spleeter历史版本

以下是Spleeter的历史版本:

- 1.0.0 (2020年3月5日)
- 1.1.0 (2020年4月2日)
- 1.2.0 (2020年5月7日)
- 1.3.0 (2020年6月4日)
- 1.4.0 (2020年7月2日)
- 1.5.0 (2020年8月6日)
- 1.6.0 (2020年9月3日)
- 2.0.0 (2020年12月17日)
- 2.1.0 (2021年3月4日)
- 2.2.0 (2021年4月1日)
- 2.3.0 (2021年5月6日)
- 2.4.0 (2021年6月3日)
- 2.5.0 (2021年7月1日)
- 2.6.0 (2021年8月5日)
- 2.7.0 (2021年9月2日)

每个版本都有特定的功能和修复错误。建议使用最新版本以获得最佳体验和最新功能。

相关问题

spleeter的pytoch版本如何自己训练模型

Spleeter 的 PyTorch 版本支持自定义训练模型，可以根据自己的数据集和需求进行训练。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用自己的数据集进行模型训练：

import torch
from spleeter.separator import Separator
from spleeter.audio.adapter import AudioAdapter
from spleeter.utils.configuration import load_configuration

# 加载配置文件
config_path = 'path/to/config.json'
configuration = load_configuration(config_path)

# 创建分离器对象
separator = Separator('spleeter:2stems', None, AudioAdapter.default())

# 加载训练数据集
train_dataset = YourCustomDataset('path/to/train_data')

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(separator.parameters(), lr=0.001)
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 进行模型训练
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataset:
        audio, targets = batch['audio'], batch['targets']

        # 将音频数据转换为 Tensor 格式
        audio_tensor = torch.tensor(audio, dtype=torch.float32)

        # 前向传播
        prediction = separator.separate(audio_tensor)

        # 计算损失
        loss = criterion(prediction, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 打印每个 epoch 的损失值
    print(f"Epoch: {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# 保存训练好的模型参数
model_path = 'path/to/save_model.pt'
separator.save_model(model_path)

在上述示例中，首先加载配置文件，然后创建了一个分离器对象。然后，根据自己的数据集定义训练数据集。接下来，定义了优化器和损失函数用于模型训练。在训练循环中，将音频数据转换为 Tensor 格式并进行前向传播、损失计算、反向传播和优化。最后，保存训练好的模型参数。

请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据自己的数据集和任务进行适当的修改和调整。同时，还需要处理数据加载、批处理等细节，以及合适的调整超参数和训练策略。

spleeter的pytorch版本有哪些需要注意的

在使用 Spleeter 的 PyTorch 版本时，有一些需要注意的事项：

1. 确保正确安装 PyTorch：在使用 Spleeter 的 PyTorch 版本之前，确保已正确安装 PyTorch，并且版本与 Spleeter 要求的兼容。可以通过 PyTorch 官方网站获取安装指南和版本信息。

2. GPU 支持：PyTorch 版本的 Spleeter 支持使用 GPU 进行加速。如果你的系统中有可用的 GPU，可以通过设置相应的环境变量来启用 GPU 加速，例如设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`。

3. 输入数据格式：Spleeter 的 PyTorch 版本接受输入音频数据的格式为 WAV 格式，采样率为 44.1kHz。在使用 Spleeter 进行音频分离前，需要将音频文件转换为符合要求的格式。

4. 预训练模型：PyTorch 版本的 Spleeter 提供了预训练的分离模型，可以直接加载和使用。在使用预训练模型时，需要确保下载并正确设置相应的模型参数。

5. 内存占用：Spleeter 的 PyTorch 版本在进行音频分离时可能需要占用较大的内存。对于较长的音频文件或资源有限的系统，可能需要调整参数或限制输入音频的长度以避免内存不足的问题。

6. 可能的性能损失：与 TensorFlow 版本相比，PyTorch 版本的 Spleeter 可能会有一些性能上的差异。这可能涉及到分离质量、速度和资源利用等方面的差异。因此，在选择使用 PyTorch 版本时，建议根据具体需求和系统条件进行评估和测试。

以上是在使用 Spleeter 的 PyTorch 版本时需要注意的几个方面，希望对你有所帮助。