AudioSep：从音频中分离出特定声音（人声、笑声、噪音、乐器等）本地一键整合包下载
AudioSep是一种 AI 模型，可以使用自然语言查询进行声音分离。这一创新性的模型由Audio-AGI开发，使用户能够通过简单的语言描述来分离各种声音源。
比如在嘈杂的人流车流中说话的录音中，可以分别提取干净的人声说话声音和嘈杂的人流车流噪声。可以根据需求分离，保留人声或者噪声。甚至可以单独提取声音中的笑声。除此之外，还能提取伴奏声音里指定的乐器声音，比如一段钢琴和吉他合奏曲目，需要单独分离钢琴曲，就可以用这个项目来实现。
但缺点是目前不支持歌曲的人声和伴奏分离，如果有类似需求，可以尝试用 UVR5 来分离，这个工具恰好弥补了UVR5的不足，两者相辅相成，AI语音项目里的两个神器。
做AI语音训练的人都知道，一段干净的纯人声是多么的重要，一个声音模型的好坏，就取决于人声素材的纯净与否，这个工具的出现，大大解决了分离声音素材噪声的问题，相信在这个工具的加持下，训练的声音模型会有本质的提升。
除了使用现有模型分离，还支持自己训练指定的音频数据集模型来实现特殊的音频分离场景。
我们来听两段分离案例
第一段：打字声伴随着防空警报的响声
第二段：分离防空警报声，只保留打字声
再来听一段从嘈杂的背景声中分离人的笑声
第一段：原声
第二段：分离背景声，保留人的笑声
怎么样，效果是不是很惊艳。其他的大家可以自行尝试
项目地址:https://github.com/Audio-AGI/AudioSep
技术分析
AudioSep 基于先进的神经网络模型，如 U-Net 和 Conv-TasNet 等，实现了对音频信号的精细处理。这些模型经过大量训练数据的迭代，能够识别并提取出音频中的各个独立成分，例如人声、背景音乐、环境噪音等。项目采用了 PyTorch 框架，提供了一个易于理解和扩展的代码结构，使得开发者可以方便地定制自己的模型或调整参数以适应特定需求。
此外，AudioSep 还集成了实时音频处理功能，支持直接读取和处理麦克风输入的声音，这对于开发语音增强应用或者智能音频设备非常有用。
应用场景
AudioSep 的能力使其在多个领域具有广泛的应用：
音视频编辑：在电影制作或视频后期中，可以单独提取人声或背景音乐，进行精细化混音。
语音识别与对话系统：通过分离出人声，提高语音识别系统的准确性，并实现更好的人机交互体验。
噪声抑制：在嘈杂环境下，如电话会议或直播，可以有效降低背景噪声，提升语音清晰度。
音乐创作：对于音乐制作人，AudioSep 可以帮助他们从已有的录音中提取独立乐器轨道，进行再创造。
特点与优势
高性能：AudioSep 使用高效的模型设计，能够在资源有限的设备上运行，为移动端应用提供了可能。
易用性：提供详细的文档和示例代码，降低了开发者入门的门槛。
模块化设计：每个组件都可以独立使用，允许开发者根据需要进行灵活组合。
开源社区：依托 GitCode 平台，AudioSep 拥有一个活跃的开发社区，持续推动项目改进和创新。
使用说明：
双击启动一键整合包，点击一键启动，等待自动跳转到WebUI界面
点击上传需要分离的音频素材，如下图
输入要保留的音频元素，比如从噪声中分离说话的声音，就输入 speech，英文不好的可以借助翻译工具
最后点提取，等待完成即可。
成功后，输出区域会显示提取后的音频，可以点击试听，并根据需要下载到本地。如下图
结语
无论是专业开发者还是业余爱好者，AudioSep 都为探索音频处理的新边界提供了强大的工具。如果你正在寻找一种高效、准确的音频源分离方案，不妨尝试一下 AudioSep，它将带你进入一个全新的声音世界体验。
下载地址：
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本帖最后由 llmm0o 于 2024-9-24 12:07 编辑
下载太慢了，如果提供磁力方式最好。
下了一夜，结果解压了1.65GB后报错：数据错误：密码错误？
感谢提供 感谢提供，我试一试 感谢提供！！ :handshake 感谢分享 回复错帖子了，删除回复 楼主辛苦！谢谢分享 这个推理速度怎么样？