人声与背景音乐自动分离

依赖

1. python
2. ffmpeg
3. tensorflow
4. spleeter

搭建环境

1. Python安装
2. FFmpeg环境
   • 官网下载ffmpeg运行包
   • 放置路径设置到环境变量中
   • python配置安装ffmepg

     pip install FFmpeg
     控制台执行ffmpeg 查看是否可以找到ffmpeg，如果有输出用法说明安装成功;
     

3. tensorflow安装
4. spleeter安装
   • pip install spleeter
   • 下载模型文件2stems.tar.gz
5. 测试工程配置 ```
   • 创建一个spleeter的文件夹
   • 在spleeter文件夹中再创建一个pretrained_models文件夹
   • 把你下载好的预测模型解压到这个pretrained_models文件夹中 ```
6. 执行指令

   Python -m spleeter separate D:\spleeter\gimmemore.mp4 -p spleeter:2stems -o D:\aa 
   

   说明：

    D:\spleeter\gimmemore.mp4为原始文件  
    2stems为模型文件名  
    D:\aa 为分离出的两个音频文件存放目录  
   

7. 原文路径
   
   见 参考4

参考

1. 国外付费工具体验

2. git spleeter项目

3. spleeter 模型文件 2stems.tar.gz

4. 基于python，利用Spleeter实现人声音频分离（详细教程）

5. 业界比较流行的人声分离算法模型