“2019年10月底，法国的音乐流服务公司Deezer在GitHub上开源了一个叫spleeter的项目，利用深度学习对音乐进行音轨分离。这款软件基于TensorFlow开发，可以以Python库的形式出现，包含针对2、4和5个主干分隔的预训练模型。另外，Spleeter还支持GPU加速，如果在GPU上运行，会比实时分解速度快100倍。”
上面那段没看懂？没关系，我也不太懂。翻译成人话基本就是说：用这个spleeter，随便给我一首歌，我都能以非常快的速度把这首歌的人声和各种乐器剥离开，而且还提供了三种方式，满足你花式分离的需求：
人声/伴奏分离（两个音轨）
人声/鼓/贝斯/其他分离（四个音轨）
人声/鼓/贝斯/钢琴/其他分离器（五个音轨）
看到这里，一些略懂唱歌的朋友可能就觉得有些惊喜了，分离人声和伴奏，不就是伴奏消音吗？以后再也不愁找不到伴奏了。是的，spleeter不仅可以消音，而且它和原理和一般的消音软件不同，效果明显要好很多。下面我们就用一首周董的《告白气球》来做个对比：
这段是用Cubase通过声道相减的方法消音得到的，还是可以听到很明显的人声，消音效果比较差：
告白气球 - Cubase消音伴奏
告白气球 cubase消音.mp3
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而用spleeter来分离，只是略有瑕疵，消音效果近乎完美，人声部分还可以听到和声：
告白气球 - Spleeter消音伴奏
告白气球 spleeter消音.mp3
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告白气球 - 周杰伦人声
告白气球 人声.mp3
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歌曲：告白气球 - 周杰伦
网上还有人尝试了用spleeter分离一些摇滚乐，据说效果也不像分离流行歌曲那么出色，所以目前来看，spleeter的主战场应该还是流行歌曲。
作为一名古风音乐爱好者，作者迫不及待地尝试用spleeter对一些古风歌曲做了分离音轨的试验。从分离不同音源的角度来说效果稍逊，而且它有时会将一些东方民族乐器的声音分错轨道，比如会将二胡乐器声音归入人声。原因可能是官方提供的训练集中并未收录东方民乐，以至于spleeter无法正确将其归类。
不过，用户可以根据自己的需求来训练模型。官方称其使用的musDB数据集有150首左右的歌曲，这个数量大概是较为合适的样本量，过多的歌曲反而会使模型过拟合。期待一下，或许不久的将来，就会有大佬教spleeter认识中国民乐了！
下面我们再来试几首歌曲：
先分解一首左手指月，跟大家一起过一把高音的瘾，顺便把膝盖献给萨顶顶老师。（约23s开始）
左手指月 - 萨顶顶人声
左手指月 人声.mp3
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歌曲：左手指月 - 萨顶顶
这首歌的音域横跨3个八度，最高音达到了国际谱的B5，可以看出spleeter应对超高音人声也丝毫不虚。
下面就到了陈情女孩们的福利时间了！偶像的人声就这样被轻轻松松地提取出来了呢。（约38s开始，上面说了spleeter对中国民乐器的效果不算太好，所以还是隐约能听到一些伴奏）
无羁 - 肖战 & 王一博人声
无羁 人声.mp3
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歌曲：无羁 - 肖战 & 王一博
那么作者就又开始突发奇想了，spleeter认不认识洛天依呢？洛天依这种虚拟歌姬的声音是先对真人人声采样，再用电子音乐制作语音合成软件拼接合成，音色可谓“半人声半电子”。于是，作者满怀期待地将一首《达拉崩吧》放到了spleeter面前。（对！就是薛之谦和周深都唱过的那首二次元鬼畜歌曲！）
来听听spleeter分离后的达拉崩吧的vocal：（约10s开始）
达拉崩吧 - "人"声
达拉崩吧 人声.mp3
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歌曲：达拉崩吧 - 洛天依 & 言和
所以官方的库是可以正确识别洛天依的！而且效果非常OK，还可以听到和声！
spleeter不仅仅是可以做消音伴奏而已，别忘了，它还有可以将音乐分成4轨和5轨的功能，这对于专业的音乐制作人来说简直是扒带神器有没有！妈妈再也不用担心我把耳朵听瞎了！
随着科技的发展，AI逐渐被运用到各个领域，包括音乐制作方面，除了这里介绍的AI分轨，还有一些人正在做AI作曲、AI编曲等方向的研究。作者去年曾在某招聘网站上看到，某大型金融集团的公司居然在招聘AI作曲和编曲。
听起来是个很有趣的研究课题，但肯定会有人和作者一样，觉得音乐作为一种艺术，是一种人类表达情感的载体，AI肯定能写出很好听的曲子是没错，但如果没有情感，音乐或许也失去了它本身的意义。不过话又说回来，研究本身的意义也并不只是为了得到结果，我们对于未知领域的探索永远是有必要的。
好啦，spleeter的测评到这里就结束啦！有感兴趣的小伙伴欢迎关注评论留言。
