MSST-WebUI AI伴奏分离工具

MSST-WebUI 是一个为音乐源分离（Music Source Separation）设计的开源 Web 界面工具，主要用于处理音频文件，将音乐轨道分解为不同成分（如人声、鼓、贝斯等）。它整合了 Music-Source-Separation-Training（MSST）框架和 Ultimate Vocal Remover（UVR）功能，提供用户友好的操作体验，适合音乐制作、音频处理和研究等场景。以下是其核心功能和特点的介绍，供你发表文章参考：

主要功能

1. 音乐源分离：
   • 支持 MSST 模型和 UVR 模型的推理，可将音频分离为人声、乐器等独立轨道。
   • 提供预设流程页面，允许用户自定义音频处理流程，灵活性高。
2. 模型管理：
   • 内置“安装模型”界面，方便下载和安装官方或非官方模型。
   • 若已安装 UVR，可直接在“设置”页面选择 UVR5 模型文件夹，无需重复下载。
3. 附加工具：
   • Singing-Oriented MIDI Extractor (SOME)：将歌声转换为 MIDI 文件，需自行下载权重文件。
   • 高级集成模式：支持多模型协同处理，提升分离效果。
   • 降噪模型：如 denoise_mel_band_roformer，用于音频去噪。
   • 多语言支持：界面支持多种语言，方便全球用户。
4. 跨平台运行：
   • Windows：提供安装程序或通过源码运行。
   • Linux/macOS：通过克隆仓库和源码运行。
   • Google Colab：支持云端运行，适合无本地算力用户。
5. 用户体验优化：
   • 支持局域网访问，方便多设备操作。
   • 提供主题选择（如蓝色、粉色、Miku 主题）和全局调试模式。
   • 进度条显示（包括子进度条），直观反馈处理状态。

技术特点

• 开源协议：采用 AGPL-3.0，仅限个人娱乐和非商业用途，禁止用于血腥、暴力、色情、政治等内容。
• 硬件支持：自动检测 GPU、MPS 或 CPU，优化性能。
• 依赖环境：推荐 Python 3.10，使用 PyTorch 和特定库（如 librosa），安装过程需注意特定配置（如修改 librosa 代码）。
• 模型更新：支持手动安装新模型，官方模型托管于 Hugging Face，涵盖人声、鼓、贝斯等多茎模型。

适用场景

• 音乐制作：分离人声和伴奏，用于混音、翻唱或卡拉 OK 制作。
• 音频研究：为研究人员提供训练和测试音乐分离模型的平台。
• 教育与娱乐：帮助音乐爱好者学习音频处理技术或进行创意实验。