allanlinallan/AI-Track-Splitter

选用指南

AI 根据 README 整理 · 2026/10/20 13:56:48

适用场景

适用于音乐制作、音频工程和 AI 研究场景，可进行人声、鼓组、贝斯等分轨提取，以及多轨混音和导出。

查看 README 依据

[](LICENSE)  [**繁體中文 (Traditional Chinese)**](#繁體中文) | [**English Documentation**](#english) --- <a name="繁體中文"></a> ## 🇹🇼 繁體中文說明 **StemForge Studio** 是一個專為音樂製作人、音訊工程師與 AI 研究者設計的 19+ 軌高純度 AI 音樂分軌與母帶級多軌 DAW 系統。結合 **C# .NET 9.0 高效能 SIMD DSP 引擎** 與 **Python NVIDIA GPU 4-Pass 深度神經網路級聯架構**，具備毫秒級 WebAudio 多軌混音界面與數學級反相抵消驗證（Null Test）。 ### ✨ 核心特色 1. **4-Pass GPU 深度神經網路級聯 (Neural Cascade)** - **Pass 1 (`htdemucs`)**：分離極致純度的人聲、鼓組、貝斯與旋律底軌。

- 瀏覽器原生 21 軌無損同步播放、Solo / Mute / Pan / 音量推桿 / 單軌相位反轉（Ø）。 - 4 種分離模式 0 秒即時切換（純淨隔離、比特無損殘差、能量比例回填、AI 乾音訓練）。 - 一鍵匯出：支援**多軌勾選打包 ZIP**（檔名自動標記軌數如 `_選取10軌.zip`）、**Reaper 工程檔 (`.rpp`)** 與自動轉換 MIDI 音符。 5. **歷史專案 0 秒即時回載（History Projects）** - 內建本機分軌歷史資料庫，隨時彈窗點選歷史歌曲「⚡ 載入混音台」。 - 免重新上傳、免重新計算，即時回播 21 軌音訊並切換模式或重新打包。 6. **智慧硬體動態感知（Adaptive GPU Scaling）** - 自動即時探測本機顯卡規格（RTX 4050 / 4060 Ti / 4080 / 4090）。 - 8GB / 16GB 以上 VRAM 自動切換更高 overlap 與多重相移（shifts）採樣，運算更快、音質更細膩。 7. **物理顯存釋放（Zero VRAM Leak）** - AI 模型推論透過獨立 CLI 進程執行，推論結束立即退出，由作業系統 100% 物理回收顯存。 --- ### 🚀 快速開始 #### 系統需求

目标用户

面向音乐制作人、音频工程师和 AI 研究者。

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[](LICENSE)  [**繁體中文 (Traditional Chinese)**](#繁體中文) | [**English Documentation**](#english) --- <a name="繁體中文"></a> ## 🇹🇼 繁體中文說明 **StemForge Studio** 是一個專為音樂製作人、音訊工程師與 AI 研究者設計的 19+ 軌高純度 AI 音樂分軌與母帶級多軌 DAW 系統。結合 **C# .NET 9.0 高效能 SIMD DSP 引擎** 與 **Python NVIDIA GPU 4-Pass 深度神經網路級聯架構**，具備毫秒級 WebAudio 多軌混音界面與數學級反相抵消驗證（Null Test）。 ### ✨ 核心特色 1. **4-Pass GPU 深度神經網路級聯 (Neural Cascade)** - **Pass 1 (`htdemucs`)**：分離極致純度的人聲、鼓組、貝斯與旋律底軌。

使用方式

通过浏览器访问本地服务器使用，需先编译并运行 C# 后端，然后打开 http://localhost:5188。

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./ai_engine/.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r ai_engine/requirements.txt ``` #### 3. 編譯與啟動 Studio ```powershell # 編譯並啟動 C# 後端伺服器 dotnet run --project src/StemForge.Web/StemForge.Web.csproj --urls http://localhost:5188 ``` 打開瀏覽器訪問：`http://localhost:5188` 即可開始使用！ --- <a name="english"></a> ## 🌐 English Documentation

dotnet run --project src/StemForge.Web/StemForge.Web.csproj --urls http://localhost:5188 ``` Navigate to `http://localhost:5188` in your browser. --- ### 📂 Repository Structure ```text ├── src/ │ ├── StemForge.Core/ # DAG definitions, stem contracts, and caching service │ ├── StemForge.Dsp/ # SIMD STFT, HPSS, Mid-Side, and Residual Conservator │ ├── StemForge.Export/ # Reaper (.rpp) generator, MIDI exporter & ZIP packager │ ├── StemForge.Inference/ # GPU CLI runner & DAG pipeline orchestrator

部署要求

需要 Windows 10/11 (x64)、.NET 9.0 SDK 和 Python 3.10+；推荐 NVIDIA GPU（RTX 20/30/40/50 系列，6GB+ VRAM），无 GPU 时自动降级为 CPU 模式。

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- **作業系統**：Windows 10 / 11 (x64) - **硬體建議**：NVIDIA 獨立顯卡（RTX 20/30/40/50 系列，建議 6GB+ VRAM） - *若無 NVIDIA 顯卡，系統將自動降級至純 C# SIMD DSP 演算法模式，任何文書機皆可運行！* - **軟體環境**：.NET 9.0 SDK 與 Python 3.10+ #### 1. 複製專案 ```bash git clone https://github.com/allanlinallan/AI-Track-Splitter.git cd AI-Track-Splitter ``` #### 2. 安裝 Python AI 環境（啟用 GPU 加速） ```powershell # 建立專屬虛擬環境 python -m venv ai_engine/.venv # 安裝 PyTorch CUDA 11.8 加速版 ./ai_engine/.venv/Scripts/python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 安裝 Demucs v4 與 UVR 音訊分離組件

- Automatically unleashes higher overlaps and multi-shift sampling on 8GB / 16GB+ VRAM cards for enhanced acoustic fidelity and ultra-fast inference. 7. **Guaranteed Zero VRAM Leaks** - PyTorch inference runs via ephemeral subprocesses that terminate immediately upon stage completion, ensuring 100% physical recovery of GPU VRAM by Windows OS. --- ### 🚀 Getting Started #### System Requirements - **OS**: Windows 10 / 11 (x64) - **GPU (Recommended)**: NVIDIA GPU with CUDA support (RTX 20/30/40/50 series, 6GB+ VRAM recommended)

- *Fallback: Native C# SIMD DSP mode runs on ANY PC without a dedicated GPU.* - **Prerequisites**: .NET 9.0 SDK and Python 3.10+ #### 1. Clone Repository ```bash git clone https://github.com/allanlinallan/AI-Track-Splitter.git cd AI-Track-Splitter ``` #### 2. Setup Python GPU Environment ```powershell python -m venv ai_engine/.venv ./ai_engine/.venv/Scripts/python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ./ai_engine/.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r ai_engine/requirements.txt ``` #### 3. Run the Studio ```powershell