crlandsc/moises-light
📦 Open Source Projektcrlandsc
Eine ressourceneffiziente PyTorch-Implementierung der Moises-Light-Architektur für hochwertige Musikquellentrennung.
Die Moises-Light-Architektur stellt einen bedeutenden Fortschritt in der blinden Quellentrennung (BSS) durch ein Band-split U-Net-Design dar. Diese Implementierung bietet ein schlankes, auf PyTorch basierendes Framework für effiziente Aufgaben der Musikquellentrennung (MSS). Durch die Aufteilung des Frequenzspektrums in verschiedene Bänder erzielt das Modell eine hochpräzise Trennung bei gleichzeitig geringem Ressourcenverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Vollband-Modellen. Zu den Hauptmerkmalen gehören optimierte Tensor-Operationen für die Audioverarbeitung, Unterstützung für die Extraktion mehrerer Spuren sowie eine modulare Codebasis, die eine einfache Integration in bestehende Audio-Denoising- oder Sound-Processing-Pipelines ermöglicht. Dieses Repository ist ideal für alle, die mit effizienten Deep-Learning-Modellen für Audio experimentieren möchten, ohne die hohen Anforderungen großer, monolithischer Architekturen erfüllen zu müssen.
💡Highlights
- ├─Band-split U-Net-Architektur
- ├─Ressourceneffiziente MSS
- └─PyTorch-basierte Implementierung
🎯Für
- ├─Toningenieure
- ├─KI-Forscher
- └─Musiktechnologie-Entwickler