免费给Audacity装上AI插件OpenVINO AI音乐分离完整教程本地运行零上传【免费下载链接】openvino-plugins-ai-audacityA set of AI-enabled effects, generators, and analyzers for Audacity®.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino-plugins-ai-audacity你是否也遇到过这样的场景好不容易翻出一首超爱的老歌想做个纯伴奏版本自己练唱却发现网上各种人声分离工具要么收费昂贵要么效果惨不忍睹要么要求你把音频上传到云端——万一泄露隐私怎么办如果你正在为这类问题头疼那么今天要介绍的OpenVINO™ AI Plugins for Audacity就是为你准备的一套完全免费、100% 本地运行的开源 AI 音频插件能让 Audacity 瞬间拥有 AI 音乐分离、智能降噪、语音转文字、音乐生成与音频超分辨率等专业级能力。接下来我会带你用最短路径装上它再用一个完整案例把AI 音乐分离玩明白。一、先看看你踩过的那些坑在音频处理这件事上传统方案总有几个绕不开的痛点贵的离谱专业音频分离软件动辄几百上千元还要订阅续费上传云端在线工具确实方便但你的录音、歌曲数据要经过别人的服务器隐私根本没保障效果拉胯免费工具往往只能粗分离人声和伴奏糊成一团更别提分离鼓点、贝斯这种精细活门槛太高命令行工具、Python 环境、GPU 显存要求……普通用户直接被劝退。OpenVINO AI 插件恰好把这些问题一次性解决它把 AI 模型直接塞进 Audacity 里所有计算都在你的电脑本地完成音频文件永远不会离开你的设备。底层用英特尔的 OpenVINO™ 工具套件做推理加速能自动调用你电脑上的 CPU、GPU 甚至 NPU速度比纯软件运算快上好几倍。开源、免费、离线可用——这才是普通用户想要的专业音频处理。二、最短路径三步从零到能用别被AI 插件四个字吓到安装过程其实非常简单。核心就三步拿插件文件 → 放进正确目录 → 启用模块。第一步获取插件文件如果你熟悉命令行可以克隆项目源码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino-plugins-ai-audacity如果不想碰命令行也可以直接从项目 Releases 页面下载编译好的安装包里面已经打包好了mod-openvino.dll插件文件和模型安装器按提示一路下一步即可。第二步把插件放进 Audacity 的插件目录以 Windows 为例打开 Audacity 的安装目录找到Plug-Ins文件夹通常位于C:\Program Files\Audacity\Plug-Ins\把mod-openvino.dll复制进去就完成了安装这一步。第三步在偏好设置里启用模块重启 Audacity点击菜单编辑 → 偏好设置 → 模块在模块列表中找到mod-openvino把状态从New改成已启用点击确定后再重启一次 AudacityAI 功能就全部出现在菜单里了。如果你是 Linux 用户走 Snap 路线甚至更省事一条命令装好带 AI 模块的 Audacitysudo snap install audacity装完再用sudo audacity.fetch-models按提示下载 AI 模型即可Snap 版没有内置模型这是故意的方便你按需下载省空间。小贴士AI 模型文件比较大合计约 2–3GB首次使用时会自动下载并编译。下载完成后会缓存在本地磁盘之后调用就会快很多。建议保证至少 5GB 空闲磁盘空间。三、一次完整实战把一首歌的人声和伴奏分开现在我们来做最有成就感的那个操作从一首流行歌曲里提取纯净人声和伴奏相当于亲手做出卡拉 OK 伴奏。整个流程大约 5 分钟。第 1 步导入歌曲并框选处理区域在 Audacity 里导入你的歌曲文件。如果只想处理某一段用鼠标在波形上拖选即可想处理整首歌直接双击轨道全选。第 2 步打开 AI 音乐分离功能点击菜单栏的效果Effect→ OpenVINO AI Effects → OpenVINO Music Separation快捷键 CtrlR一个参数设置窗口就会弹出来。第 3 步配置两个关键参数弹出的对话框里有几个选项新手阶段你只需要关注前两个分离模式Separation Mode选择2-Stem会生成人声 伴奏两个新音轨做卡拉 OK 伴奏选这个就够如果选择4-Stem则会生成鼓、贝斯、人声、其他乐器四个音轨适合想研究混音结构或做 Remix 的专业玩法。推理设备OpenVINO Inference Device有独立显卡就选GPU处理速度能提升好几倍没有的话选CPU兼容性最好普通电脑也跑得动如果你的电脑是较新的 Intel 平台还可以试试NPU能效比最高。第 4 步点击应用等待出结果点击Apply后系统会先加载 AI 模型——首次使用需要 10 到 30 秒的编译时间之后因为模型已缓存加载会快得多。处理完成后Audacity 工作区里会自动多出几条新音轨每条都带着清晰的名称后缀比如-Drums、-Bass、-Vocals、-Other Instruments一眼就能认出来。第 5 步导出伴奏现在选中伴奏音轨2-Stem 模式下通常叫-Vocals之外的那条点击文件 → 导出 → 导出为 MP3选好保存位置和音质点保存。恭喜一个专业的卡拉 OK 伴奏文件就这样做好了四、不止分离这 5 个 AI 能力分别适合谁音乐分离只是开胃菜。这个插件一共内置了 5 大 AI 能力我把它们和谁在什么场景下用得上一一对应起来方便你对号入座AI 能力菜单位置适合谁典型场景音乐分离效果 → OpenVINO AI Effects卡拉 OK 爱好者、混音师、DJ提取人声伴奏、分离鼓点贝斯做混音语音转文字分析Analyze菜单记者、学生、会议记录员录音转文字稿、做字幕、整理采访智能降噪效果 → OpenVINO AI Effects播客主播、配音、远程办公人群去除空调声、键盘声、环境底噪音乐生成生成Generate菜单视频创作者、游戏开发者、音乐小白用一句话生成背景音乐或续写已有片段音频超分辨率效果菜单音频修复爱好者、档案整理者把老旧低音质录音补全到 48kHz 高清语音转文字Whisper Transcription基于 Whisper 技术能把选中的语音转成带时间戳的文字标注轨。开会、上课、采访录音再也不用逐句手敲了。模型有 base / small / medium / large 可选日常用base最快够用重要内容选large最准。还支持翻译模式把任意语言转成英文输出。智能降噪提供 DeepFilterNet2、DeepFilterNet3、DenseUNet 三种模型。日常降噪选 DeepFilterNet2 平衡效果好速度专业用途选最新的 DeepFilterNet3效果最佳。录播客、录配音时背景噪音终于有救了。音乐生成你没看错输入轻快的钢琴曲适合旅行 vlog它就能真的给你生成一段音乐。支持音频续写——选中一段已有的旋律让 AI 顺着往下编。生成的片段还会自动标注当时的参数seed、模型、设备下次想复现同样风格照着参数再来一次即可。音频超分辨率把低采样率、低清晰度的老旧录音通过 AI 增强到 24kHz 带宽、48kHz 采样率。有通用和语音两种模型可选修复磁带录音、老电影对白很实用。五、对比与避坑想少走弯路就看完这几点它和在线分离工具、付费软件有啥区别维度在线分离工具付费专业软件OpenVINO AI 插件价格免费或限次数百至上千元完全免费开源隐私音频上传云端本地处理100% 本地处理离线使用不行可以可以分离质量参差不齐好基于 Demucs v4专业级硬件加速无依赖自身CPU/GPU/NPU 通吃常见坑与解决办法装完在菜单里找不到 AI 功能九成是模块没启用。回到编辑 → 偏好设置 → 模块确认mod-openvino是已启用状态然后完整重启 Audacity。另外请确认你的 Audacity 版本在 3.2.0 或以上。第一次运行特别慢正常现象第一次要下载并编译 AI 模型约 2–3GB。完成后会缓存第二次就快了。处理长音频内存吃紧建议把 5–10 分钟以上的长音频先切成片段分别处理处理时尽量关闭其他占内存的程序。想追求最佳音质源文件尽量用无损格式WAV、FLAC处理完再转成 MP3 等有损格式分离设置里的Shifts参数也可以调高——Shifts1 是快速预览Shifts4 是质量与速度的平衡点Shifts8 适合最终成品但处理时间会线性增加自己权衡。支持哪些格式Audacity 能打开的格式它都支持包括 WAV、MP3、FLAC、OGG 等。六、想深入官方文档和源码入口都在这这个项目是开源的文档和代码都整理得很清晰想研究原理或自己动手编译都方便安装与构建文档doc/build_doc/windows/README.mdWindows、doc/build_doc/linux/README.mdLinux各功能使用文档doc/feature_doc/music_separation/README.md、doc/feature_doc/whisper_transcription/README.md、doc/feature_doc/noise_suppression/README.md、doc/feature_doc/music_generation/README.md、doc/feature_doc/super_resolution/README.mdAI 功能源码mod-openvino/音乐分离在OVMusicSeparation.cpp、音乐生成在OVMusicGenerationLLM.cpp、语音转文字在OVWhisperTranscription.cpp、降噪在OVNoiseSuppression.cpp、超分辨率在OVAudioSR.cpp进阶学习路径建议先用本文的实战流程把音乐分离玩熟 → 再尝试语音转文字和智能降噪这两件日常高频工具 → 有精力再研究 Shifts、设备映射、seed 等高级参数 → 最后可以试着把你的处理流程沉淀成一套自己的工作流。七、现在就动手试试说到底最好的学习方式就是亲手跑一遍。现在就去选一首你最喜欢的歌导入 Audacity用我们刚才的 5 步流程分离出人声和伴奏。当伴奏和人声两条独立音轨出现在你眼前的那一刻你会真切感受到专业音频处理真的不再是少数人的特权了。如果过程中遇到任何问题或者做出了满意的作品欢迎把它分享给同样喜欢折腾音频的朋友——这就是开源项目最快乐的打开方式。【免费下载链接】openvino-plugins-ai-audacityA set of AI-enabled effects, generators, and analyzers for Audacity®.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino-plugins-ai-audacity创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考