Ultimate Vocal Remover:三步出干净伴奏
Ultimate Vocal Remover三步出干净伴奏【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui手里一首歌只想要一份干净伴奏——Ultimate Vocal Remover v5.6常简称为 UVR就是干这个的。这款开源人声分离工具不用写代码点几下就把一首歌拆成人声、伴奏两轨。一首歌到底能拆成几轨丢进一首歌UVR 默认把它拆成人声、伴奏两轨想拆得更细换 Demucs 模型能出鼓、贝斯、人声、其他四轨甚至 htdemucs_6s 六轨。吃进的是日常常见的 WAV、MP3、FLAC、OGG非 WAV 格式靠 FFmpeg 解码安装包已带不用折腾。导出可选 WAV、FLAC、MP3求稳就选无损 WAV。你丢进去的模型选择出来的东西一首歌WAV/MP3/FLAC/OGGMDX-Net / VR 架构人声 伴奏两轨同上htdemucsDemucs v4鼓、贝斯、人声、其他四轨同上htdemucs_6s六轨装之前先看一眼你的机器系统门槛Windows 10 以上 64 位、macOS Big Sur 以上、Debian/Arch 系 LinuxUbuntu 20.04 起步22.04 更舒服。硬件底线内存建议 8GB 起步NVIDIA 卡至少 RTX 1060 6GB 才能解锁 GPU 加速8GB 显存更从容没独显用 CPU 也能跑只是慢。Apple M1/M2 有 MPS 加速Demucs v4 和 MDX-Net 全系都能吃上。最容易踩的坑Windows 安装必须落在 C:\ 根目录装到 D 盘等其他盘会让应用变得不稳定这是官方 README 里专门加粗提醒的一条。三个系统三条最短路径Windows从 release 页下 UVR_v5.6.0_setup.exe 双击安装路径保持 C:\ 根目录5-10 分钟搞定AMD Radeon 或 Intel Arc 显卡换下 OpenCL 版即可。想手动装用 Python 3.9.8勾选 Add to PATH跑python -m pip install -r requirements.txtN 卡再补一个 cu117 的 torch。macOS按芯片选 DMGM1/M2 选 arm64Intel 选 x86_64拖进 Applications首次启动初始化 5-10 分钟属正常现象。若提示无法打开终端里先跑sudo spctl --master-disable放行所有来源再执行sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/Ultimate\ Vocal\ Remover.app去掉隔离标记打开后建议用sudo spctl --master-enable恢复安全设置。LinuxDebian/Ubuntu 系四行命令跑完git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui cd ultimatevocalremovergui sudo apt install ffmpeg python3-pip python3-tk pip3 install -r requirements.txt python3 UVR.pyArch/Manjaro 先用 pacman 装 python-pip、tk、ffmpeg再执行./install_packages.sh批量装 Python 依赖即可。✅ 第一版伴奏点三步就出来第 1 步左侧 Choose Process Method 选模型架构新手从 MDX-Net 入手首次使用到下方 Download Center 把对应模型下下来。做完你会看到模型下拉框里出现可用模型名不再灰着。第 2 步Select Input 选一首歌Select Output 选输出文件夹右上角定导出格式。做完你会看到输入框里填好了文件路径格式默认 WAV。第 3 步有 N 卡就勾上 GPU Conversion按 Start Processing。做完你会看到输出目录里多出 Vocals 和 Instrumental 两个文件放一段干净的伴奏就在了。️ 伴奏更干净的三个旋钮只要人声/伴奏却觉得发闷时先换模型——MDX-Net、VR 架构速度快要鼓或贝斯独立音轨选 Demucs v4。选对架构发闷感直接少一截。内存吃紧、文件很大时Segment Size 从 256 往下调到 128Overlap 保持 8 左右。预期内存分配报错消失速度基本不掉。源文件带底噪时先用安装包自带的 UVR-DeNoise-Lite 模型跑一遍降噪再做正式分离。预期伴奏更透背景沙沙声没了。 卡住了照这张表自救现象原因动作非 WAV 文件加载报错缺 FFmpeg把 ffmpeg 二进制放进应用目录Windows 放 ffmpeg.exe内存分配错误Segment/Window 开太大调小 Segment Size 和 Window 再跑GPU 加速不生效PyTorch 与 CUDA 版本不匹配重装 cu117 版 torchmacOS 左键点不动Sonoma 的 Tkinter 已知问题更新到 v5.6启动即崩依赖没装全重跑pip install -r requirements.txt表里救不了的点 Start Processing 左边的 Settings 按钮打开 Error Log详细报错一眼就能看到。 想再深一点模型摆放处models/VR_Models/、models/MDX_Net_Models/、models/Demucs_Models/手动下载的模型放进对应目录即可离线用完整模型下载清单gui_data/model_manual_download.json分离逻辑入口在 separate.py界面主文件是 UVR.py项目说明与许可README.md【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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