Demucs 音源分離スキル は何をしますか?
Meta の Demucs ニューラルネットワークモデル(demucs Python パッケージ経由)を使用して、オーディオトラックをボーカル、ドラム、ベース、その他に個別のステムに分離します。WAV および MP3 ファイルのバッチ処理に対応し、分離されたステムは FLAC または WAV 形式で出力できます。さらに、FFmpeg と統合してフォーマット変換や分離後のラウドネス調整も可能です。
インストール
環境に合わせて上流のインストール手順またはセットアップパスを使用してください。
- conda env update -f environment-cpu.yml # GPU がない場合
- conda env update -f environment-cuda.yml # GPU がある場合
- conda activate demucs
- pip install -e .
上流からの要件と注意点:
- カスタム CUDA コードが必要ですが、まだリリース準備ができていません。
- 少なくとも Python 3.8 が必要です。分離のみの要件については requirements_minimal.txt を参照してください。
- python3 と書かれている場合は、python.exe に置き換えてください。コマンドは常に適切なターミナルから実行してください。
基本的な使用方法または開始時の注意事項:
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新しいモデルを学習する場合は、environment-[cpu|cuda].yml(または requirements.txt)を使用してください。
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Windows ユーザー向け
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Anaconda コンソールを使用してください。
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上流ドキュメントから抽出: https://raw.githubusercontent.com/adefossez/demucs/HEAD/README.md