UVR5 人声分离入门免费在本地把伴奏和人声拆开的完整指南【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui混音文件里人声和伴奏焊在一起想翻唱要伴奏、想做视频要保留 BGM 去掉原唱找资源往往又要花钱又上传到别人服务器上。UVR5Ultimate Vocal Remover是一款免费、开源的人声分离工具音频全程离线在本地处理不往外传任何数据能把一首混音拆成人声、伴奏两条独立轨道。如果你正好在做翻唱、混音分轨或视频配乐这类事它能直接省下买伴奏的开销。从安装到第一版伴奏UVR5 首次运行全流程底层跑的是 PyTorch所以先备好 Python 环境然后三步走拉取项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui cd ultimatevocalremovergui装依赖pip install -r requirements.txt推荐装 GPU 版 PyTorchpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。有 NVIDIA 显卡时装了它后面处理速度能快数倍没有显卡直接跳过程序会自动落到 CPU 上跑。装依赖时报权限错误给命令加--user或者先建虚拟环境再装Windows 上启动时报缺 DLL优先安装 Visual C Redistributable。启动软件后界面信息量不小但首次运行只需要碰四处Select Input载入要处理的音频Select Output单独建个文件夹收结果别和原文件混在一起顺便可选输出格式WAV / FLAC / MP3默认 WAV中间的模型下拉框首次运行且网络正常时会自动下载预训练模型用默认模型先跑通即可Start Processing点下去等进度条走完。结束后输出目录里会多出两个 wavVocals人声轨和 Instrumental伴奏轨。先对速度有个预期——纯 CPU 跑一首 3 分钟的歌可能要十几分钟这是正常现象不是卡死。模型怎么选、参数怎么调拿到结果后的两件事模型按算法分成三个家族存放在models/目录下各有所长目录家族适合什么models/VR_Models/VR Architecture通用场景还带 DeNoise 降噪模型models/MDX_Net_Models/MDX-Net流行、摇滚人声与伴奏平衡性较好models/Demucs_Models/Demucs复杂编曲细节保留更完整拿不准时的兜底决策流行歌先试 MDX-Net古典、爵士这种编曲复杂的选 Demucs实在没方向就用 VR 系列跑一版做对比——多跑几次比较的成本很低。如果网络受限导致模型反复下载失败可以手动把模型文件放进对应目录重启软件即可。真正值得动手调的参数只有两个Segment分段大小音频切多长再送进模型。默认 256建议在整个 128 到 512 的区间里多试几档——取值小内存占用低适合配置一般的机器取值大模型看到的上下文更完整质量更好。Overlap重叠率相邻片段的搭接程度。默认 8太低拼接处容易出接缝声太高处理时间明显拉长不满意再加到 16 或 24。 硬件允许时勾选GPU Conversion是最直接的提速手段处理时间常常能压到 CPU 的十分之一左右有显卡却识别不到设备时先查驱动版本或暂时关掉开关用 CPU 兜底。它凭什么分得开新手可跳过传统做法是靠固定频率的滤波器人声和吉他撞在同一频段时就分不开了。UVR5 的思路是让神经网络学习海量混音 干净分轨的成对数据先在频谱上辨认各成分分别是谁再逐个分开——这就是 AI 分离明显好于传统滤镜的原因。想读源码可以从 lib_v5/ 里的spec_utils.py入手它是频谱处理的公共底座接着看核心网络结构mdxnet.py。常见报错速查按这个顺序排查现象常见原因解决方式拼接处有接缝声Overlap 太低提高到 16 或 24部分频段听感缺失模型与歌曲风格不匹配换另一个模型家族对比启动即报 DLL 错误缺少运行库安装 Visual C Redistributable模型反复下载失败网络受限手动下载模型放入models/对应目录后重启CUDA out of memory显存不足调低 Segment或降低批处理规模排查顺序记一条就够了先改参数参数解决不了就换模型模型还不行再回头检查环境。跑通之后批量处理与进阶入口批量处理UVR.py支持命令行脚本批量处理整个文件夹一次处理几十首歌没有压力。深入算法lib_v5/下的tfc_tdf_v3.py负责时频变换适合想搞清楚内部实现的读者。管理设置保存过的设置与组合分别放在gui_data/saved_settings/和gui_data/saved_ensembles/目录。【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 UVR5 人声分离入门：免费在本地把伴奏和人声拆开的完整指南
UVR5 人声分离入门免费在本地把伴奏和人声拆开的完整指南【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui混音文件里人声和伴奏焊在一起想翻唱要伴奏、想做视频要保留 BGM 去掉原唱找资源往往又要花钱又上传到别人服务器上。UVR5Ultimate Vocal Remover是一款免费、开源的人声分离工具音频全程离线在本地处理不往外传任何数据能把一首混音拆成人声、伴奏两条独立轨道。如果你正好在做翻唱、混音分轨或视频配乐这类事它能直接省下买伴奏的开销。从安装到第一版伴奏UVR5 首次运行全流程底层跑的是 PyTorch所以先备好 Python 环境然后三步走拉取项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui cd ultimatevocalremovergui装依赖pip install -r requirements.txt推荐装 GPU 版 PyTorchpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。有 NVIDIA 显卡时装了它后面处理速度能快数倍没有显卡直接跳过程序会自动落到 CPU 上跑。装依赖时报权限错误给命令加--user或者先建虚拟环境再装Windows 上启动时报缺 DLL优先安装 Visual C Redistributable。启动软件后界面信息量不小但首次运行只需要碰四处Select Input载入要处理的音频Select Output单独建个文件夹收结果别和原文件混在一起顺便可选输出格式WAV / FLAC / MP3默认 WAV中间的模型下拉框首次运行且网络正常时会自动下载预训练模型用默认模型先跑通即可Start Processing点下去等进度条走完。结束后输出目录里会多出两个 wavVocals人声轨和 Instrumental伴奏轨。先对速度有个预期——纯 CPU 跑一首 3 分钟的歌可能要十几分钟这是正常现象不是卡死。模型怎么选、参数怎么调拿到结果后的两件事模型按算法分成三个家族存放在models/目录下各有所长目录家族适合什么models/VR_Models/VR Architecture通用场景还带 DeNoise 降噪模型models/MDX_Net_Models/MDX-Net流行、摇滚人声与伴奏平衡性较好models/Demucs_Models/Demucs复杂编曲细节保留更完整拿不准时的兜底决策流行歌先试 MDX-Net古典、爵士这种编曲复杂的选 Demucs实在没方向就用 VR 系列跑一版做对比——多跑几次比较的成本很低。如果网络受限导致模型反复下载失败可以手动把模型文件放进对应目录重启软件即可。真正值得动手调的参数只有两个Segment分段大小音频切多长再送进模型。默认 256建议在整个 128 到 512 的区间里多试几档——取值小内存占用低适合配置一般的机器取值大模型看到的上下文更完整质量更好。Overlap重叠率相邻片段的搭接程度。默认 8太低拼接处容易出接缝声太高处理时间明显拉长不满意再加到 16 或 24。 硬件允许时勾选GPU Conversion是最直接的提速手段处理时间常常能压到 CPU 的十分之一左右有显卡却识别不到设备时先查驱动版本或暂时关掉开关用 CPU 兜底。它凭什么分得开新手可跳过传统做法是靠固定频率的滤波器人声和吉他撞在同一频段时就分不开了。UVR5 的思路是让神经网络学习海量混音 干净分轨的成对数据先在频谱上辨认各成分分别是谁再逐个分开——这就是 AI 分离明显好于传统滤镜的原因。想读源码可以从 lib_v5/ 里的spec_utils.py入手它是频谱处理的公共底座接着看核心网络结构mdxnet.py。常见报错速查按这个顺序排查现象常见原因解决方式拼接处有接缝声Overlap 太低提高到 16 或 24部分频段听感缺失模型与歌曲风格不匹配换另一个模型家族对比启动即报 DLL 错误缺少运行库安装 Visual C Redistributable模型反复下载失败网络受限手动下载模型放入models/对应目录后重启CUDA out of memory显存不足调低 Segment或降低批处理规模排查顺序记一条就够了先改参数参数解决不了就换模型模型还不行再回头检查环境。跑通之后批量处理与进阶入口批量处理UVR.py支持命令行脚本批量处理整个文件夹一次处理几十首歌没有压力。深入算法lib_v5/下的tfc_tdf_v3.py负责时频变换适合想搞清楚内部实现的读者。管理设置保存过的设置与组合分别放在gui_data/saved_settings/和gui_data/saved_ensembles/目录。【免费下载链接】ultimatevocalremoverguiGUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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