[파이썬] 음원 분리 모듈 | Spleeter

원문 : https://github.com/deezer/spleeter

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Spleeter에 대하여

Spleeter은 Python으로 작성된 사전 훈련 모델을 보유하고 있는 Deezer 음원 분리 라이브러리이 Tensorflow를 사용합니다. 음원 분리 모델을 쉽게 훈련할 수 있으며(분리된 소스의 데이터 세트가 필요) 다양한 분리 방식을 수행하기 위해 이미 훈련된 최첨단 모델을 제공합니다.

 

• 보컬(노래하는 목소리) / 반주 (2음원)
• 보컬/드럼/베이스/나머지 (4음원)
• 보컬/드럼/베이스/피아노/나머지 (5음원)

 

 

2음원과 4음원 모델은 *musdb 데이터 셋에서 높은 성능을 보입니다. Spleeter은 GPU에서 실행할 때 실시간보다 100배 더 빨라집니다.

*musdb는 Mixture(혼합물), Drums(드럼), Bass(베이스), Rest of the accompaniment(나머지 반주), Vocals(보컬)을 뜻하는 데이터 셋의 형태입니다.

 

Spleeter는 터미널에서 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 자체 개발 파이프라인에서 Python 라이브러리로사용할 수 있도록 설계되었습니다. pip를 사용하여 설치하거나 Docker와 함께 사용할 수 있습니다.

 

 

Spleeter를 사용하는 프로젝트 및 소프트웨어

출시 이후 GUI 또는 웹사이트들을 통해 Spleeter을 노출시키는 여러 프로젝트 포크가 있습니다.

우리는 이러한 서비스들을 운영하지 않고, 유지 혹은 직접적인 지원을 하지 않는 것을 알립니다.

 

다시 말해서, Spleeter을 이용하여 멋진 프로젝트들이 많이 만들어졌습니다. 특히 Spleeter 4 Max 프로젝트를 통해서 Ableton Live(음악 활동을 돕는 프로그램) 생태계에 가능성을 보았습니다.

 

Spleeter의 사전 훈련 모델은 전문 오디오 소프트웨어에서도 사용되고 있습니다.

다음은 관심을 가지고 있는 Spleeter 리스트입니다.

• iZotope : RX 8의 음악 리밸런싱 기능
• SpectralLayers : SpectralLayers 7에서 Unmix 기능
• Acon Digitla : Acoustica 7
• VirtualDJ : 음원 분리 기능
• Algoriddim : NeuralMix 및 djayPRO 앱 제품군

 

바로 시작해보기

설치 없이 바로 사용해보고 싶나요?

우리는 Google Colab을 세팅해놨습니다.

 

시작하실 준비가 되셨나요?

몇줄만으로 Spleeter을 설치하고, 오디오 파일에서 보컬 및 반주 부분을 분리할 수 있습니다.

# 여기 적힌 모든 명령어는 터미널에 작동 입력해야 합니다.

#spleeter를 다운로드하세요.
pip install spleeter

# 음악 폴더가 있는 경로로 진입하세요
cd path/to/file

# spleeter separate -p spleeter[x]stems -o output [음악 파일 이름].mp3
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio_example.mp3

 

전부 다 터미널창에 입력해주셔야합니다.

작업은 몇십초 내로 끝나며, 출력은 다음과 같이 진행됩니다.

• 원본 음악 파일이 있는 폴더에 output/[음악 파일 이름]/각종 wav 파일들(mp3처럼 실행해서 들어볼 수 있음)

이 링크를 클릭해서 더 자세한 Spleeter 사용 예제를 읽어보세요.