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解决的问题

Spleeter Web 提供了一个用户友好的网络界面来进行音频音源分离，允许用户分离或移除歌曲中的特定组成部分，如人声、伴奏、贝斯和鼓声，从而创建伴奏或纯人声音轨。

工作原理

该应用程序集成了多种 AI 驱动的音频分离模型，包括 Spleeter、Demucs (v3 和 v4) 以及 BS-RoFormer。它使用 Django 后端 API、React 前端，并使用 Celery 来管理内存密集型的音频处理任务队列。用户可以通过文件上传或 YouTube 链接导入音频，并且系统支持 CPU 和 NVIDIA GPU 加速以加快处理速度。

适用人群

它专为需要从现有音轨中分离音频音源，而无需运行复杂命令行工具的音乐家、制作人和音频工程师而设计。

亮点

• 动态混音：实时播放并导出已分离组件的自定义混音。
• 多模型支持：支持使用 Spleeter、Demucs 和 BS-RoFormer 模型。
• 灵活导入：支持直接文件上传以及通过 API 进行 YouTube 集成。
• 基础设施就绪：完全 Docker 化，支持 GPU 加速以及 AWS S3 和 Azure Blob Storage 等云存储后端。