免费AI音频分离完整指南UVR从安装到人声伴奏提取一次跑通【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想让AI音频分离不再折腾环境免费开源的 Ultimate Vocal RemoverUVR给你一套图形界面把歌里的人声提取、伴奏提取都交给深度神经网络去算你只管点按钮。先弄懂它凭什么能把人声剥离出来UVR 本质上是一个「套壳」在界面上的 AI 分离工具箱。它不教你写代码而是把 MDX-Net、Demucs、VR 三套神经网络模型封装成下拉菜单你选个方法丢个文件进去它在频域里把混合音频拆成 vocal、instrumental、drums 这类轨道再合成回音频文件。适合你的场景大致有这几类做 KTV 伴奏、翻唱要干净的人声提取或伴奏提取给视频、播客后期拆出鼓点、和声等独立轨道老录音降噪把噪音当作一个单独通道剥掉你不需要懂卷积或注意力机制只要知道模型是现成的界面是现成的活它来干。把它跑起来安装与启动整个过程就三件事拿代码、装依赖、启动。全部命令可直接复制git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui cd ultimatevocalremovergui bash install_packages.sh python UVR.py几个省事的细节Linux 用户直接跑 install_packages.sh它会自动按 requirements.txt 逐个装包Windows / macOS 用户自己执行pip install -r requirements.txt也行。依赖里含 PyTorch、ONNX Runtime 这些体积较大的包首次安装耐心等待网络卡就换镜像源。看到带 UVR 标志的深色窗口弹出说明装好了版本号会显示在窗口左下角当前为 v5.6。装完先别急着处理大文件用一首 30 秒的短音频试水确认整条链路通了再上正主。从导入到出结果完整操作流窗口不大控件却把整条流程排好了。按「准备 → 配置 → 产出」走一遍。准备把文件和目录都定好点Select Input选你要处理的音频也支持直接拖进窗口MP3、WAV、FLAC 等常见格式都行非 WAV 格式依赖系统装有 FFmpeg没有它就只能读 .wav。点Select Output指定结果存放位置建议先建个空文件夹方便找回文件。配置挑方法、挑模型、定格式CHOOSE PROCESS METHOD选引擎下拉里有 MDX-Net、MDX-Net C、Demucs、VR 几类。模型下拉框跟随方法变化新手可先选 MDX-Net 的MDX23C-InstVoc HQ。输出格式三选一WAV无损、体积大、FLAC、MP3按用途勾选。有 NVIDIA 显卡就勾GPU Conversion速度会明显提升。产出点开始看进度条点Start Processing后进度条开始走右下角是停止按钮。跑完后去输出目录看文件名会带上Vocals、Instrumental等后缀人声轨和伴奏轨就是它俩。处理时间取决于引擎、歌曲长度和你有没有 GPU首次跑长曲耐心等。想要更好效果进阶参数调优默认设置能出结果但想抠质量就动下面几个地方。先选对引擎再谈调参。三个引擎的性格差别很大MDX-Net主力选手效果上限高模型清单见 models/MDX_Net_Models/。人声/伴奏两分选 HQ 系列想要更干净的卡拉OK伴奏带is_karaoke标记的模型如 UVR-MDX-NET Karaoke表现更稳。Demucs偏快速v3/v4 模型放在 models/Demucs_Models/还能拆出 drums、bass、piano 多轨适合做编曲拆解。VR轻量吃内存少低配机器也能转models/VR_Models/ 里还带降噪向模型如UVR-DeNoise-Lite.pth老录音、有底噪的素材可以优先试它。再看两个数字Segment Size默认 256切分音频的片段大小。调小最直观的效果是省显存、不报错代价是速度略降和接缝处质量显存吃紧时先把它降下来。Overlap默认 8片段之间的重叠量。往大调能缓解接缝断裂声往小调省时间一般落在 8~16 之间微调即可。模型不够就补。模型文件本身不在仓库里全量打包界面内有更新入口可下载模型扩展包本地模型统一落在 models/ 对应子目录名字与 models/MDX_Net_Models/model_data/model_name_mapper.json 里的映射一致缺失时界面下拉里就会少选项。卡住了常见报错处理UVR 对常见异常做了自动识别弹框里的提示基本就是处理方向。对照 gui_data/error_handling.py 里的映射这几类最常见提示 CUDA out of memory / 显存不足关掉浏览器、视频播放器这类抢显存的程序把 Segment Size 调小再试如果弹的是「no kernel image available」说明显卡和当前 CUDA 不匹配直接取消勾选 GPU Conversion走 CPU 也能跑通。提示 FFmpeg missing、只支持 .wav你的系统缺 FFmpeg装好它才能处理 MP3/FLAC 等格式装之前先用 WAV 试流程。提示找不到模型MDX/Demucs model missing模型文件没下全。去界面内的更新入口补齐模型扩展包或核对 models/ 目录结构。提示无法写出音频文件sf.write 类错误三连查——磁盘剩余空间、输出目录是否还存在、文件权限。提示内存不足not enough memory重启应用、关掉吃内存的程序再试低性能处理器如奔腾/赛扬跑大段音频本来就吃力建议切短音频处理。弹框底部会附带完整错误堆栈和时间戳遇到上面没有的新问题把它连同「当时用的方法和模型」一起记下来排查时很有用。接下来你可以挑一首自己常听的歌按本文流程跑一遍完整的人声与伴奏提取对比两轨的听感有满意的结果后再去 lib_v5/ 里翻一翻模型网络和信号处理的核心实现理解「它为什么分得开」然后针对自己的素材调 Segment Size 与 Overlap找到属于你的那套默认参数。【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 免费AI音频分离完整指南：UVR从安装到人声伴奏提取，一次跑通
免费AI音频分离完整指南UVR从安装到人声伴奏提取一次跑通【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想让AI音频分离不再折腾环境免费开源的 Ultimate Vocal RemoverUVR给你一套图形界面把歌里的人声提取、伴奏提取都交给深度神经网络去算你只管点按钮。先弄懂它凭什么能把人声剥离出来UVR 本质上是一个「套壳」在界面上的 AI 分离工具箱。它不教你写代码而是把 MDX-Net、Demucs、VR 三套神经网络模型封装成下拉菜单你选个方法丢个文件进去它在频域里把混合音频拆成 vocal、instrumental、drums 这类轨道再合成回音频文件。适合你的场景大致有这几类做 KTV 伴奏、翻唱要干净的人声提取或伴奏提取给视频、播客后期拆出鼓点、和声等独立轨道老录音降噪把噪音当作一个单独通道剥掉你不需要懂卷积或注意力机制只要知道模型是现成的界面是现成的活它来干。把它跑起来安装与启动整个过程就三件事拿代码、装依赖、启动。全部命令可直接复制git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultimatevocalremovergui cd ultimatevocalremovergui bash install_packages.sh python UVR.py几个省事的细节Linux 用户直接跑 install_packages.sh它会自动按 requirements.txt 逐个装包Windows / macOS 用户自己执行pip install -r requirements.txt也行。依赖里含 PyTorch、ONNX Runtime 这些体积较大的包首次安装耐心等待网络卡就换镜像源。看到带 UVR 标志的深色窗口弹出说明装好了版本号会显示在窗口左下角当前为 v5.6。装完先别急着处理大文件用一首 30 秒的短音频试水确认整条链路通了再上正主。从导入到出结果完整操作流窗口不大控件却把整条流程排好了。按「准备 → 配置 → 产出」走一遍。准备把文件和目录都定好点Select Input选你要处理的音频也支持直接拖进窗口MP3、WAV、FLAC 等常见格式都行非 WAV 格式依赖系统装有 FFmpeg没有它就只能读 .wav。点Select Output指定结果存放位置建议先建个空文件夹方便找回文件。配置挑方法、挑模型、定格式CHOOSE PROCESS METHOD选引擎下拉里有 MDX-Net、MDX-Net C、Demucs、VR 几类。模型下拉框跟随方法变化新手可先选 MDX-Net 的MDX23C-InstVoc HQ。输出格式三选一WAV无损、体积大、FLAC、MP3按用途勾选。有 NVIDIA 显卡就勾GPU Conversion速度会明显提升。产出点开始看进度条点Start Processing后进度条开始走右下角是停止按钮。跑完后去输出目录看文件名会带上Vocals、Instrumental等后缀人声轨和伴奏轨就是它俩。处理时间取决于引擎、歌曲长度和你有没有 GPU首次跑长曲耐心等。想要更好效果进阶参数调优默认设置能出结果但想抠质量就动下面几个地方。先选对引擎再谈调参。三个引擎的性格差别很大MDX-Net主力选手效果上限高模型清单见 models/MDX_Net_Models/。人声/伴奏两分选 HQ 系列想要更干净的卡拉OK伴奏带is_karaoke标记的模型如 UVR-MDX-NET Karaoke表现更稳。Demucs偏快速v3/v4 模型放在 models/Demucs_Models/还能拆出 drums、bass、piano 多轨适合做编曲拆解。VR轻量吃内存少低配机器也能转models/VR_Models/ 里还带降噪向模型如UVR-DeNoise-Lite.pth老录音、有底噪的素材可以优先试它。再看两个数字Segment Size默认 256切分音频的片段大小。调小最直观的效果是省显存、不报错代价是速度略降和接缝处质量显存吃紧时先把它降下来。Overlap默认 8片段之间的重叠量。往大调能缓解接缝断裂声往小调省时间一般落在 8~16 之间微调即可。模型不够就补。模型文件本身不在仓库里全量打包界面内有更新入口可下载模型扩展包本地模型统一落在 models/ 对应子目录名字与 models/MDX_Net_Models/model_data/model_name_mapper.json 里的映射一致缺失时界面下拉里就会少选项。卡住了常见报错处理UVR 对常见异常做了自动识别弹框里的提示基本就是处理方向。对照 gui_data/error_handling.py 里的映射这几类最常见提示 CUDA out of memory / 显存不足关掉浏览器、视频播放器这类抢显存的程序把 Segment Size 调小再试如果弹的是「no kernel image available」说明显卡和当前 CUDA 不匹配直接取消勾选 GPU Conversion走 CPU 也能跑通。提示 FFmpeg missing、只支持 .wav你的系统缺 FFmpeg装好它才能处理 MP3/FLAC 等格式装之前先用 WAV 试流程。提示找不到模型MDX/Demucs model missing模型文件没下全。去界面内的更新入口补齐模型扩展包或核对 models/ 目录结构。提示无法写出音频文件sf.write 类错误三连查——磁盘剩余空间、输出目录是否还存在、文件权限。提示内存不足not enough memory重启应用、关掉吃内存的程序再试低性能处理器如奔腾/赛扬跑大段音频本来就吃力建议切短音频处理。弹框底部会附带完整错误堆栈和时间戳遇到上面没有的新问题把它连同「当时用的方法和模型」一起记下来排查时很有用。接下来你可以挑一首自己常听的歌按本文流程跑一遍完整的人声与伴奏提取对比两轨的听感有满意的结果后再去 lib_v5/ 里翻一翻模型网络和信号处理的核心实现理解「它为什么分得开」然后针对自己的素材调 Segment Size 与 Overlap找到属于你的那套默认参数。【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
延伸阅读
更多一线实战笔记与深度复盘，助您持续精进
