mini_source_separation开源 – 小型音乐源分离工具

这是一个基于深度学习的小型音乐源分离项目，主要使用U-Nets模型进行盲源分离。项目训练于musdb数据集的100首歌曲，能够将音乐混合信号分离为人声和伴奏两部分。该项目注重易用性和直观性，适合初学者学习和使用，但由于训练数据有限，可能不具备商业级性能。

mini_source_separation的特点:

1. 使用U-Nets进行盲源分离
2. 训练于musdb数据集的100首歌曲
3. 分离音乐为人声和伴奏两部分
4. 适合初学者开发和使用
5. Python和PyTorch实现

mini_source_separation的功能:

1. 音乐制作中的人声提取
2. 音乐伴奏制作
3. 音乐教育和研究
4. 个人音乐处理实验
5. 深度学习项目实践

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