非常喜欢各类音乐类型的软件,工作之余偶尔会碰到提取歌曲伴奏以及提取歌曲人声的需求,网络上有很多的软件可以使用,比如RipX DeepAudio,izotope RX9,SpectraLayers,SpleeterGui等等,一些是开源的,一些是商业软件,但是在使用过程中总有优劣的选择,不同的人有不同级别的需求(商业软件局限于注册限制,同时商业软件也并非是最好的)。Ultimate Vocal Remover v5.4.0使用最先进的源分离模型从音频文件中删除人声。核心开发人员通过AI深度学习训练了此软件中所需的所有模型。此安装包包含 UVR 接口、Python、PyTorch 以及有效运行应用程序所需的其他依赖项。
请注意:
此安装程序适用于Windows10或者更高版本的系统用户。
Windows7 以下的系统未进行测试,不保证正常运行。
老旧的CPU硬件及系统,不保证程序能够正常运行。
处理过程中非常吃CPU性能,同时也可以选择使用GPU进行处理。
安装路径请勿包含中文。
项目开源地址:GitHub - Anjok07/ultimatevocalremovergui: GUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.
123网盘,百度网盘,天翼云盘链接在帖子最下方:
安装方法:下载完整的数据包后直接运行安装程序进行安装
安装.png
软件界面介绍:
软件界面介绍.png
AI算法模型提供了好几种分离模型,而且有不同的参数可以调节,我在上传的测试文件中,只选择了最后一种AI模型,调节参数保持默认,导出后的结果就已经很好了,如果有喜欢研究的朋友,可以尝试使用不同的算法模型,不同的参数设置,也许最终的效果会变得更好。百度网盘已经上传了一组测试处理后的文件,包含原版MP3,伴奏,人声,效果非常出色!可以自行试听参考。毫不夸张的说,有了他,你可以删除你之前电脑上所有的同类型的应用了,算法最先进的一个程序,没有之一。
训练好的高精度AI模型怎么去选?
只介绍其中3种类型的AI模型,其他的请自行测试效果。因为效果出色,处理时间长(这个因电脑性能决定,表示我的电脑是5年前的本子,现在有点拉跨),不能挨个测试评价,还请见谅。
AI模型的选择.png
温馨提示:处理的时候CPU是满负荷运转,当然有些玩机党有出色的独立显卡可以勾选使用GPU加速处理,建议设备不太自信的朋友,就用程序安装好后自带的AI模型就行,已经非常出色了,强行使用高精度模型或参数,可能处理一首歌曲的速度时间成几何倍数的增长。
只发精品,喜欢的朋友,记得评分支持一下哦,万分感谢!
123网盘:
https://www.123pan.com/s/1zv8Vv-qgWQ提取码:52PJ
采用分卷压缩,请下载到同一文件夹下面,点击任何一个分卷进行解压
百度网盘:
https://pan.baidu.com/s/1qO7BazmqJVLNQe37Qx_6rw?pwd=52PJ
提取码: 52PJ 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
天翼云盘:
https://cloud.189.cn/t/N7Vvyi2yi2Qb (访问码:3ovx),大文件貌似需要审核才能下载
采用分卷压缩,请下载到同一文件夹下面,点击任何一个分卷进行解压
关于网盘使用,也想用其他的网盘来着,关键是这安装程序还需要其他的支持库还有AI算法模型在文件夹当中,阿里什么的没办法完整分享,我把整个文件夹全部压缩到一起上传阿里,分享的时候提示不支持此类文件分享,有点坑爹啊,有知道的大神麻烦指导一下,存哪里方便。好多朋友说是蓝奏盘,文件上传大小由限制,AI模型体积大,不方便传到蓝奏。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
2024年11月16日
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