{"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\/es\/blog\/news\/otkryt-kod-spleeter-sistemy-dlya-razdeleniya-muzyki-i-golosa","title":{"rendered":"Se ha abierto el c\u00f3digo de Spleeter, un sistema para separar m\u00fasica y voz","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

El proveedor de streaming Deezer ha abierto<\/a><\/noindex> los c\u00f3digos fuente del proyecto experimental Spleeter, que desarrolla un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico para separar fuentes de sonido de composiciones sonoras complejas. El programa permite eliminar la voz de una composici\u00f3n y dejar solo la instrumental, manipular el sonido de instrumentos individuales o descartar la m\u00fasica y conservar la voz para superponerla sobre otra pista sonora, crear mezclas, karaoke o transcripciones. El c\u00f3digo del proyecto est\u00e1 escrito en Python utilizando el motor Tensorflow y se distribuye<\/a><\/noindex> bajo licencia MIT.<\/p>\n

Para descargar disponibles<\/a><\/noindex> modelos ya entrenados para separar la voz (una sola voz) de la instrumentaci\u00f3n, as\u00ed como para dividir en 4 y 5 flujos, incluyendo voz, bater\u00eda, bajos, piano y otros sonidos. Spleeter puede utilizarse tanto como una biblioteca de Python como en forma de una utilidad de l\u00ednea de comandos. En el caso m\u00e1s simple, a partir de un archivo de origen se crean<\/a><\/noindex> dos, cuatro o cinco archivos con la voz y los componentes de la instrumentaci\u00f3n (vocals.wav, drums.wav, bass.wav, piano.wav, other.wav).<\/p>\n

Al dividir en 2 y 4 flujos, Spleeter ofrece un rendimiento muy alto; por ejemplo, al utilizar una GPU, la separaci\u00f3n de un archivo de sonido en 4 flujos toma 100 veces menos tiempo que la duraci\u00f3n de la composici\u00f3n original. En un sistema con GPU NVIDIA GeForce GTX 1080 y CPU Intel Xeon Gold 6134 de 32 n\u00facleos, el procesamiento de una colecci\u00f3n de pruebas musDB, con una duraci\u00f3n de tres horas y 27 minutos, se complet\u00f3 en 90 segundos.<\/p>\n

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


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Entre las ventajas de Spleeter, en comparaci\u00f3n con otros desarrollos en el \u00e1rea de separaci\u00f3n de sonido, tales como el proyecto abierto Open-Unmix<\/a><\/noindex>, se menciona la utilizaci\u00f3n de modelos de mejor calidad, construidos sobre la base de una extensa colecci\u00f3n de archivos sonoros. Debido a las limitaciones de derechos de autor, los investigadores en aprendizaje autom\u00e1tico tienen acceso limitado a colecciones musicales p\u00fablicas bastante escasas, mientras que para Spleeter los modelos se construyeron aprovechando datos de un extenso cat\u00e1logo musical de Deezer. <\/p>\n

Por en comparaci\u00f3n<\/a><\/noindex> Con Open-Unmix, Spleeter realiza la separaci\u00f3n aproximadamente un 35% m\u00e1s r\u00e1pido en pruebas con CPU, admite archivos MP3 y genera resultados notablemente de mayor calidad (al separar la voz en Open-Unmix se dejan huellas de algunos instrumentos, lo que probablemente se deba a que los modelos de Open-Unmix est\u00e1n entrenados con una colecci\u00f3n de solo 150 composiciones). <\/p>\n

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

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