# audio-separation

**Repository Path**: musiclib/audio-separation

## Basic Information

- **Project Name**: audio-separation
- **Description**: 一个一键部署使用开源音频处理模型的便利GUI，让AI简化音乐创作工作流。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-09-04
- **Last Updated**: 2026-09-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

顶级六轨分离模型**BS-Rofo-SW-Fixed**的简易GUI免部署启动器。
可高质量分离歌曲为 piano、guitar、bass、drum、vocal、other（弦乐或效果器等其他元素）

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## ⚠️ 版权与免责声明 (Important Disclaimer)

**在下载或使用本项目前，请务必阅读以下条款：**

1. **非商用限制**：本项目内置的模型权重基于 **MUSDB18-HQ** 等数据集训练，该数据集遵循 `CC BY-NC-SA 4.0` 协议，**严禁任何形式的商业用途**。本软件仅供个人学术研究、辅助创作及技术交流使用。
2. **版权声明**：本仓库作者不拥有 `BS-Rofo` 架构及BS-Rofo-SW-Fixed.ckpt（[huggingface:viperx/jarredou/SAMI](https://huggingface.co/jarredou/BS-ROFO-SW-Fixed)）的版权。内置模型文件仅为方便网络受限用户而提供的离线镜像。
3. **责任自负**：用户使用本工具处理受版权保护的音频时，需自行承担相关法律风险。作者不对用户利用本工具产生的任何侵权行为负责。
4. **无担保**：软件按“原样”提供。作者不保证程序的绝对稳定性。

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## ✨ 功能特性

- **无需代理**：一键部署，无需任何配置，也不会影响现有环境，不产生环境变量。
- **无需代理**：无需代理环境也可以轻松下载所有依赖。
- **自定义参数**：支持在 GUI 界面调整分析方式和资源占用；实际效果取决于模型和音频，不保证手动调大就一定音质更好：
  - `窗口步长（秒）`：8 秒窗口少、通常最快；4 秒是速度和接缝处理的甜点档；2 秒窗口约多四倍、通常最慢，可能减少接缝影响。它不能降低单个窗口的峰值显存。
  - `模型分析窗口`：控制模型一次看到的声音范围，不是音频时长。`自动`使用模型自带窗口；手动调小更省显存、更快但可能影响复杂声音判断，调大更占显存、更慢且不保证音质提升。
  - `CUDA 自动混合精度`：开启后 CUDA 推理通常更快、更省显存；当前模型测试中输出差异很小，建议保持开启。CPU 不使用此选项。
  - 预设含义：`快速`使用 8 秒步长，`推荐`使用 4 秒步长，`质量优先`使用 2 秒步长；三者都使用模型默认窗口和 CUDA 自动混合精度。
- **多格式输出**：支持导出为 WAV, FLAC, MP3 等多种主流音频格式。
- **批量处理**：支持一次选择多个音频文件，分别输出到同名子目录；单个文件失败不会阻断后续任务。
- **伴奏额外导出**：伴奏模式默认开启，六轨分离文件会保留，并额外生成一条合并后的伴奏音轨。
- **GPU 加速**：使用 PyTorch CUDA 和 ONNX Runtime GPU（需安装相关驱动）。
- **当前推理库**：`audio-separator 0.44.5`。

## 🚀 快速开始

### 1. 环境准备
强烈推荐配备N卡（Nvidia GPU）。否则速度会极为缓慢！

### 2.一键启动
请先将压缩包完整解压到普通可写目录，不要在压缩软件的预览目录中直接启动。随后双击一键启动GUI即可；它会自动检测依赖是否安装，已安装则会跳过安装直接启动。