只需要提供一个音频文件，然后Spleeter就会将它分成两个、四个或五个独立的音轨，也称为“主干”。Spleeter本身的速度非常快，在专用GPU上运行时，它可以将音频文件分成四个主干，比实时速度快100倍。他还指出，Spleeter对于希望任何想创建混搭的人来说也将非常有用。Deezer公司说，它没有计划将Spleeter变成一个消费者工具，但是人们可以将其用于自己的工作，并在其上制作简单的界面。
将一首歌曲分离为独立的人声和音乐一直是音乐制作人、DJ以及任何想使用独立音乐伴奏的人头疼的事情。之前虽然有很多种方法，但是都不完美，而且很耗费时间。现在，一款新的开源AI工具软件将这一棘手的问题变的快速简单。
这个软件名为Spleeter，是由法国音乐流媒体服务公司Deezer为研究目的而开发。该公司目前将软件以开源软件包的形式发布到Github上，可供任何人下载和使用。只需要提供一个音频文件，然后Spleeter就会将它分成两个、四个或五个独立的音轨，也称为“主干”。结果虽然算不上完美，但是非常有用。Spleeter本身的速度非常快，在专用GPU上运行时，它可以将音频文件分成四个主干，比实时速度快100倍。
下面是大卫·鲍威（David Bowie）的《Changes》中使用软件的例子。在纯人声和纯音乐的主干中都有一些音频失真，但是整体效果非常好。
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技术专家安迪·拜奥（Andy Baio）撰写了一篇有关Spleeter的技术博文，其中包含很多自己操作的例子。他说，该软件产生的人声：
“有时会有机器人自动调谐的感觉，但是相对于其他解决方案而言，遗漏的数量令人震惊地低。”
他还指出，Spleeter对于希望任何想创建混搭的人来说也将非常有用。
该AI工具功能强大，但是对使用者是有要求的，就是你必须会一些专业技术。除非你总是使用Python或Google的AI工具包TensorFlow（用于训练Spleeter的软件）这类的软件，否则必须下载一些程序才能让所有程序正常运行。而且，你必须习惯使用命令行输入（尽管非常简单），而不是更易于使用的可视化界面。
Deezer的首席数据和研究官奥雷连·赫罗特（Aurelien Herault）在通过电子邮件对媒体讲话时说，公司对该软件进行了20000首音乐曲目的培训，这些音乐带有预先隔离的人声，涵盖各种音乐流派。从这些信息中，软件学习了如何隔离音轨本身。
总体而言，Spleeter是一个非常出色的软件，说明AI工具如何使复杂的创意工作变得更简单。机器学习目前正用于自动化解决一系列耗时的任务，从删除图片的背景到升级旧视频游戏中的纹理。这些工具越来越多地被整合到消费软件中，从Adobe的Photoshop到Runway ML等新竞争者软件。
Deezer公司说，它没有计划将Spleeter变成一个消费者工具，但是人们可以将其用于自己的工作，并在其上制作简单的界面。对于希望将孤立的人声整合到混音中的DJ和制作人，或者对于希望创建自制卡拉OK伴奏音轨的人来说，它是非常显而易见的首选应用(这些活动可能不符合版权法，这取决于最终产品的分发方式)。
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