软件介绍

　　Spleeter基于TensorFlow开发，本身运行速度非常快。分离过程可以在GPU或CPU上执行。在GPU上运行，如果它将音频文件分成四个音轨，可以比实时速度快100倍。安装Spleeter并不难，只需克隆存储库并选择用 Conda 环境安装即可开始分离音频文件。由于操作还是很复杂的，需要有一定的python基础，所以国外大神做了个可视化版本，特此搬运。（虽然还是需要很多环境，但是总比python敲代码要简单太多了）

　　软件为绿色版，解压即用（前提电脑需要安装python环境并添加path到系统环境变量）。我已经将学习模型一同打包好了，免去了联网下载的麻烦。

　　本人在win10亲测通过。

　　用户可以根据自己的需求来训练模型，Deezer 还给出了在 musdb 数据集上的预训练模型，因此能直接拿来使用。

　　在官方提供的预训练模型里，spleeter 可将人声和乐器声分为 2 个音轨，已经能满足基本的要求。此外它还能把乐器声进一步分离为鼓、贝斯、钢琴及其他乐曲，加上人声，spleeter 最多可以分离出 5 个音轨。

使用方法

　　1、一定先安装python环境（3.7.X 或者3.6.X版本）并添加path到系统环境变量。

　　2、直接解压并管理员身份运行SpleetGUI.exe（第一次启动的时候会慢，要在后台安装ffmpeg环境）。注意左下角的“spleeter”字样要有绿色背景，这样就说明环境安装是成功的，否则软件不能正确运行。右侧的文字也会有Requirement already satisfied的提示。

　　3、注意，理论上支持所有的音频格式，选择文件时，下拉菜单中选择文件类型即可，否则默认MP3。

　　4、过程中软件会假死，这是正常操作的过程，不必担心。稍后在第一步选择的路径下会出现和您选择音频文件同名的文件夹

　　5、打开文件夹，会发现已经分离成了你选择的轨道数。

　　把这五个轨道拖入audition试试吧，效果非常好，完全按照乐器剥离了。