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人声提取工具Spleeter安装教程(Linux)

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上一篇文章介绍了Spleeter这款强大的人声提取工具:这应该是目前最好的人声提取工具,没有之一!
这篇文章就来分享一下安装的教程。因为在linux环境下安装spleeter相对要简单很多,这篇教程先以Ubuntu20.04系统介绍(在win系统下可以使用VMware虚拟机安装Ubuntu,之前永恒君也写过教程:传送门在这里
在安装之前,要确保运行Spleeter的计算机系统是64位,Spleeter不支持32位的系统。Linux:可以通过 uname –m命令查看,windows则可以在我的电脑 – 属性中进行查看。

在安装好Ubuntu20.04系统之后,就可以开始下面的步骤了。

安装步骤

1、下载并安装Anaconda

1-1 下载

Spleeter是基于python语言的工具,而Anaconda就是可以便捷获取python包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,可以大大减少因为包等依赖项的问题而造成的困扰,提升效率。可以简单理解,Anaconda可以更方便的进行安装Spleeter。

进入官网:
https://www.anaconda.com/products/individual

选择linux – Python 3.7 – 64-Bit (x86) Installer

如果上面的网站访问慢的话,可以试试这个清华大学的镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

选择linux的即可

下载下来是一个以.sh结尾的文件,这个是在linux系统中的脚本文件,类似于windows系统中的.exe文件。

1-2 安装

1)在.sh所在的文件夹点击右键,打开终端,输入命令 bash + sh文件名,.sh文件名字要换成你自己的,如:

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

2)按照提示,需要看一些条款,一路回车即可。

然后会问你是否同意条款,当然输入yes,不然呢?

系统提示安装的默认位置,一般直接回车即可

然后就进入安装的过程,稍等一会

接下来提示是否要初始化,一般输入yes

到这个界面,就说明安装成功了。

1-3 修改配置文件condarc

这样下载比较快。(因为源文件都在国外的服务器上,速度经常会不稳定)。

在终端里面输入命令:

sudo gedit ~/.condarc

或者在主目录下面,找到.condarc文件并打开,将下面的内容粘贴进去:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

2、安装Spleeter

2-1 建议为Spleeter创建单独的运行环境,名称取为music,并激活。
(这一步非必须,可直接进行步骤2-2安装Spleeter)

为了程序的稳定性,建议先通过Anaconda创建一个环境专门用来运行Spleeter,这个永恒君命名为music,使用python3.7。

打开终端,输入

conda activate base
conda create -n music python=3.7 #创建一个python3.7的环境,名字为music

完成之后,激活music环境,终端输入

conda activate music

2-2 终端输入下面的命令,安装Spleeter

这个过程视网络情况,可能需要耐心等待一会。

conda install -c conda-forge spleeter

出现下面的提示,就说明安装完成了。

3、下载训练模型(一定要注意存放的路径)

第一次分离音轨前需要给Spleeter一个“示范”,需要有个pretrained models(预训练模块)。

下载地址:
https://github.com/deezer/spleeter/releases

分离人声的话一般只需要2轨,下载图上2stems即可。

在主目录下面新建pretrained_models\2stems路径文件夹,将下载的模型文件解压到文件夹里面。

如果你使用的是4stems、5stems,则要相对应的在pretrained_models文件夹下面建立4stems、5stems文件夹。

4、分离提取人声

把需要分离的原始音乐文件 ppxhn.mp3 放在主目录,然后终端键入命令运行:

spleeter separate -i ppxhn.mp3 -p spleeter:2stems -o output

使用的是4stems、5stems的话,只需要把上面命令2stems改成4stems或者5stems即可。

出现下面的字样就说明提取成功了,在主目录下面会生成一个output\ppxhn的文件夹

accompaniment.wav是提取的背景
vocals.wav是提取的人声


小结一下

1、安装Anaconda,修改配置文件condarc。
2、安装Spleeter
3、下载训练模型
4、分离提取人声

其它问题:

1、32位win系统无法使用,64位系统可以使用,建议搭配64位的Python程序或者Anaconda。

2、训练模型如果下载很慢,可以建议使用GitHub文件加速下载地址转换:https://shrill-pond-3e81.hunsh.workers.dev/

转换后使用idm等下载即可。

下载成功后在主目录下依次建立文件夹 pretrained_models\2stems,将2stems.tar.gz解压缩后放置到这个文件夹中即可。

类似地也可建立文件夹并放置模型文件:
pretrained_models\2stems-finetune
pretrained_models\4stems
pretrained_models\4stems-finetune
pretrained_models\5stems
pretrained_models\5stems-finetune

-finetune这种是更为精确的高质量模型,使用方法也一样。

3、拆分类型选项

2stems、4stems、5stems三种分别对应分成2轨、4轨和5轨
人声(歌声)、伴奏分离 (2个音轨)
人声、鼓、贝斯、其他分离 (4个音轨)
人声、鼓、贝斯、钢琴、其他分离 (5个音轨)

4、支持的音频文件有mp3、wav、ogg

5、一次分离多个文件(比较费资源,不推荐)

spleeter separate \
     -i <path/to/audio1.mp3> <path/to/audio2.wav> <path/to/audio3.ogg> \
     -o audio_output
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