Spleeter, sizin ve karaoke geceleriniz için enstrümanlar oluşturabilen bir yapay zeka aracıdır

Spleeter, sizin için enstrümantal hale getirebilen ve daha fazlasını yapabilen, her müzik yapımcısının cephaneliğinde harika bir araç olan bir yapay zeka aracıdır.

Eğer siz de benim gibi müzikle ilgileniyorsanız, muhtemelen siz de en sevdiğiniz şarkılardan bazılarının enstrümantal versiyonlarını bulma konusunda tavşan deliğine girmişsinizdir. Spleeter gibi yapay zeka araçlarının harika olmasının nedeni budur; çünkü herhangi bir şarkıyı enstrümantal ve acapella gibi köklerine ayırabilir. Birkaç yıldır takip ettiğim bir araç ve şu anda o kadar harika bir yerde ki sanırım kendi karaoke gecesini düzenlemek veya sadece en sevdikleri şarkıların enstrümantallerini dinlemek isteyen herkese uygun olacaktır. şarkılar.

Kaynak: Spleeter

Spleeter bir süredir buralardaydı yıllarve ara sıra müzik prodüksiyonuyla ilgilenen biri olarak, vokal parçasını enstrümantasyondan ayırarak şarkıların kaçak remikslerini oluşturmak harika oldu. Ancak Spleeter'ın yapabileceği tek şey bu değildir ve inanılmaz derecede güçlü bir araçtır. Bir parçayı en fazla beş ayrı gövdeye ayırabilirsiniz: vokal, piyano, davul, bas ve "diğer". Eğer sadece vokallerden ayrılmış bir enstrümantal istiyorsanız, bunu yapan iki gövdeli bir model de var.

Müzik dinlerseniz, kesinlikle farklı bölümlerine odaklanabilirsiniz, ancak yine de müziğin diğer bölümlerini de duyacaksınız. Spleeter'ın yaptığı aslında bu odağı alıp karışımın geri kalanından izole etmektir. Mükemmel değil çünkü müzik birbirine karıştırıldığında frekanslar örtüşebilir, ancak bu işi halleder ve bazı parçalarda işe yarar Gerçekten Peki. Frank Sinatra'nınki gibi daha basit parçalar Benimle aya uç Modern Baseball'unki gibi daha telaşlı olan diğer şarkılar mükemmel bir şekilde duyulacaktır. Thrash Parçacığı özellikle enstrümantal olarak oldukça iyi sonuç verecektir, ancak vokal bileşeni iyi olabilir ancak kulağa boş gelebilir.

Spleeter'ın daha da şaşırtıcı yanı, ücretsiz bir araç olarak, önceden karıştırılmış müziklerin karışımını çözmede en iyilerden biri olmasıdır. Müziği, gerçekte çalan müziğin kabaca 100 katı hızında ayırmak için GPU hızlandırmasını kullandığından gerçekten de hızlıdır. Bu, kolayca indirebileceğiniz bir Python programıdır, dolayısıyla bir Windows makinesinde kurulumu ve çalıştırması son derece kolaydır. Standart MP3 dosyalarıyla çalışsa da, daha yüksek kaliteli müzikle daha iyi sonuçlar elde edersiniz.

Spleeter ile ilgili en şaşırtıcı şey, Spotify'ın müzik akışı rakibi olan Deezer tarafından geliştirilmiş olmasıdır. Deezer, Spleeter'ı orijinal olarak meta verilerini zenginleştirmek amacıyla vokal ve enstrümantal parçaları analiz etmek için bir araç olarak yaptı ve Spleeter'ın daha hızlı ve bulut tabanlı bir Pro sürümü de var.

Spleeter nasıl kullanılır?

Parçalarınızın kendi enstrümantal versiyonlarını yaratma fikri hoşunuza gidiyorsa Spleeter'ı kesinlikle denemelisiniz! Kurulumu ve kurulumu kolaydır ve Python 3.8'in kurulu olduğundan emin olmanız yeterlidir. Diğer Python sürümlerini de kullanabilirsiniz ancak uyumluluk garantisi yoktur.

Kurulduktan sonra ffmpeg'in kurulu olduğundan da emin olmanız gerekir. Aşağıdaki komutu çalıştırarak ve ardından ffmpeg'i indirip yolunuza ekleyerek ffmpeg'i yükleyebilirsiniz:

pip3 install ffmpeg-python

İşiniz bittiğinde, aşağıdaki komutu çalıştırarak spleeter'ı yükleyebilirsiniz:

pip3 install spleeter==2.0

Bu, Spleeter'ı Python "Scripts" klasörünüze ekleyecektir, böylece bunu yola ekleyebilir veya Spleeter'ı her kullanmak istediğinizde aşağıdaki komut önekini kullanabilirsiniz:

python3 -m spleeter 

Spleeter'ı çalıştırdıktan sonra parçaları ilgili gövdelere ayırmak için kullanabileceksiniz. Sonuçlar farklılık gösterse de, beslediğiniz tüm dosyalar için çalışacaktır. Eski favori şarkılarımın daha önce hiç duymadığım detayları duymak için kullanıyorum, aynı zamanda şarkıların acapella'larından remiksler oluşturmak için de kullanıyorum. Spleeter kurulumunuzla ilgili sorunları gidermeniz gerekiyorsa, mutlaka bu bağlantıya göz at, daha fazla bilgi içeren.