{"id":52569,"date":"2019-11-11T00:00:00","date_gmt":"2019-11-10T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/otkryt-kod-spleeter-sistemy-dlya-razdeleniya-muzyki-i-golosa"},"modified":"2020-02-18T14:00:20","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:20","slug":"otkryt-kod-spleeter-sistemy-dlya-razdeleniya-muzyki-i-golosa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/otkryt-kod-spleeter-sistemy-dlya-razdeleniya-muzyki-i-golosa","title":{"rendered":"Der Code von Spleeter, einem System zur Trennung von Musik und Stimme, ist ver\u00f6ffentlicht worden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Der Streaming-Anbieter Deezer hat er\u00f6ffnet<\/a><\/noindex> die Quelltexte des experimentellen Projekts Spleeter, das ein maschinelles Lernsystem zur Trennung von Klangquellen aus komplexen Musikkompositionen entwickelt. Das Programm erm\u00f6glicht es, den Gesang aus einer Komposition zu entfernen und nur die musikalische Begleitung zu belassen, den Klang einzelner Instrumente zu manipulieren oder die Musik zu entfernen und den Gesang f\u00fcr das Overlay mit anderen Audiospuren, f\u00fcr Mixe, Karaoke oder Transkriptionen zu nutzen. Der Code des Projekts wurde in der Programmiersprache Python unter Verwendung der Tensorflow-Engine geschrieben und wird verbreitet<\/a><\/noindex> unterliegt der MIT-Lizenz.<\/p>\n

Zum Herunterladen angeboten<\/a><\/noindex> bereits trainierte Modelle zur Trennung von Gesang (einer Stimme) von der Begleitung sowie zur Trennung in 4 und 5 Str\u00f6me, die Gesang, Schlagzeug, Bass, Klavier und andere Kl\u00e4nge umfassen. Spleeter kann sowohl als Python-Bibliothek als auch als eigenst\u00e4ndige Kommandozeilenanwendung verwendet werden. Im einfachsten Fall werden auf Basis der Originaldatei zwei, vier oder f\u00fcnf Dateien mit Gesang und Elementen aus der Begleitung (vocals.wav, drums.wav, bass.wav, piano.wav, other.wav) erstellt.<\/a><\/noindex> Bei der Trennung in 2 und 4 Str\u00f6me bietet Spleeter eine sehr hohe Leistung. Zum Beispiel ben\u00f6tigt die Trennung einer Audiodatei in 4 Str\u00f6me auf einem System mit GPU 100 Mal weniger Zeit als die Dauer der Originalkomposition. Auf einem System mit einer NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU und einem 32-Kern Intel Xeon Gold 6134 Prozessor wurde die Verarbeitung einer Testkollektion von musDB, die drei Stunden und 27 Minuten dauert, in 90 Sekunden durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

Zu den Vorteilen von Spleeter im Vergleich zu anderen Entwicklungen im Bereich der Klangtrennung, wie dem Open-Source-Projekt<\/p>\n

\"Der<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n


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Open-Unmix , geh\u00f6rt die Verwendung von qualitativ hochwertigeren Modellen, die auf der Grundlage einer umfangreichen Sammlung von Audiodateien aufgebaut sind. Aufgrund von Urheberrechtsbeschr\u00e4nkungen sind Forscher im Bereich des maschinellen Lernens beim Zugang zu ziemlich sp\u00e4rlichen \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Sammlungen von Musikdateien eingeschr\u00e4nkt, w\u00e4hrend f\u00fcr Spleeter Modelle unter Einbeziehung von Daten aus einem umfangreichen Musik-Katalog von Deezer erstellt wurden.<\/a><\/noindex>im Vergleich <\/p>\n

Nach Vergleich<\/a><\/noindex> Mit Open-Unmix arbeitet das Tool Spleeter etwa 35 % schneller bei CPU-Tests, unterst\u00fctzt MP3-Dateien und erzeugt ein deutlich qualitativ besseres Ergebnis (bei der Trennung der Stimme in Open-Unmix bleiben Spuren einiger Instrumente zur\u00fcck, was wahrscheinlich darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass die Modelle von Open-Unmix auf einer Sammlung von lediglich 150 Kompositionen trainiert wurden). <\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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