评分人数不足呦探分评分人数不足大众分评分方法
这个页面由 AI 根据官网公开信息整理，可能有错。产品团队可以认领后修改。 认领这个产品
不会编程？试试这些能直接用的同类产品
这个项目只有源代码，需要会编程才能用。
- 评分人数不足Ultimate Vocal Remover 人声伴奏分离
AI 生成用神经网络模型把歌曲里的人声和伴奏分开，可做卡拉 OK 伴奏
- 星标
- 2.9万
- GitHub 下载量
- 288.3万
- 复刻
- 3051
- 主要语言
- Python
- 许可证
- MIT
- 最近更新
复制安装指令（给 AI 编程工具）
粘贴到 Codex、Claude Code、Cursor、Trae 等 AI 编程工具里，回车就会开始安装。第一次复制前请先阅读风险提示。
这些文件由项目作者放在 GitHub 上，本站不开发、不托管这些软件，也不检测其代码；国内访问 GitHub 可能较慢。使用前请阅读 第三方软件风险提示和项目的许可证。 数据更新于 2026/11/01 报告问题
介绍
Spleeter 是 Deezer 研究团队开源的音源分离库，基于 Python 和 TensorFlow，附带预训练模型，可以在命令行、Python 代码或 Docker 中使用，也可以用自己的分轨数据集训练分离模型。Deezer 另有商业版 Spleeter Pro。
能做什么
- 二轨分离：人声与伴奏
- 四轨分离：人声、鼓、贝斯和其他；五轨分离再加上钢琴
- 借助 GPU 加快批量处理音频
运行需要：Python（pip install spleeter），并先安装 ffmpeg 和 libsndfile；也可用 Docker 镜像。GPU 可选，Apple M1 芯片存在 TensorFlow 兼容问题。对受版权保护的音乐进行分离前，需先取得权利人授权。
这段介绍由 AI 根据项目的公开说明整理，可能有疏漏，以项目主页为准。
评测
0 条评测还没有评测。用过的话，来写第一条吧。
写评测