Stem Separator (Mel-Band RoFormer + SCNet)
Free.ai (self-hosted)
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audio_separate
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~1000 符合的运数符数 track
Stem Separator (Mel-Band RoFormer + SCNet)是a音轨分离模型。 最强的 Vocal/stem separation。 在Free.ai GPUs上自行托管——免费运行于您的每日代币池({tpm_signs} 每音轨)。 以MIT + Apache-2.0 -- -- 允许在Free.ai上的商业用途释放。
通过 API 使用
生成一个密钥, 并用秒调用此模式 。
curl -X POST https://api.free.ai/v1/music/separate/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"demucs","prompt":"your prompt here"}'常问问题
Stem Separator (Mel-Band RoFormer + SCNet) 将混合音轨分解成音轨--声音、鼓、低音和其他仪器--各作为自己的音频文件。 上传 MP3 或 WAV 或 WAV 和 Stem Separator (Mel-Band RoFormer + SCNet) 返回 4 个可以重新组合或变哑的独立音轨文件。
完全清洁的录音室轨道:声音和工具分开,鲜有流血,鼓和贝斯也干净。 年龄大些、活的或非常压缩的录音,音轨之间带有更多的交叉语气。
四条音轨:声带、鼓声、低音和其他。工具轨道(除声带之外的所有)也可以作为一击输出。
MP3、WAV、FLAC、M4A、OGG最多50 MB。 立体输入提供最清洁的结果;单体在处理前升级为立体声。
Stem Separator (Mel-Band RoFormer + SCNet) runs on our GPUs against your daily free pool first; $5 → 200,000 paid tokens. About ~1,000 tokens per minute of audio.
是的 - 提取音轨, 然后下载“ 圆柱 + bass + other ”, 缝合一个工具, 或者只下载“ vocal ”, 用于 a- appella 。 上面的表格有一个单击的“ 工具” 输出 。
是的,分离不会改变时间或方向。 音轨与源逐帧对齐, 以便它们可以干净地重新组合。
是 - / batch/ 接受一个音频文件文件夹。 每个输出( 每个来源4条音轨) 都在 / account/?? tab= history 中 。 对于文件夹树的保存, 使用 API 。
是的。 POST 您的音频到 /v1/music/separate/, 每条音轨您都会得到一个下载 URL 。 /api/ 具有完整的引用, 包括发送的模型 ID 。
您需要对源音频的权利( 您自己的录音、 许可使用的材料, 或有明确混音许可的歌曲 ) 。 Free.ai 不能授予您不拥有的材料权; 分离图表流行歌曲并不能使发布这些音轨合法 。
WAV 默认情况下( 损失大, 准备重新混合) 。 MP3 可以用格式拾取器进行小下载 。
实时因子约为 0.1-0.3x - 4分钟的歌曲在30- 80秒内分离。 使用队列按钮关闭标签 。