音频降噪之人声分离

集成目前最先进的从音频文件中分离人声的源分离模型。 本工程，将Ultimate Vocal Remover GUI v5.5.1界面工具，改写成可以在服务器端批量推理的工具。 界面仓库地址：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui

暂不支持两种模型联合处理。

具有9种模式的模型，这些模型使用幅度谱图进行信源分离（VR是索尼的AI算法） 1)1_HP-UVR.pth：针对乐器伴奏的模型，1，效果比2_HP-UVR还差一点 2）2_HP-UVR.pth：上个模型微调版本，1，人声分离效果没有3_HP-Vocal-UVR好 3）3_HP-Vocal-UVR.pth：强化人声提取，1，还可以，但是重点噪音的地方，存在把主要人声也去掉的现象

4）4_HP-Vocal-UVR.pth：上一个模型微调版，比上一个版本更激进，1,跟3_HP-Vocal-UVR差不太多

5）5_HP-Karaoke-UVR.pth：分离主要人声，能够去掉背景人声 ,1,效果一般 6）6_HP-Karaoke-UVR.pth: 分离主要人声，能够去掉背景人声 7）7_HP2-UVR.pth: 使用更多数据集和新参数训练出的更强大的乐器模型 8）8_HP2-UVR.pth:上一个模型微调版 9）9_HP2-UVR.pth:上一个模型微调版

具有5种模式的模型，这些模型使用混合频谱/波形进行源分离（处理高音质音频的AI算法，对人声的识别提取能力强大，就是慢一些） 1）UVR_MDXNET_1_9703.onnx：在SDR上得分9.703 ,1,效果没有VR Architecture或者Demucsv4好 2）UVR_MDXNET_2_9682.onnx：在SDR上得分9.682 3）UVR_MDXNET_3_9662.onnx：在SDR上得分9.662 4）UVR_MDXNET_KARA.onnx：分离主要人声，保留背景人声，1，不知是否参数设置有问题，效果很差 5）UVR_MDXNET_main.onnx：MDX-Net最强也是最耗资源的模型

支持v1-v4：这些模型使用混合频谱/波形进行源分离（Demucs是Facebook开源的声音分离模型，可以分离人声和乐器） 1） v4 | hdemucs_mmi ：1，混合 Demucs v3模型重新训练 2）v4 | htdemucs ；1，v4第一个默认版本 3) v4 | htdemucs_ft ：1， htdemucs微调版本，分离将花费4倍的时间 但可能会好一点。与第一个版本相同的训练集。 4) v4 | htdemucs_6s ： 1 ，6 个轨道版本，对人声剥离的比较干净，感觉人声分离的最清晰 5) v4 | UVR_Model_ht 6) v3 | UVR_Model_Bag 7) v3 | UVR_Model_2 8) v3 | UVR_Model_1 9) v3 | repro_mdx_a_time 10) v3 | repro_mdx_a_hybrid 11) v3 | repro_mdx_a 12) v3 | mdx_q 13) v3 | mdx_extra_q 14) v3 | mdx_extra：1 15) v3 | mdx ：1 ，之前比赛里的第1名，最高质量的模型 官网仓库地址：https://github.com/facebookresearch/demucs 网络结构： double U-Net encoder/decoder structure。 一个轨道一个模型，除了htdemucs_6s，其他，比如htdemucs与htdemucs_ft等，均4个音轨道，分别[“drums”,“bass”,“other”,“vocals”]，每个模型结构一样，输入一段音频频谱，输出一段对应音轨的音频频谱。htdemucs_6s包含6个音轨道模型，分别为[“drums”,“bass”,“other”,“vocals”,“guitar”,“piano”] 滑窗：

0， 下载源界面仓库工程，地址：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui 脚本仓库地址：https://download.csdn.net/download/jiafeier_555/88085675?spm=1001.2014.3001.5501 将脚本仓库地址脚本添加到源界面仓库工程，按源界面仓库工程要求配置环境，即可跑通。 1，配置参数

2，运行脚本