د سټیمینګ چمتو کونکی Deezer د تجربوي پروژې سپلیټر سرچینې متنونه ، کوم چې د پیچلي آډیو ترکیبونو څخه د غږ سرچینې جلا کولو لپاره د ماشین زده کړې سیسټم رامینځته کوي. برنامه تاسو ته اجازه درکوي له ترکیب څخه غږونه لرې کړئ او یوازې د میوزیک ملګری پریږدئ ، د انفرادي وسیلو غږ تنظیم کړئ ، یا میوزیک پریږدئ او د بل غږ لړۍ سره د پوښلو لپاره غږ پریږدئ ، مکسونه رامینځته کړئ ، کراوکی یا لیږد. د پروژې کوډ په Python کې د Tensorflow انجن په کارولو سره لیکل شوی او د MIT جواز لاندې.
د بارولو لپاره د غږونو (یو غږ) له ملګرتوب څخه جلا کولو لپاره دمخه روزل شوي ماډلونه ، په بیله بیا په 4 او 5 جریانونو ویشلو لپاره ، پشمول د غږونو ، ډرمونو ، باس ، پیانو او پاتې غږونو. سپلیټر دواړه د Python کتابتون په توګه او د واحد کمانډ لاین افادیت په توګه کارول کیدی شي. په ساده قضیه کې، د سرچینې فایل پر بنسټ دوه، څلور یا پنځه فایلونه د غږ او ملګري اجزاو سره (vocals.wav، drums.wav، bass.wav، piano.wav، other.wav).
کله چې په 2 او 4 جریانونو ویشل شي ، سپلیټر خورا لوړ فعالیت وړاندې کوي ، د مثال په توګه ، کله چې د GPU کاروئ ، د آډیو فایل په 4 جریانونو ویشل د اصلي ترکیب مودې په پرتله 100 ځله لږ وخت نیسي. په سیسټم کې د NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU او د 32-core Intel Xeon Gold 6134 CPU سره، د musDB ازموینې ټولګه، چې درې ساعته او 27 دقیقې یې دوام وکړ، په 90 ثانیو کې پروسس شو.
د سپلیټر د ګټو په منځ کې، د آډیو جلا کولو په برخه کې د نورو پرمختګونو په پرتله، لکه د خلاصې سرچینې پروژه خلاص - Unmix، د لوړ کیفیت ماډلونو کارولو ته اشاره کوي چې د غږ فایلونو پراخه ټولګه څخه جوړ شوي. د کاپي حق محدودیتونو له امله ، د ماشین زده کړې څیړونکي د میوزیک فایلونو کافي لږ عامه راټولولو ته لاسرسی محدود دي ، پداسې حال کې چې د سپلیټر ماډلونه د ډیزر د پراخه میوزیک کتلاګ څخه ډیټا په کارولو سره رامینځته شوي.
د د Open-Unmix سره، د سپلیټر د جلا کولو وسیله شاوخوا 35٪ ګړندۍ ده کله چې په CPU کې ازمول کیږي، د MP3 فایلونو ملاتړ کوي، او د پام وړ غوره پایلې رامینځته کوي (په Open-Unmix کې د غږونو غږول د ځینو وسیلو نښې پریږدي، چې احتمال یې د حقیقت له امله دی. د Open-Unmix ماډلونه یوازې د 150 ترکیبونو په ټولګه کې روزل شوي).
سرچینه: opennet.ru