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基于深度学习的人声分离系统设计与实现

news 2025/8/26 7:31:53

基于深度学习的实时人声分离系统设计与实现

项目简介

本项目是一个基于深度学习技术和Flask框架开发的实时人声分离系统，采用蒸汽波风格的用户界面设计。系统能够智能地将音频文件中的人声和伴奏进行分离，为音乐制作、卡拉OK制作等应用场景提供便利。
在这里插入图片描述

技术特点

1. 深度学习模型

采用UNet神经网络架构进行音频分离
支持44.1kHz采样率的高质量音频处理
模型文件包含vocal和instrumental两个分离网络

2. Web应用架构

后端框架: Flask + SQLite数据库
前端技术: HTML5 + CSS3 + JavaScript
音频处理: librosa音频处理库
实时进度: WebSocket实时通信

3. 用户体验优化

蒸汽波风格的视觉设计
实时处理进度显示
波形可视化编辑器
支持多种音频格式上传
自动开始处理流程

核心功能

音频上传与处理

# 音频文件上传处理
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():if 'file' not in request.files:return jsonify({'error': '没有选择文件'})file = request.files['file']if file.filename == '':return jsonify({'error': '没有选择文件'})if file and allowed_file(file.filename):# 处理音频文件task_id = str(uuid.uuid4())# 启动后台处理任务thread = threading.Thread(target=process_audio_task, args=(task_id,))thread.start()return jsonify({'task_id': task_id})

音频分离核心算法

class AudioSeparator:def __init__(self, model_dir):self.model_dir = model_dirself.separator = Noneself.is_initialized = Falsedef separate_audio(self, input_path, output_dir, progress_callback=None):"""执行音频分离"""if not self.is_ready():raise Exception("音频分离器未初始化")return self.separator.separate_file(input_path, output_dir, progress_callback)

系统架构

1. 数据库设计

CREATE TABLE audio_tasks (id TEXT PRIMARY KEY,filename TEXT NOT NULL,file_size INTEGER,duration REAL,sample_rate INTEGER,status TEXT DEFAULT 'pending',progress INTEGER DEFAULT 0,error_message TEXT,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,completed_at TIMESTAMP
);

2. 文件结构

项目根目录/
├── flask_app/              # Flask应用主目录
│   ├── app.py             # 主应用文件
│   ├── audio_separator.py # 音频分离器
│   ├── database.py        # 数据库操作
│   ├── static/            # 静态资源
│   ├── templates/         # HTML模板
│   └── uploads/           # 上传文件目录
├── model/                 # 深度学习模型文件
└── tests/                 # 测试文件