音频分离一直是音视频领域的难题。Spleeter和MVSEP-MDX23是两种开源的音频分离算法，分别适合专业用户和普通用户和开发者。MVSEP-MDX23基于Demucs和MDX网络架构，可将音乐分离成四个部分。Spleeter是Deezer开发的音频分离库，可将音频分离成不同的音轨。

法国音乐流媒体公司Deezer开源音轨分离软件spleeter，支持常见音频格式，可分离人声、鼓、贝斯、钢琴和其他乐器音轨，使用GPU加速可比实时分解速度快100倍，上线一周收获2.4k星。

法国音乐流媒体公司Deezer开源了音轨分离软件spleeter，可将音乐的人声和乐器声分离。支持常见音频格式，也支持GPU加速。spleeter最多可分离出人声、鼓、贝斯、钢琴和其他乐曲这5个音轨。

Deezer开源音轨分离软件spleeter，支持常见音频格式，可分离人声和乐器声，支持GPU加速，速度比实时分解快100倍。GitHub上线一周收获2.4K星，最多可分离出5个音轨。

本文介绍了使用Python3.10的so-vits-svc库进行AI音色复刻和点歌自由的方法。通过安装依赖库和配置环境，加载模型，使用Spleeter进行人声和伴奏分离，调整参数进行歌曲推理，最终合并人声和背景音乐生成作品。该技术可用于创作AI艺术品。

Spleeter是一款基于Tensorflow的AI库，可分离音频中的人声和背景音乐，避免版权问题。可通过pip或Docker安装，自带三种预训练模型，适用于影视剧素材的二次创作和Vlog的环境音分离。