{"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\/novosti-interneta\/otkryt-kod-spleeter-sistemy-dlya-razdeleniya-muzyki-i-golosa","title":{"rendered":"Der Quellcode von Spleeter, einem System zur Trennung von Musik und Gesang, ist jetzt verf\u00fcgbar.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Streaming-Anbieter Deezer Ma\u00dfnahmen ergriffen<\/a><\/noindex> Der Quellcode des experimentellen Projekts Spleeter entwickelt ein Machine-Learning-System zur Trennung von Klangquellen aus komplexen Klangkompositionen. Mit diesem Programm k\u00f6nnen Gesangsspuren entfernt und nur die musikalische Begleitung beibehalten werden. Es erm\u00f6glicht die Manipulation des Klangs einzelner Instrumente oder das Entfernen der Musik, um die Stimme f\u00fcr die \u00dcberlagerung mit einem anderen Audiotrack, f\u00fcr Mixe, Karaoke oder Transkriptionen zu nutzen. Der Projektcode ist in Python unter Verwendung der Tensorflow-Engine geschrieben und wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> unter der MIT-Lizenz.<\/p>\n

Zum Download vorgeschlagene<\/a><\/noindex> bereits trainierte Modelle zur Trennung von Gesang (einer Stimme) von der Begleitung sowie zur Trennung in 4 und 5 Streams, die Gesang, Schlagzeug, Bass, Klavier und andere Kl\u00e4nge umfassen. Spleeter kann sowohl als Python-Bibliothek als auch als eigenst\u00e4ndiges Kommandozeilen-Tool verwendet werden. In der einfachsten Form wird auf Basis der Quelldatei erstellt<\/a><\/noindex> zwei, vier oder f\u00fcnf Dateien mit Gesang und den Komponenten der Begleitung (vocals.wav, drums.wav, bass.wav, piano.wav, other.wav).<\/p>\n

Beim Aufteilen auf 2 und 4 Threads bietet Spleeter eine sehr hohe Leistung. Beispielsweise dauert die Aufteilung einer Audiodatei auf 4 Threads unter Verwendung einer GPU 100 Mal weniger Zeit als die Dauer der urspr\u00fcnglichen Komposition. Auf einem System mit einer NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU und einem 32-Kern Intel Xeon Gold 6134 CPU wurde die Verarbeitung der Testkollektion musDB, die 3 Stunden und 27 Minuten dauert, in 90 Sekunden durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

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


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Zu den Vorteilen von Spleeter im Vergleich zu anderen Entwicklungen im Bereich der Audio-Trennung, wie dem Open-Source-Projekt Open-Unmix<\/a><\/noindex>, z\u00e4hlt die Anwendung qualitativ hochwertigerer Modelle, die auf einer umfangreichen Sammlung von Audiodateien basieren. Aufgrund von Urheberrechtsbeschr\u00e4nkungen haben Forscher im Bereich des maschinellen Lernens nur Zugriff auf recht sp\u00e4rliche \u00f6ffentliche Sammlungen musikalischer Dateien, w\u00e4hrend f\u00fcr Spleeter Modelle unter Nutzung von Daten aus dem umfangreichen Musikkatalog von Deezer erstellt wurden. <\/p>\n

Nach im Vergleich<\/a><\/noindex> Mit Open-Unmix erreicht Spleeter bei der Trennung eine etwa 35 % schnellere Leistung im CPU-Test, unterst\u00fctzt MP3-Dateien und liefert deutlich qualitativ hochwertigere Ergebnisse (bei der Stimmtrennung in Open-Unmix bleiben einige Instrumente erhalten, was wahrscheinlich darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass die Modelle von Open-Unmix auf einer Sammlung von insgesamt 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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Das Programm erm\u00f6glicht es, den Gesang aus einem St\u00fcck zu entfernen und nur die musikalische Begleitung zu lassen, das Klangbild einzelner Instrumente zu manipulieren oder die Musik wegzulassen und nur die Stimme f\u00fcr das Overlay auf einen anderen Klangtrack, die Erstellung von Mixen, Karaoke oder Transkriptionen zu belassen. 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