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SpleeterGui是一款专业的AI智能音轨分离软件，基于TensorFlow开发，能够将歌曲拆分成单独的部分，只要配合Deezer发布的AI训练模型，就可以实现相当高质量的人声与伴奏分离。且软件对新手非常友好，基本满足用户的使用需求。

软件介绍

经常玩音乐的人，一定会用到伴奏和人声分离，比如Audition或者RX7，但是面对复杂的乐器分离，这两款软件就束手无策了。

Spleeter是由法国的音乐流媒体公司Deezer开源，需向Spleeter提供一个音频文件，它就会将其分成两个、四个、五个等多个独立的音轨，它支持mp3、wav、ogg等常见音频格式。一在Github上线便获超高好评和浏览。

功能特色

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）

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。

使用方式

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。

更新日志

将项目升级到64位。