[Windows] MD23:一个优于UVR的免费开源声音分离项目
作者:老八日期:2023-10-11分类:Windows
整合包地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1B-6_G78qvndmmGSVsFuruw?pwd=70yf 提取码:70yf 摘要 本文介绍了MD23,一个优于UVR的免费开源声音分离项目。该方案在mvsep.com的SDR Vocals评价中取得了惊人的10.2196分,截止整合包打包日成为开源模型中得分最高的方案。本文将对该方案的技术细 1,介绍 声音分离是音频信号处理领域的重要研究方向,它涉及将混合的音频信号分解为单独的声音源。MD23作为一个新型声音分离项目,通过采用先进的分离算法,在SDR Vocals评价中获得了显著的高分,显示了其在声音分离领域的突破性成果 升级了主要MDX23C 8K FFT模型,可以将音轨分离成人声和器乐部分。在MultiSong数据集和合成数据集上的SDR指标得到了提升。相应地,在Ensemble 4和Ensemble 8模型上,分离结果也得到了改善。请参见下表中的变化。 算法名称MultiSong数据集 人声SDRMultiSong数据集 器乐SDRSynth数据集 人声SDRSynth数据集 器乐SDRMDX23 排行榜 人声SDR8K FFT,全频段(旧版本)10.0116.3212.0711.7710.858K FFT,全频段(新版本)10.1716.4812.3512.0611.04 添加了两个新模型,MVSep钢琴(演示版)和MVSep吉他(演示版)。这两个模型都基于MDX23C架构。这些模型可以将音乐高质量地分离成钢琴/吉他部分和其他部分。每个模型都有两个变体。在第一个变体中,神经网络模型直接应用于整个音轨。在第二个变体中,音轨首先分为人声和器乐两部分,然后神经网络模型只应用于器乐部分。在第二种情况下,分离质量通常会稍微更高。我们还准备了一个小型内部验证集,以比较模型在从主音轨中分离钢琴/吉他的分离质量上的表现。我们的模型与另外两个模型(Demucs4HT(6个声道)和GSEP)进行了比较。对于钢琴,我们有两个验证集。第一个集合包括电钢琴作为钢琴部分的一部分,第二个集合只包括原声钢琴。 注:所使用的度量标准是SDR(信号到失真比):数值越大表示分离效果越好。 评分榜 2,下载与安装使用 该整合包修改自https://github.com/jarredou/MVSEP-MDX23-Colab_v2 , 修改部分代码使其本地运行 整合包地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1B-6_G78qvndmmGSVsFuruw?pwd=70yf 提取码:70yf --来自百度网盘超级会员V7的分享 |
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