代碼下載
這是一個(gè)音頻提取、分離的項(xiàng)目
一、環(huán)境搭建
（1）新建虛擬環(huán)境，并進(jìn)入
conda create -n demucs python=3.8
activate demucs
（2）安裝pyTorch
到pyTorch官網(wǎng)選擇對(duì)應(yīng)配置
這個(gè)是我的配置
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
（3）進(jìn)入代碼文件夾，批量安裝包
d:
cd D:\data\cqZhang\demucs-3
pip install -r requirements.txt
（4）安裝其他需要的包
pip install librosa
二、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
（1）下載數(shù)據(jù)集
使用Musdb HQ 數(shù)據(jù)集
獲取路徑有：
https://zenodo.org/record/3338373
https://www.kaggle.com/datasets/ayu055/musdb18hq
數(shù)據(jù)集可以放在“\checkpoint\defossez\datasets\musdbhq”路徑下，
這與代碼原來的位置應(yīng)該是一致的
（2）修改配置參數(shù)
- The
dset.musdbkey insideconf/config.yaml. - The variable
MUSDB_PATHinsidetools/automix.py.
我本來使用的是相對(duì)路徑，但是他貌似找不到，后來改成絕對(duì)路徑
其他的路徑也一樣，如果找不到，就要改成絕對(duì)路徑
（3）創(chuàng)建微調(diào)數(shù)據(jù)集
原來的命令是export NUMBA_NUM_THREADS=1; python3 -m tools.automix，但它是linux上的命令，
將其改為set NUMBA_NUM_THREADS=1 && python -m tools.automix
運(yùn)行結(jié)束會(huì)在項(xiàng)目目錄下產(chǎn)生tmp文件夾，里面有新的數(shù)據(jù)集
修改 conf/config.yaml.中的 dset.musdb
修改 conf/dset/auto_mus.yaml 中的 dset.wav （ OUTPATH）
（4）解壓outputs.tar.gz
tar xvf outputs.tar.gz
三、訓(xùn)練
訓(xùn)練有三種命令
我只嘗試了第二種
（1）默認(rèn)，cpu
dora info -f 81de367c
this will show the hyper-parameter used by a specific XP.
Be careful some overrides might present twice, and the right most one will give you the right value for it.
這將顯示特定XP使用的超參數(shù)。
請(qǐng)注意，有些覆蓋可能會(huì)出現(xiàn)兩次，最正確的一次將為您提供正確的值。
（2）默認(rèn)，gpu
dora run -d -f 81de367c
注意：如果修改了數(shù)據(jù)集，要在目錄下刪除metadata文件夾，否則會(huì)出錯(cuò)。
run an XP with the hyper-parameters from XP 81de367c.
-dis for distributed, it will use all available GPUs.
使用XP 81de367c中的超參數(shù)運(yùn)行XP。-d是分布式的，它將使用所有可用的GPU。
（3）修改參數(shù)，gpu
dora run -d -f 81de367c hdemucs.channels=32
start from the config of XP 81de367c but change some hyper-params.
This will give you a new XP with a new signature (here 3fe9c332).
從XP 81de367c的配置開始，但更改了一些超參數(shù)。
這將為您提供一個(gè)帶有新簽名的新XP（此處為3fe9c332）。
四、推理
（1）模型導(dǎo)出
python -m tools.export 81de367c
（2）模型評(píng)估
python -m tools.test_pretrained --repo ./release_models -n 81de367c
（3）推理
python -m demucs --repo ./release_models -n 81de367c --mp3 D:\data\cqZhang\001.mp3
保存位置./separated
報(bào)錯(cuò)
（1）soundfile.LibsndfileError: Error opening ‘C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\tmps0ogpyqy.wav’: System error.
在linux上運(yùn)行會(huì)創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)文件，且程序退出后該臨時(shí)文件會(huì)自動(dòng)刪除，
但是在windows上運(yùn)行時(shí)，不能打開創(chuàng)建的臨時(shí)文件，
Whether the name can be used to open the file a second time, while the named temporary file is still open, varies across platforms (it can be so used on Unix; it cannot on Windows NT or later).
在命名的臨時(shí)文件仍然打開的情況下，該名稱是否可以用于第二次打開文件，因平臺(tái)而異（它可以在Unix上使用；不能在Windows NT或更高版本上使用）。
處理：
方法1. 更改臨時(shí)文件保存方式（不保存到系統(tǒng)的臨時(shí)文件夾里）
方法2. 增加參數(shù)：delete=False，手動(dòng)刪除
我采用方法2
執(zhí)行后會(huì)報(bào)其他錯(cuò)誤，這是另一個(gè)問題了
（2）FileNotFoundError: [WinError 2] 系統(tǒng)找不到指定的文件。
出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤，原因大概有三種：
1、先查看路徑是否正確
2、再查看該文件是否存在
3、如果還沒解決問題，最后很可能就是該命令在dos環(huán)境內(nèi)無法使用
處理：
根據(jù)實(shí)際情況，我判斷是第三種問題
到這里下載一個(gè)程序，
解壓后放在項(xiàng)目目錄下
已經(jīng)成功執(zhí)行了
（3）TypeError: beat_track() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 2 keyword-only arguments) were given
說是參數(shù)個(gè)數(shù)不匹配的問題，其實(shí)并不是
處理：
# 將下列代碼
tempo, events = beat_track(drums.numpy(), units='time', sr=SR)
# 改為
tempo, events = beat_track(y=drums.numpy(), units='time', sr=SR)
（4）TypeError: chroma_cqt() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given
這個(gè)問題與上面那個(gè)問題一樣
說是參數(shù)個(gè)數(shù)不匹配的問題，其實(shí)并不是
處理：
# 將下列代碼
kr = torch.from_numpy(chroma_cqt(bass.numpy(), sr=SR))
# 改為
kr = torch.from_numpy(chroma_cqt(y = bass.numpy(), sr=SR))
（5）numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.11 GiB for an array with shape (54134, 1377) and data type complex128
內(nèi)存不足
這個(gè)我沒有去思考如何減少內(nèi)存的使用
也許減小數(shù)據(jù)集有效
我的處理方式是：換一臺(tái)大內(nèi)存的機(jī)器
它的內(nèi)存需求不超過40g
（6）UserWarning:The version_base parameter is not specified.
這是一個(gè)版本警告，其實(shí)無關(guān)緊要
完整的警告如下：
D:\app\anaconda\envs\demucs\lib\site-packages\dora\hydra.py:279: UserWarning:
The version_base parameter is not specified.
Please specify a compatability version level, or None.
Will assume defaults for version 1.1
with initialize_config_dir(str(self.full_config_path), job_name=self._job_name,
處理：
加上參數(shù)version_base='1.1'
（7）FileNotFoundError: Caught FileNotFoundError in DataLoader worker process 0.
處理：
首先我在demucs/repitch的sp.run()中加入?yún)?shù)shell=True
再次運(yùn)行dora run -d -f 81de367c,報(bào)錯(cuò)信息出現(xiàn)變化
我運(yùn)行命令soundstretch C:\\Users\\Lenovo\\AppData\\Local\\Temp\\tmps9ifi1_z.wav C:\\Users\\Lenovo\\AppData\\Local\\Temp\\tmp44v82njg.wav -pitch=2 -tempo=-3.226039，執(zhí)行成功
說明文件其實(shí)是存在的，但是不知道為啥不能執(zhí)行成功
第二處應(yīng)該是編碼格式的問題，我將raise RuntimeError(f"Could not change bpm because {error.stderr.decode('utf-8')}")修改為raise RuntimeError(f"Could not change bpm because {error.stderr.decode('gbk')}")解決
這可能就是報(bào)錯(cuò)的主要原因了
將soundstretch放到下面目錄
運(yùn)行出現(xiàn)一下結(jié)果，應(yīng)該是沒問題了。（內(nèi)存不足修改batch_size）
（8）torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 562.00 MiB (GPU 0; 15.99 GiB total capacity; 14.06 GiB already allocated; 0 bytes free; 14.72 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
處理：
修改conf/config.yaml里的batch_size
默認(rèn)64，但是我只有16G的顯存，設(shè)置成4，目前恰好運(yùn)行，不知道能不能運(yùn)行到結(jié)束。
##（9）FileExistsError: [WinError 183] 當(dāng)文件已存在時(shí)，無法創(chuàng)建該文件。
處理：
方法1：修改重命名方式，改成強(qiáng)制覆蓋
方法2：在重命名前刪除已有文件
方法3：修改命名方式，比如加上日期時(shí)間
（9）WARNING:main:Model 81de367c has less epoch than expected (8 / 360)
模型沒有訓(xùn)練夠就想導(dǎo)出。
處理：
只是一個(gè)警告，不理會(huì)也沒關(guān)系。
介意的話，把這里改小即可。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-621591.html
寫在最后
寫一半的時(shí)候有其他的事，停了大半個(gè)月
現(xiàn)在又有事了，匆匆忙忙把推理部分寫上
后面有機(jī)會(huì)再補(bǔ)充
有機(jī)會(huì)嘗試自己構(gòu)造數(shù)據(jù)集訓(xùn)練文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-621591.html
到了這里，關(guān)于【音頻分離】demucs V3的環(huán)境搭建及訓(xùn)練（window）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
