音乐源分离训练GUI使用教程

音乐源分离训练GUI使用教程

Music-Source-Separation-Training-GUI MSST-GUI is a Qt5-based inference GUI, designed to provide a convenient and intuitive way to inference (mainly for my own use) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Music-Source-Separation-Training-GUI

1. 项目介绍

MSST-GUI 是一个基于 Qt5 的图形用户界面（GUI），旨在为音乐源分离任务提供一个方便、直观的操作方式。该工具主要供开发者个人使用，但同样适用于其他用户。它的核心功能是使用指定的 Python 环境来添加参数并调用 inference.py 脚本。用户可以自定义模型，并将 msst_gui_en.py 或 msst_gui_zh.py 打包成较小的可执行文件，以便在主仓库中使用。

2. 项目快速启动

首先，你需要克隆这个仓库：

git clone https://github.com/AliceNavigator/Music-Source-Separation-Training-GUI.git

接着，安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

对于英文用户，运行以下命令：

python msst_gui_en.py

对于中文用户，运行以下命令：

python msst_gui_zh.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 音乐源分离：用户可以通过启用不同模型（如主音模型、卡拉OK模型、混响模型等）对歌曲进行处理，从而得到干声主音。
• 模型训练：用户可以在配置编辑器中添加或编辑模型，以实现自定义的音乐源分离。

最佳实践

• 模型放置：将自定义或预训练的模型放在 pretrain 目录下。
• 参数调整：在配置编辑器中调整模型参数，以获得最佳分离效果。

4. 典型生态项目

目前，MSST-GUI 项目的主要生态项目包括：

• AliceNavigator：本项目的主仓库，提供了音乐源分离训练GUI的完整实现。
• ZFTurbo/Music-Source-Separation-Training：本项目的一个分支，专注于音乐源分离的训练过程。

以上是MSST-GUI的基本使用教程，希望对您有所帮助。

Music-Source-Separation-Training-GUI MSST-GUI is a Qt5-based inference GUI, designed to provide a convenient and intuitive way to inference (mainly for my own use) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Music-Source-Separation-Training-GUI