<jupyter_start><jupyter_text>Spleeter by ***Deezer*** Spleeter es la biblioteca de separación de código fuente de Deezer con modelos preentrenados escritos en Python y utiliza Tensorflow. Facilita el entrenar el modelo de separación de origen (suponiendo que tenga un conjunto de datos de fuentes aisladas) y proporciona un modelo de vanguardia ya entrenado para realizar varios sabores de separación:Voz (voz cantante) / separación de acompañamiento (2 tallos)Voces / batería / bajo / otra separación (4 tallos)Voz / batería / bajo / piano / otra separación (5 tallos)Los modelos de 2 tallos y 4 tallos tienen altos rendimientos en el conjunto de datos musdb. Spleeter también es muy rápido, ya que puede realizar la separación de archivos de audio a 4 tallos 100 veces más rápido que en tiempo real cuando se ejecuta en una GPU. Preparar entorno de trabajo<jupyter_code>!apt install ffmpeg
!apt install p7zip-full p7zip-rar
!pip install spleeter
from IPython.display import Audio<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importa Google Drive (si es necesario)<jupyter_code>drivemount = "/content/GDrive" #@param {type:"string"}
from google.colab import drive
drive.mount(drivemount)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Reproducir audio antes de procesar(No necesrario)<jupyter_code>Audio('/content/gdrive/MyDrive/Music/example.mp3')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>procesamiento Ayuda en comandos para spleeter (No necesario)<jupyter_code>!echo Comandos globales de spleeter
!spleeter --help
!echo 
!echo Comandos para separar fuentes
!spleeter separate --help<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>procesar archivo de audio<jupyter_code>import os
FileInput = "" #@param {type:"string"}
FolderOutput = "/content/OutputSpleeter" #@param {type:"string"}
Bitrate = "260k" #@param ["128k","192k","260k","320k"]
Models = "4stems" #@param ["2stems","4stems","5stems"]
codecsOutput = "mp3" #@param ["mp3", "ogg", "flac", "m4a", "wma", "wav", "opus"]
backend = "tensorflow" #@param ["auto","tensorflow","librosa"]
formatname = "{filename}/{instrument}.{codec}" #@param {type:"string"}
kHz = False #@param {type:"boolean"}
kilohz=""
if kHz ==True:
  kilohz = Models+"-16kHz"
else:
  kilohz = Models+""

win = f'spleeter separate -p spleeter:{kilohz} -o "{FolderOutput}" -f "{formatname}" -b {Bitrate} -B {backend} -c {codecsOutput} "{FileInput}"'
print(win)
os.system(win)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Reproducir Resultado<jupyter_code>Audio('/content/example/drums.mp3')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Descargar Todos los resultados<jupyter_code>import os
NameZip = "SpleeterResult" #@param {type: "string"}

from google.colab import files
print(f'Download /content/OutputSpleeter')

cmd = f'7z a /content/{NameZip}.zip /content/OutputSpleeter'
#!7z a /content/ + NameZip+".zip" /content/OutputSpleeter
print(cmd)
os.system(cmd)
files.download(f"/content/{NameZip}.zip")<jupyter_output><empty_output>
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