上一篇文章介绍了Spleeter这款强大的人声提取工具：
这应该是目前最好的人声提取工具，没有之一！
这篇文章就来分享一下安装的教程。因为在linux环境下安装spleeter相对要简单很多，这篇教程先以Ubuntu20.04系统介绍（在win系统下可以使用VMware虚拟机安装Ubuntu，之前永恒君也写过教程：
）
在安装之前，要确保运行Spleeter的计算机系统是64位，Spleeter不支持32位的系统。Linux：可以通过 uname --m命令查看，windows则可以在我的电脑 - 属性中进行查看。
在安装好Ubuntu20.04系统之后，就可以开始下面的步骤了。
安装步骤
1、下载并安装Anaconda
1-1 下载
Spleeter是基于python语言的工具，而Anaconda就是可以便捷获取python包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本，可以大大减少因为包等依赖项的问题而造成的困扰，提升效率。可以简单理解，Anaconda可以更方便的进行安装Spleeter。
进入官网：
https://www.anaconda.com/products/individual
选择linux - Python 3.7 - 64-Bit (x86) Installer
如果上面的网站访问慢的话，可以试试这个清华大学的镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择linux的即可
下载下来是一个以.sh结尾的文件，这个是在linux系统中的脚本文件，类似于windows系统中的.exe文件。
1-2 安装
1）在.sh所在的文件夹点击右键，打开终端，输入命令 bash + sh文件名，.sh文件名字要换成你自己的，如：
bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
2）按照提示，需要看一些条款，一路回车即可。
然后会问你是否同意条款，当然输入yes，不然呢？
系统提示安装的默认位置，一般直接回车即可
然后就进入安装的过程，稍等一会
接下来提示是否要初始化，一般输入yes
到这个界面，就说明安装成功了。
1-3 修改配置文件condarc
这样下载比较快。（因为源文件都在国外的服务器上，速度经常会不稳定）。
在终端里面输入命令：
sudo gedit ~/.condarc
或者在主目录下面，找到.condarc文件并打开，将下面的内容粘贴进去：
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
2、安装Spleeter
2-1 建议为Spleeter创建单独的运行环境，名称取为music，并激活。
（这一步非必须，可直接进行步骤2-2安装Spleeter）
为了程序的稳定性，建议先通过Anaconda创建一个环境专门用来运行Spleeter，这个永恒君命名为music，使用python3.7。
打开终端，输入
conda activate base
conda create -n music python=3.7 #创建一个python3.7的环境，名字为music
完成之后，激活music环境，终端输入
conda activate music
2-2 终端输入下面的命令，安装Spleeter
这个过程视网络情况，可能需要耐心等待一会。
conda install -c conda-forge spleeter
出现下面的提示，就说明安装完成了。
3、下载训练模型（一定要注意存放的路径）
第一次分离音轨前需要给Spleeter一个“示范”，需要有个pretrained models(预训练模块)。
下载地址：
https://github.com/deezer/spleeter/releases
分离人声的话一般只需要2轨,下载图上2stems即可。
在主目录下面新建pretrained_models\2stems路径文件夹，将下载的模型文件解压到文件夹里面。
如果你使用的是4stems、5stems，则要相对应的在pretrained_models文件夹下面建立4stems、5stems文件夹。
4、分离提取人声
把需要分离的原始音乐文件 ppxhn.mp3 放在主目录，然后终端键入命令运行：
spleeter separate -i ppxhn.mp3 -p spleeter:2stems -o output
使用的是4stems、5stems的话，只需要把上面命令2stems改成4stems或者5stems即可。
出现下面的字样就说明提取成功了，在主目录下面会生成一个output\ppxhn的文件夹
accompaniment.wav是提取的背景
vocals.wav是提取的人声
小结一下
1、安装Anaconda，修改配置文件condarc。
2、安装Spleeter
3、下载训练模型
4、分离提取人声
其它问题：
1、32位win系统无法使用，64位系统可以使用，建议搭配64位的Python程序或者Anaconda。
2、训练模型如果下载很慢，可以建议使用GitHub文件加速下载地址转换：https://shrill-pond-3e81.hunsh.workers.dev/
转换后使用idm等下载即可。
下载成功后在主目录下依次建立文件夹 pretrained_models\2stems，将2stems.tar.gz解压缩后放置到这个文件夹中即可。
类似地也可建立文件夹并放置模型文件：
pretrained_models\2stems-finetune
pretrained_models\4stems
pretrained_models\4stems-finetune
pretrained_models\5stems
pretrained_models\5stems-finetune
-finetune这种是更为精确的高质量模型，使用方法也一样。
3、拆分类型选项
2stems、4stems、5stems三种分别对应分成2轨、4轨和5轨
人声（歌声）、伴奏分离 （2个音轨）
人声、鼓、贝斯、其他分离 （4个音轨）
人声、鼓、贝斯、钢琴、其他分离 （5个音轨）
4、支持的音频文件有mp3、wav、ogg
5、一次分离多个文件（比较费资源，不推荐）
spleeter separate \
-i <path/to/audio1.mp3> <path/to/audio2.wav> <path/to/audio3.ogg> \
-o audio_output
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