【亲测免费】 深度学习音频分离工具：Vocal Remover

1. 项目基础介绍与主要编程语言

Vocal Remover 是一个基于深度学习的音频分离工具，主要用于从音乐中分离出人声和乐器部分。该项目使用 Python 编程语言开发，并依赖于 PyTorch 深度学习框架。

2. 项目核心功能

• 音频分离：Vocal Remover 的主要功能是将音频文件中的乐器部分和人声部分分离出来。
• 深度学习模型：项目使用深度神经网络来实现音频分离，包括 U-Net 卷积网络等多种先进的神经网络结构。
• CPU/GPU 支持：用户可以根据自己的硬件条件选择在 CPU 或 GPU 上运行模型。
• 命令行操作：通过简单的命令行指令，用户可以轻松地进行音频分离。

3. 项目最近更新的功能

• Test-Time-Augmentation (TTA)：最新版本中增加了 TTA 选项，用于提升分离质量，通过在测试时对输入数据进行数据增强，从而提高模型的泛化能力。
• 后处理选项：新增了基于人声音量对乐器部分进行遮蔽的后处理功能，这有助于进一步改善分离效果。需要注意的是，这是一个实验性功能，可能会带来一些问题。
• 版本更新：项目最近发布了多个版本更新，包括性能优化、错误修复以及用户体验的提升等。

通过这些更新，Vocal Remover 在音频分离领域的表现更加出色，为音乐创作者和音频工程师提供了一个强大的工具。