비전, 음성, NLP, LLM을 아우르는 사전 학습 AI 모델 419종을 공통 Python CLI와 ailia SDK로 실행할 수 있습니다.
deezer/spleeter
Deezer의 Python 라이브러리이자 CLI로, 사전 학습된 모델을 사용해 곡을 보컬, 드럼, 베이스 및 기타 스템으로 분리합니다.
대체할 수 있는 제품:iZotope RX
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- 10일 전
어떤 프로젝트인가요?
Spleeter는 Deezer가 공개한 음악 소스 분리 라이브러리로, Python으로 작성되었으며 TensorFlow를 기반으로 합니다. 믹스된 오디오 파일을 입력받아 개별 스템으로 분리합니다. 2-stem 모델은 보컬과 반주를 나누고, 4-stem 모델은 드럼과 베이스를 추가로 분리하며, 5-stem 모델은 피아노도 따로 분리합니다.
명령줄에서 spleeter separate 명령을 사용하거나, 처리 파이프라인의 Python 코드에서 직접 호출할 수 있습니다. pip와 Docker를 통한 설치를 지원하며, 로컬 환경을 설정하지 않고 사용해 볼 수 있는 Colab 노트북도 제공합니다.
분리된 음원 데이터셋이 있다면 분리 모델을 학습할 수 있는 도구도 포함되어 있습니다. 오디오 처리를 위해 ffmpeg와 libsndfile이 필요합니다.
핵심 기능
- 01사전 학습된 모델을 사용해 오디오를 2개, 4개 또는 5개의 스템으로 분리
- 02명령줄 또는 Python 라이브러리로 사용 가능
- 03pip 또는 Docker로 설치 가능
- 04자체 분리 음원 데이터셋으로 모델을 학습하는 기능 포함
- 05설정 없이 사용해 볼 수 있는 Google Colab 노트북 제공
활용 사례
- 리믹스나 노래방을 위해 곡에서 보컬 또는 반주 트랙 추출
- 음악 제작이나 샘플링을 위해 드럼과 베이스 분리
- 자동화된 파이프라인에서 음악 라이브러리 일괄 처리
- 오디오 애플리케이션에 소스 분리 기능 통합
빠른 시작
- 1
Conda로 ffmpeg와 libsndfile을 설치합니다
conda install -c conda-forge ffmpeg libsndfile - 2
pip로 Spleeter를 설치합니다
pip install spleeter - 3
예제 오디오 파일을 다운로드합니다
wget https://github.com/deezer/spleeter/raw/master/audio_example.mp3 - 4
예제 오디오를 보컬과 반주로 분리합니다
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio_example.mp3
사용 전 알아둘 점
- 버전 2.1.0에서는 새로운 CLI 입력 옵션 추가와 전용 GPU 패키지 제거를 비롯해 호환성을 깨뜨리는 변경 사항이 도입되었습니다.
- 주로 TensorFlow 호환성 문제로 인해 Apple M1 칩에서 알려진 문제가 있습니다.
- Windows에서는 spleeter 명령이 작동하지 않을 수 있습니다. 이 경우 python -m spleeter를 대신 사용할 수 있습니다.
토픽
자주 묻는 질문
- spleeter은(는) 무엇인가요?
- Deezer의 Python 라이브러리이자 CLI로, 사전 학습된 모델을 사용해 곡을 보컬, 드럼, 베이스 및 기타 스템으로 분리합니다. Spleeter는 Deezer가 공개한 음악 소스 분리 라이브러리로, Python으로 작성되었으며 TensorFlow를 기반으로 합니다. 믹스된 오디오 파일을 입력받아 개별 스템으로 분리합니다. 2-stem 모델은 보컬과 반주를 나누고, 4-stem 모델은 드럼과 베이스를 추가로 분리하며, 5-stem 모델은 피아노도 따로 분리합니다.
- spleeter은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- spleeter은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- spleeter은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. spleeter의 마지막 커밋은 2026년 10월 28일입니다.
- spleeter은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 리믹스나 노래방을 위해 곡에서 보컬 또는 반주 트랙 추출 음악 제작이나 샘플링을 위해 드럼과 베이스 분리 자동화된 파이프라인에서 음악 라이브러리 일괄 처리 오디오 애플리케이션에 소스 분리 기능 통합
- spleeter는 어떻게 설치하나요?
- Conda로 ffmpeg와 libsndfile을 설치합니다: conda install -c conda-forge ffmpeg libsndfile pip로 Spleeter를 설치합니다: pip install spleeter 예제 오디오 파일을 다운로드합니다: wget https://github.com/deezer/spleeter/raw/master/audio_example.mp3 예제 오디오를 보컬과 반주로 분리합니다: spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio_example.mp3
- spleeter은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/deezer/spleeter
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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