音频降噪
Ultimate Vocal Remover GUI v5.5.1工具使用
1：是什么
集成目前最先进的从音频文件中分离人声的源分离模型。
本工程，将Ultimate Vocal Remover GUI v5.5.1界面工具，改写成可以在服务器端批量推理的工具。
界面仓库地址：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui
2: 有哪些功能
暂不支持两种模型联合处理。
（1）VR Architecture:
具有9种模式的模型，这些模型使用幅度谱图进行信源分离（VR是索尼的AI算法）
1)1_HP-UVR.pth：针对乐器伴奏的模型，1，效果比2_HP-UVR还差一点
2）2_HP-UVR.pth：上个模型微调版本，1，人声分离效果没有3_HP-Vocal-UVR好
3）3_HP-Vocal-UVR.pth：强化人声提取，1，还可以，但是重点噪音的地方，存在把主要人声也去掉的现象
4）4_HP-Vocal-UVR.pth：上一个模型微调版，比上一个版本更激进，1,跟3_HP-Vocal-UVR差不太多
5）5_HP-Karaoke-UVR.pth：分离主要人声，能够去掉背景人声 ,1,效果一般
6）6_HP-Karaoke-UVR.pth: 分离主要人声，能够去掉背景人声
7）7_HP2-UVR.pth: 使用更多数据集和新参数训练出的更强大的乐器模型
8）8_HP2-UVR.pth:上一个模型微调版
9）9_HP2-UVR.pth:上一个模型微调版
（2）MDX-Net:
具有5种模式的模型，这些模型使用混合频谱/波形进行源分离（处理高音质音频的AI算法，对人声的识别提取能力强大，就是慢一些）
1）UVR_MDXNET_1_9703.onnx：在SDR上得分9.703 ,1,效果没有VR Architecture或者Demucsv4好
2）UVR_MDXNET_2_9682.onnx：在SDR上得分9.682
3）UVR_MDXNET_3_9662.onnx：在SDR上得分9.662
4）UVR_MDXNET_KARA.onnx：分离主要人声，保留背景人声，1，不知是否参数设置有问题，效果很差
5）UVR_MDXNET_main.onnx：MDX-Net最强也是最耗资源的模型
（3）Demucs:
支持v1-v4：这些模型使用混合频谱/波形进行源分离（Demucs是Facebook开源的声音分离模型，可以分离人声和乐器）
1） v4 | hdemucs_mmi ：1，混合 Demucs v3模型重新训练
2）v4 | htdemucs ；1，v4第一个默认版本
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v4 | htdemucs_ft ：1， htdemucs微调版本，分离将花费4倍的时间 但可能会好一点。与第一个版本相同的训练集。
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v4 | htdemucs_6s ： 1 ，6 个轨道版本，对人声剥离的比较干净，感觉人声分离的最清晰
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v4 | UVR_Model_ht
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v3 | UVR_Model_Bag
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v3 | UVR_Model_2
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v3 | UVR_Model_1
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v3 | repro_mdx_a_time
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v3 | repro_mdx_a_hybrid
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v3 | repro_mdx_a
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v3 | mdx_q
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v3 | mdx_extra_q
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v3 | mdx_extra：1
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v3 | mdx ：1 ，之前比赛里的第1名，最高质量的模型
官网仓库地址：https://github.com/facebookresearch/demucs
网络结构：
double U-Net encoder/decoder structure。
一个轨道一个模型，除了htdemucs_6s，其他，比如htdemucs与htdemucs_ft等，均4个音轨道，分别["drums","bass","other","vocals"]，每个模型结构一样，输入一段音频频谱，输出一段对应音轨的音频频谱。htdemucs_6s包含6个音轨道模型，分别为["drums","bass","other","vocals","guitar","piano"]
滑窗：
python
segment = int(model.samplerate * model.segment) #一般是固定的
stride = int((1 - overlap) * segment) #滑窗步长，跟overlap有关，overlap默认0.25，此时stride=257985
offsets = range(0, length, stride) #length为音频长度3:怎么用
0，
下载源界面仓库工程，地址：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui
脚本仓库地址：https://download.csdn.net/download/jiafeier_555/88085675?spm=1001.2014.3001.5501
将脚本仓库地址脚本添加到源界面仓库工程，按源界面仓库工程要求配置环境，即可跑通。
1，配置参数
python
inputPaths: "./wav" #音频文件夹
export_path: "./wav_result" #人声分离后的结果保存
chosen_process_method_var: "MDX-Net" # MDX-Net,Demucs,VR Architecture,Ensemble Mode
demucs_model_var: htdemucs_6s #v4 | UVR_Model_ht,v4 | htdemucs_6s,v4 | htdemucs_ft,v4 | htdemucs,v4 | hdemucs_mmi
mdx_net_model_var: UVR_MDXNET_KARA #UVR_MDXNET_1_9703，UVR_MDXNET_KARA
vr_model_var: 3_HP-Vocal-UVR #5_HP-Karaoke-UVR，4_HP-Vocal-UVR ，3_HP-Vocal-UVR，2_HP-UVR，1_HP-UVR
is_primary_stem_only_var: True #True:表示只输出人声音频
aggression_setting: 4 #VR Architecture算法模式下，除燥的强度2，运行脚本
python
python infer.py