会有点依赖，CPU 也能用，不过速度会慢点。还有输出目录记得设定好，不然容易找不到文件。
如果你平时接触音频比较多，想自己动手拆人声，Spleeter是真的可以一试。顺手放几个资源链接，直接下载练手更快：
如果你用 Python 熟、又想在项目里做点音频玩法，Spleeter 这种半成品工具，真挺香的。
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