写了一个纯 C 语言版本的 Spleeter 人声、伴奏分离命令行程序，绿色软件直接运行，不需要 Python

[wudicgi]

Spleeter 是 2019 年底 Deezer 公司开源的一个可以分离人声和背景音乐的程序 (也可分离出鼓、贝斯和钢琴)，效果拔群。售价 400 刀的 RX 8 软件中的 Music Rebalance 功能，用的就是 Spleeter 的模型。

一年多过去了，现在 Github 上的 Spleeter 程序，包括官方原版程序，基本还都是需要有 Python 环境或者内部包含了一个 Python 的。C++ 的几个静态库和命令行程序，不是用了 CMake 就是只支持 Linux 系统。对 Windows 平台开发者不太友好，如果是一般用户想直接使用就更不方便了。

我之前为了将 Spleeter 的功能引入到我自己的 BeatShow 程序中，写了一些代码。最近将这部分代码整理了一下，形成了一个独立的纯 C 语言编写的 Spleeter 命令行程序。

开发环境是 Visual Studio, 编译完就是一个 exe 程序，其余 dll 文件是 TensorFlow C API 和 FFmpeg 的动态库。

Github 项目地址是 https://github.com/wudicgi/SpleeterMsvcExe

根据说明直接下载 release 文件就好。models 文件比较大，如果下载速度不给力可以试试 https://ghproxy.com/

[wudicgi]

@monkeyNik Github 上有一个 SpleeterRT 项目, https://github.com/james34602/SpleeterRT
我没有试过，看 release 里的说明，延迟还是有点大了

Intrinsic latency of algorithm with STFT scheme:
256 -> ((F / Lap) * T * BufFactor) / Fs -> ((4096 / 4) * 256 * 2) / 44100 -> 11.8886 secs
128 -> ((F / Lap) * T * BufFactor) / Fs -> ((4096 / 4) * 128 * 2) / 44100 -> 5.9443 secs
64 -> ((F / Lap) * T * BufFactor) / Fs -> ((4096 / 4) * 64 * 2) / 44100 -> 2.9721 secs

虽然这个项目的作者说这已经是他见过深度学习类型算法中很低的延迟了

2.9721 secs latency would be the lowest latency deep learning model-based monaural source separation algorithm I've ever seen!

[wudicgi]

@monkeyNik 而且 Spleeter 这个模型的用途不是去除噪音，它训练时候使用的数据集是 musDB
https://sigsep.github.io/datasets/musdb.html

数据集中每个音频文件都有这些音轨

0 - The mixture,
1 - The drums,
2 - The bass,
3 - The rest of the accompaniment,
4 - The vocals.

所以 Spleeter 模型只能把 mixture 分离为单独的 drums, bass, vocals 这些音轨

你倒是可以试试用自己的 语音-噪声 数据集训练，我在这方面了解不多，感觉降噪应该用不到这么复杂的模型

[longbye0]

@monkeyNik rnnoise

[siknet]

不错,试了下歌曲,效果很棒

[chasb]

@wudicgi audio engineer in LA.... Nice done!