Demucs 声音分离模型镜像

ICASSP 2024 Cadenza Challenge 中的 demucs 模型是一种创新的声音分离技术，它通过深度学习算法有效地从混合音频中分离出纯净的音轨。demucs 模型利用复杂的神经网络结构，包括编码器-解码器架构和注意力机制，以提高分离过程中的音频质量和精度。该模型在音乐制作的后期处理、音频分析和音乐信息检索等多个领域展现出卓越的性能，为音乐科技领域带来了突破性的进展。

SDK下载

#安装ModelScope
pip install modelscope

#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('monetjoe/hdemucs_high_musdbhq')

Git下载

#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/monetjoe/hdemucs_high_musdbhq.git

参考引用

[1] The Cadenza ICASSP 2024 Grand Challenge