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

음향 분리 모듈인 Spleeter을 사용하여 만든 코드입니다. 코드 실행 전에 터미널창에 pip install Spleeter를 입력해주세요. Spleeter 모듈의 사용 방법은 이곳을 클릭하여 알아볼 수 있습니다. 이 코드에서는 3가지를 입력받습니다. 1. 음원파일 갯수, 2, 4, 5 중 하나를 입력해주세요. 2 : 보컬 + 배경 음악 4 : 보컬 + 드럼 + 베이스 + 나머지 5 : 보컬 + 드럼 + 베이스 + 피아노 + 나머지 2. 폴더 경로 입력 ex) C:\music_file 3. 파일 이름 입력 (확장자명은 적지 않고, mp3만 가능함) ex) 브루노 마스 (Bruno Mars) - That’s What I Like mp3파일의 이름 중 띄어쓰기는 언더바(_)로 변경됩니다. import os..