人声分离效果好的python代码

在Python中，要实现高质量的人声分离，通常会利用深度学习库如PyTorch或TensorFlow，以及一些音频处理工具，比如librosa、dejavu等。以下是一个简单的概念示例，使用Mel-Net这样的卷积神经网络架构来分离人声：

import torch
from torchaudio.transforms import MelSpectrogram
from unet_model import UNet

# 假设我们有一个预训练的UNet模型
model = UNet(input_channels=1, output_channels=2) # 输入1通道，输出2通道（左右声道）
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_unet.pth'))

def separate_speech(audio_path):
    # 加载音频并转换为Mel Spectrogram
    audio, sample_rate = librosa.load(audio_path)
    spec = MelSpectrogram(sample_rate)(audio.unsqueeze(0))
    
    # 使用模型预测左/右声道
    separated_spectrograms = model(spec)
    
    # 反变换回波形
    separated_audio = []
    for i in range(2):  # 左右声道
        separated_audio.append(librosa.feature.inverse.mel_to_audio(separated_spectrograms[i].squeeze(), sample_rate))
        
    return separated_audio

separated_audio = separate_speech('input.wav')

注意：这个例子假设你已经有了一个训练过的U-Net模型（`unet_model.py`），并且已经保存了预训练权重。实际操作中，你需要准备大量的语音数据集来训练模型，并调整超参数。