音频分离器 (UVR / MDX / Demucs)

音频离线可选 GPU部分模型非商用

使用 UVR、MDX-Net、BS-Roformer 或 Demucs 模型,在你自己的电脑上把视频的声音分离为人声和背景。它是内置的 ffmpeg 分离器的替代方案,后者依赖一种立体声技巧;每个模型在你第一次使用时下载一次。

在 Subtitld 中安装

设置 插件 audio-separator (UVR / MDX / Demucs) 安装

Subtitld 会下载它、校验其 SHA-256,并保持更新。

GitHub 上的源代码
模型
5
插件下载量
295–432 MB
内存,至少
4 GB

功能说明

人声与背景

每个模型都会给 Subtitld 两个文件:人声,以及其他一切。Demucs 会分离出鼓、贝斯和其余部分;插件再把它们混合回一个背景。

你的配音叠在原声之上

导出音频时开启 Include background audio,你的配音就会与背景混合。它保持立体声,因此音乐和环境声保留其宽度。

用于克隆的人声

当声音克隆插件需要某位说话人的样本时,Subtitld 会从人声文件中剪出它,因此音乐不会混入其中。

每个视频只分离一次

Subtitld 会在你打开视频时分离它,并保留两个文件,因此重新打开项目时会复用它们。

在 全局设置 › 常规 › 音频分离器 下选择它。内置的 ffmpeg 分离器仍保留在列表中。

模型

默认从 Kim Inst 开始。如果分离效果比耗时更重要,可以试试 BS-Roformer。Karaoke 2 只保留主唱人声,把和声留给音乐。Demucs 以四个音轨工作,插件会把它们混合回一个背景。

模型 下载适合
Kim_Inst.onnx Kim_Inst.onnx
67 MB
人声与其他一切;默认
UVR-MDX-NET-Inst_HQ_3.onnx UVR-MDX-NET-Inst_HQ_3.onnx
64 MB
快速且均衡的分离
UVR_MDXNET_KARA_2.onnx UVR_MDXNET_KARA_2.onnx
64 MB
仅保留主唱人声;和声随音乐保留
model_bs_roformer_ep_317_sdr_12.9755.ckpt
396 MB
分离效果最好,时间允许时使用
htdemucs_ft.yaml
320 MB
四个音轨,混合回两个

每个模型在你第一次使用时下载。Subtitld 会保留它分离过的每个视频的音轨并加以复用,因此更换模型只对尚未分离的视频生效。若要重新分离某个视频,请删除 Subtitld 缓存中 audioseparation 文件夹里对应的文件。

模型保存位置

保存在它们自己的文件夹中,位于插件之外,因此重新安装或更新插件时无需再次下载。若要把模型保存到别处,请在启动 Subtitld 之前设置 AUDIO_SEPARATOR_MODEL_DIR。

系统 文件夹
Linux ~/.cache/subtitld/addons/audio-separator/models
macOS ~/Library/Caches/subtitld/addons/audio-separator/models
Windows %LOCALAPPDATA%\subtitld\subtitld\Cache\addons\audio-separator\models

选项

在 设置 › 插件 › audio-separator (UVR / MDX / Demucs) › 配置 中。

Separation model
默认: Kim_Inst.onnx

使用哪个模型。见上表。

Inference device
默认: cpu

CPU 在所有平台都可用。发布的构建版本不包含 CUDA 运行时,因此选择 CUDA 并不会让它们使用 NVIDIA 显卡。

Output format
默认: FLAC

平台

系统 下载已测试
Linux x86-64 432.4 MB在 CI 中测试,仅启动
macOS (通用) 312.2 MB在 CI 中测试,仅启动
Windows x86-64 295.5 MB在 CI 中测试,仅启动

在 CI 中,每个构建版本都会启动一次,以确认它能响应 Subtitld;CI 中不运行任何分离。

故障排除

Subtitld 目前还不会显示分离错误。分离失败时,Music/Voice 控件会保持关闭,导出音频时 Include background audio 会显示为灰色。请先检查以下几点:

  • PATH 中的 ffmpeg。 插件会调用 PATH 中的 ffmpeg 来读取视频的声音,并转换两个音轨。它不会使用 Subtitld 内置的副本,而在 Windows 和 macOS 上,这个副本不在 PATH 中,因此请安装 ffmpeg,并确保它能在终端中运行。
  • 首次使用时需要网络连接。 每个模型在你第一次使用时下载。

许可

插件
MIT
引擎
MIT
python-audio-separator
模型
各模型不同
每个模型都有自己的许可;请查看其模型卡片

插件和 python-audio-separator 均为 MIT 许可。每个模型都有自己的许可,插件并未列出;目录中注明,部分 UVR 和 MDX 模型仅限非商业用途,因此在商业使用之前,请先查看模型的说明卡片。

版本

  • 0.0.5

    Automated release for audio-separator v0.0.5.

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