Ultimate Vocal Remover (人声消除软件)电脑版v5.4.0

Ultimate Vocal Remover是一款功能强大的音频处理工具，软件可帮助用户对音频进行处理，剔除音频中的人声，获取最干净的伴奏。软件功能强大，有着丰富多样的功能和处理模型，可针对不同类型的音乐提取伴奏。软件支持调用显卡强大的运算能力，帮助用户快速的完成伴奏的提取。

安装方法

(1) CUDA安装（有英伟达显卡的可以安装）

直接双击.exe文件运行即可，比如我用的cuda文件是cuda_11.6.0_511.23_windows.exe，直接双击运行。

安装的时候选自定义（高级），安装所有组件。

对于11.6版本的cuda，我是没有配置任何环境变量就可以成功的

验证是否成功的方法：新打开一个cmd窗口，在cmd窗口中输入nvcc -V，有正确输出即可

(2) 安装Python

直接以管理员运行python-3.9.8-amd64.exe即可，选择"Customize installation"，一定要把“Add Python 3.9 to PATH”勾选上，安装的目标路径不要选C盘，安装到其他任何一个盘就可以

为了方便后续的解释，我们假设Python全部都安装到D:\Python文件夹中，D:\Python\bin\中有python.exe（python程序）和其他文件。

安装完之后，打开cmd窗口（Win键+R，然后输入cmd），输入python之后有相关显示即可，类似如下显示

(3) 安装ffmpeg

直接解压安装包，然后将安装包下的bin的绝对路径添加至环境变量中的"Path"变量中，

要确保安装完之后，在cmd窗口中输入ffmpeg是有输出的，记得配置完环境变量之后要重新打开cmd窗口再试命令

(4) 安装主程序

解压主程序安装包和模型安装包，解压后主程序的文件夹（ultimatevocalremovergui-master）下会有一个文件夹名为models，将模型安装包中的所有模型文件（后缀名为.pth的文件）都放到models文件夹下的Main Models文件夹中

为了方便后续的解释，这里我们假设主程序都解压到D:\ultimatevocalremovergui-master中，ultimatevocalremovergui-master目录下有VocalRemover.py文件和其他文件；模型文件全部都在"D:\ultimatevocalremovergui-master\models\Main Models"中

(5) 安装Python依赖包

a.安装virtualenv

首先在cmd窗口中，输入"pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple virtualenv"

使用cmd切换到在主程序的目录下（切换命令：cd /d D:\ultimatevocalremovergui-master），输入"virtualenv -p python.exe的绝对路径 venv\"，比如"virtualenv -p D:\Python\bin\python.exe venv\"

接下来切换到venv\bin目录下（切换命令：cd /d venv\Scripts)，输入"activate"并回车

完成这步之后，命令前面都会带着(venv)这个标志，请确保后面的所有的操作（安装以及运行）都需要在执行这一步之后

b.安装程序的依赖包

在cmd窗口中，输入"pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir -r requirements.txt"并回车

c.安装pytorch组件

在cmd窗口中，输入"pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html"并回车

（因为众所周知的原因，在国内可能是安装不了的）

或者

如果前面已经下载了Pytorch组件，可以按照如下步骤安装：

切换到那三个文件目录下

分别执行如下三个命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "torch-1.9.0%2Bcu111-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "torchvision-0.10.0%2Bcu111-cp39-cp39-win_amd64.whl"

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "torchaudio-0.9.0-cp39-cp39-win_amd64.whl"

运行程序：

确保目前是(venv)状态

如果目前没有这个标志，可重新在cmd窗口中输入"D:\ultimatevocalremovergui-master\venv\Scripts\activate"并回车

在cmd窗口中切换到VocalRemover.py所在目录（cd /d D:\ultimatevocalremovergui-master）

执行如下命令

python VocalRemover.py

即可进入主程序

PS：每次执行都需要确保是(venv)状态

作者：明沙

出处：bilibili

使用说明

Select Input：选择（多个）文件

Select Output：输出目录，希望可以保存消音后的文件的地方

Open Input Folder Button：打开包含选择的音频文件的目录

Open Output Folder Button：打开输出目录

Choose Process Method：

选择消音方法——三种选项。

（1） VR Architecture：使用了强度频谱（magnitude spectrogram）或源分离（Source Separation）的模型

（2） MDX-Net：使用了混合频谱/波形（Hybrid Spectrogram/Waveform）用于源分离的模型

（3） Ensemble Mode：融合模式，可以得到多个模型和网络的最好结果

Help/Info Button：帮助引导（help guide）

Choose MDX-Net：每个消音方法都有自己的一套选项和模型，在这里可以选择与所选消音方法关联的模型

Progress Console：显示处理过程中的信息

Restart Button：重启应用，会弹出来窗口缺人，所有设定（settings）都会被保存

Save Format：输出格式选择（WAV、FLAC、MP3）

GPU Conversion：勾选即可使用GPU加速（有英伟达显卡并安装了cuda的人选）

如果不勾选的话，只用CPU处理会很慢

Demucs Model：Demucs是Facebook开源的声音分离模型，这功能我还没试过，试用之后修改这部分

Save Vocals Only：只保存人声（Vocals）文件，即不保存伴奏文件

Save Instrumental Only：只保存伴奏（instrumental）文件，即不保存人声文件

Save Noisey Vocal：保存噪音，这部分我还没试过，试用之后修改这部分

Model Test Mode：模型试用模式，选择了这个模式的时候, 程序会自动在你选择的文件夹里面生成一个新文件夹。新的自动生成文件夹将以所选模型命名（不再是上述的默认命名）。输出的音频文件将保存到自动生成的目录中。

乐器和人声输出的文件名将附加选定的模型名称，避免了测试多个模型而造成覆盖的问题。

VR Architecture

Windows Size：

窗口大小越小，转化效果越好。然而，更小的窗口意味着更长的转换时间和更重的资源使用。

以下是可选择的窗口大小值 -

1024 - 转换质量低，转换时间最短，资源使用率低

512 - 平均转换质量、平均转换时间、正常资源使用情况

320 - 转换质量更好，转换时间长，资源使用率高

Aggression Setting：

数值越大，清除人声的力度就越大，默认的10就可以，已经可以完全消除人声

范围是 0-100

较高的值执行更深的提取

乐器和声乐模型的默认值为 10

超过 10 的值可能会导致抽取伴奏的模型的结果中的乐器部分听起来浑浊

TTA：测试时数据增强，用于提升分离效果，但是会增加处理时间

Post-Process：此选项可能会识别人声输出中剩余的乐器伪影。此选项可能会改善某些歌曲的分离效果。

注意：选择此选项可能会对转换过程产生不利影响，具体取决于轨道。因此，仅建议作为最后的手段

Chunks：允许用户减少 （或增加）RAM（内存）或V-RAM的使用率。

更小的Chunk sizes会使用更少的内存或显存但是会增加处理时间

更大的Chunk sizes会使用更多的内存或显存但会减少处理时间

选择Auto的话程序会自动计算合适的Chunk sizes

选择Full会直接处理整个轨道，这个选项只推荐用在比较强力的PC上

默认值是Auto

Noise Reduction：该选项允许减少或消除由模型产生的任何噪音

灵敏度的值范围是0到20，默认是3，选择None会关闭Noise Reduction这个选项

模型：

UVR-MDX-NET 1：模型分数9.703

UVR-MDX-NET 2：模型分数9.682

UVR-MDX-NET 3：模型分数9.662

UVR-MDX-NET Karaoke：保留和声模型

PS：模型分数指的是SDR score

MDX-Net/VR Ensemble：

通过UVR_MDXNET_1和2_HP-UVR.pth这两个模型生成结果并融合

HP Models：

通过1_HP-UVR.pth和2_HP-UVR.pth这两个模型生成结果并融合

Vocal Models：

通过3_HP-Vocal-UVR.pth和4_HP-Vocal-UVR.pth这两个模型生成结果并融合

User Ensemble：

允许用户选择不同模型的输出结果并手动将它们融合

HP2 Models：

通过7_HP2-UVR.pth、8_HP2-UVR.pth和9_HP2-UVR.pth这三个模型生成音频文件并融合

All HP Models：

使用1_HP-UVR.pth、2_HP-UVR.pth、7_HP2-UVR.pth、8_HP2-UVR.pth和9_HP2-UVR.pth这五个模型生成音频文件并融合

Save All Outputs：输出所有模型的结果，不选就不会输出，只会保留融合后的结果

Select input：至少选择两个模型生成的消音后的音频文件

Select output：选择输出目录

Dropdown：选择算法：

Instrumentals（Min Spec）：读取输入的音频文件的频谱，并且计算每个输入文件的最小spec值，结果文件中的vocal数据会被清除

生成文件的后缀名：_User_ensembled_(Min Spec).wav

Vocals（Max Spec）：读取输入的以您文件的频谱，并且计算每个输入文件的最大spec值，结果文件中所有的vocal数据都会被保留

生成文件的后缀名：_User_ensembled_(Max Spec).wav

作者：明沙

出处：bilibili

主要模型说明

HP2_3BAND_44100_MSB2.pth - 使用更多数据和更多参数训练的超强消人声保留伴奏模型（PS：理论上数据越多训练出来的模型效果越好）

HP2_4BAND_44100_1.pth - 超强消人声保留伴奏模型

HP2_4BAND_44100_2.pth - HP2_4BAND_44100_1.pth的微调版本

HP_4BAND_44100_A.pth - 超强消人声保留伴奏模型

HP_4BAND_44100_B.pth - HP_4BAND_44100_A.pth的微调版本

HP_KAROKEE_4BAND_44100_SN.pth - 可保留和声的消主声伴奏模型

HP_Vocal_4BAND_44100.pth - 人声提取模型，但是提取的伴奏会比较muddy

HP_Vocal_AGG_4BAND_44100.pth - HP_Vocal_4BAND_44100.pth 的加强版，这个强的意思不是效果好，是Aggressive的人声提取模型

配置要求

建议使用至少8GB 显存的英伟达（Nvidia）GPU

该程序只与64位平台兼容

该程序依赖Sox - Sound 交换用于噪音消除

该程序依赖FFmpeg处理非wav格式的音频文件

该程序会在你关闭程序的时候自动保存你的设置

处理效率极大依赖于你的硬件

如果未安装 FFmpeg，如果用户尝试转换非 WAV 文件，应用程序将抛出错误。