Spleeter oleh Deezer, dikompilasi menjadi executable yang ringkas untuk pemisahan stem audio yang cepat dan tanpa perlu instalasi Python yang rumit di sistem pengguna akhir.
Gunakan perintah dasar berikut untuk menjalankan program. Pastikan untuk mengganti main.py
dengan nama executable Anda jika Anda menggunakan versi terkompilasi (misalnya, spleeter-cli.exe
).
# Jika dijalankan dari source:
uv run main.py -f test.wav -o ./ -j
# Jika dijalankan sebagai executable:
spleeter-cli.exe -f test.wav -o ./ -j
Penjelasan Parameter Wajib/Dasar:
-
-f test.wav
: Menentukan jalur ke file audio input. -
-o ./
: Menentukan direktori output (di sini, direktori saat ini). -
-j
: Mengaktifkan mode JSON output (output hasil akan berupa JSON murni kestdout
).
Program ini mendukung berbagai parameter untuk kontrol yang lebih mendalam, termasuk konfigurasi jalur ke model dan utilitas eksternal (FFmpeg).
Parameter Panjang | Alias | Deskripsi | Wajib | Pilihan Nilai |
---|---|---|---|---|
--file |
-f |
Jalur ke file audio input (misalnya, input.mp3 ). |
Ya | Jalur file |
--output |
-o |
Direktori output tempat semua stem audio hasil pemisahan akan disimpan. | Ya | Jalur direktori |
--stem |
-s |
Jumlah stem (bagian) yang akan dipisahkan. Pilihan: Vokal/Iringan (2 ), Drum/Bass/Lainnya (4 ), atau termasuk Piano (5 ). |
Tidak | 2 , 4 , atau 5 |
--model-path |
-m |
Jalur absolut ke direktori yang berisi folder pretrained_models . Jika disediakan, script akan mencoba membuat mklink junction secara otomatis. Catatan: Proses ini mungkin memerlukan izin Administrator jika gagal. |
Tidak | Jalur direktori |
--ffmpeg-path |
-fm |
Jalur absolut ke direktori bin FFmpeg. Digunakan jika FFmpeg tidak terinstal dalam PATH sistem Anda. |
Tidak | Jalur direktori |
--json-output |
-j |
Mengaktifkan output hasil dalam format JSON murni ke sys.stdout . Berguna untuk integrasi script. |
Tidak | - |
Panduan ini ditujukan bagi Anda yang ingin menjalankan dari source atau mengkompilasi executable sendiri menggunakan uv
untuk manajemen dependensi dan PyInstaller
untuk kompilasi.
- Python (3.10.2 direkomendasikan).
- uv (Manajer paket cepat).
- PyInstaller (Untuk membuat executable).
-
Instal
uv
danPyInstaller
(jika belum ada):pip install uv
-
Buat Lingkungan Virtual dan Instal Dependensi: Pastikan Anda memiliki file
requirements.txt
yang mencantumkanspleeter
,tensorflow
, dll.# Buat lingkungan virtual uv venv # Instal dependensi dari requirements.txt uv sync
-
Jalankan dari Source (Testing):
uv run main.py -f <file_anda> -o ./output
Gunakan PyInstaller untuk membuat satu file executable agar mudah didistribusikan.
uv run build/build_binary.py
Executable yang dihasilkan akan berada di direktori dist/
.