# 音轨分离软件

**Repository Path**: RTplay/track-separation-software

## Basic Information

- **Project Name**: 音轨分离软件
- **Description**: 基于 Meta Demucs ​htdemucs_6s​ 模型的桌面音频分离工具，支持把一首歌拆分成 6 条独立音轨（人声 / 吉他 / 贝斯 / 钢琴 / 鼓 / 其他），并可实时混音、调节音量、导出 MP3。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-17
- **Last Updated**: 2026-08-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: python原创应用

## README

# 6轨音轨分离工具

基于 Meta Demucs `htdemucs_6s` 模型的桌面音频分离工具，支持把一首歌拆分成 6 条独立音轨（人声 / 吉他 / 贝斯 / 钢琴 / 鼓 / 其他），并可实时混音、调节音量、导出 MP3。

![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue)
![PyQt6](https://img.shields.io/badge/PyQt6-6.11-green)
![Demucs](https://img.shields.io/badge/Demucs-4.1-orange)
![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-Windows-lightgrey)

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## 功能特性

- **6 轨分离** — 调用 Demucs `htdemucs_6s` 模型，输出 vocals / guitar / bass / piano / drums / other
- **实时混音播放** — 6 条独立音量滑块（0~130%），实时调整并预览
- **进度拖拽** — 播放进度条可拖动 seek，显示当前时间 / 总时长
- **MP3 导出** — 按当前混音参数导出 320kbps 高品质 MP3
- **状态提示** — "未分离 / 分离中… / 分离完成 / 分离失败" 动态文字提示
- **无控制台黑窗** — 打包后的 exe 双击即用，自动设置任务栏图标

## 截图

> 运行后窗口包含：音频选择 / 分离按钮 + 状态文字 / 6 轨音量滑块 / 播放控制 / 导出按钮

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## 环境要求

| 项 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 / 11 |
| Python | 3.10 ~ 3.12 |
| CPU 模式 | 默认 CPU 推理（首次分离较慢，约 1-3 分钟/分钟音频） |
| GPU 模式 | 可选 CUDA，修改 `mian6.py` 中 `-d cpu` 为 `-d cuda` |
| ffmpeg | 项目已自带 `ffmpeg.exe`（用于 MP3 导出） |

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## 快速开始

### 1. 克隆仓库

```bash
git clone <your-repo-url>
cd 音轨分离软件
```

### 2. 创建并激活虚拟环境

```cmd
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat
```

### 3. 安装依赖（二选一）

**方式 A：交互式脚本（推荐，带进度和验证）**
```cmd
python install_deps.py
```

**方式 B：标准 pip 安装**
```cmd
pip install -r requirements.txt
```

> 国内用户如 torch 下载慢，可加镜像：
> `pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`

### 4. 运行

```cmd
python mian6.py
```

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## 使用说明

1. 点击 **选择音频文件**，加载 `.mp3` / `.wav` / `.flac` / `.m4a`
2. 点击 **开始分离**，等待状态文字从 `分离中...` 变为 `分离完成`
3. 拖动 6 条音量滑块调整各轨道音量
4. 点击 **播放** 预览混音效果
5. 满意后点击 **导出当前混音音频** 保存 MP3

### 首次运行说明

- Demucs 会在首次分离时自动下载模型权重到 `~/cache/torch/hub/`（约 80MB）
- 如需离线使用，提前把权重放到 `models/demucs/htdemucs_6s/` 目录

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## 打包成 EXE

项目自带打包脚本，一键生成单文件 exe：

```cmd
REM 1. 生成 spec 配置（可选，已自带 mian6.spec）
python build.py --spec-only

REM 2. 增量打包（推荐日常使用）
python build.py

REM 3. 全量打包（修改了依赖或资源后）
python build.py --clean
```

打包产物：`dist\6轨音轨分离工具.exe`（约 264 MB，含 torch + 模型 + ffmpeg）

### build.py 支持的参数

| 参数 | 作用 |
|---|---|
| (无参数) | 增量打包（默认不清理） |
| `--clean` | 清理旧产物（dist/build/__pycache__）后打包 |
| `--no-clean` | 显式跳过清理 |
| `--check-only` | 仅检查环境，不打包 |
| `--spec-only` | 仅生成 spec 文件，不打包 |

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## 项目结构

```
音轨分离软件/
├── mian6.py              # 主程序（注意文件名拼写：mian6）
├── mian6.spec            # PyInstaller 打包配置
├── build.py              # 一键打包脚本
├── build.bat             # Windows 批处理打包脚本
├── install_deps.py       # 依赖安装脚本（带验证）
├── requirements.txt      # pip 依赖清单
├── README.md             # 本文档
│
├── app.ico               # 应用图标
├── ffmpeg.exe            # MP3 导出用 ffmpeg
├── models/               # Demucs 模型目录
│   └── demucs/htdemucs_6s/
│
├── output/               # 分离结果输出目录（自动生成）
│
├── main.py ~ main5.py    # 历史版本（迭代过程保留）
├── demucstest.py         # Demucs 调用测试脚本
│
└── venv/                 # 虚拟环境（不入库）
```

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## 技术栈

| 层 | 技术 |
|---|---|
| GUI | PyQt6 |
| 音轨分离 | Demucs 4.1 + htdemucs_6s 模型 |
| 深度学习 | PyTorch (CPU/CUDA) |
| 音频 I/O | soundfile / sounddevice |
| 音频编码 | pydub + ffmpeg |
| 打包 | PyInstaller |

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## 常见问题

### Q1: 分离过程卡住，状态一直是 `分离中...`？

- CPU 模式下分离一首 4 分钟的歌通常需要 5~15 分钟，请耐心等待
- 打开任务管理器确认 python.exe 在占用 CPU
- 如长时间无变化，查看 `build_log.txt` 排查

### Q2: 导出 MP3 失败提示 ffmpeg 错误？

- 确认项目根目录下有 `ffmpeg.exe`
- 或把 ffmpeg 加入系统 PATH，并修改 `mian6.py` 中 `AudioSegment.converter` 路径

### Q3: 打包后 exe 体积太大（~264MB）？

- 主要来自 PyTorch（~800MB 解压后）和 PyQt6
- 如需减小体积，可在 `mian6.spec` 的 `excludes` 中排除更多不需要的模块
- 或改用 onedir 模式（启动更快）

### Q4: 想用 GPU 加速？

修改 [mian6.py](mian6.py) 中分离命令的 `-d cpu` 为 `-d cuda`：

```python
sys.argv = [
    "separate",
    "-n", "htdemucs_6s",
    "--repo", self.repo_path,
    "-d", "cuda",   # 改这里
    "-o", self.out_folder,
    self.audio_path
]
```

需提前安装 CUDA 版 PyTorch：https://pytorch.org/get-started/locally/

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## License

本项目仅供学习和个人使用。Demucs 模型遵循其原始 license，详见 https://github.com/facebookresearch/demucs

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## 致谢

- [Meta Demucs](https://github.com/facebookresearch/demucs) — 音轨分离核心模型
- [PyQt6](https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/) — GUI 框架
- [ffmpeg](https://ffmpeg.org/) — 音频编解码