Neste vídeo, exploraremos o Spleeter, uma biblioteca desenvolvida pela Deezer que utiliza inteligência artificial para separar vocais e instrumentação de trilhas sonoras. Com o Spleeter, você pode dividir faixas musicais em partes instrumentais e vocais de forma eficiente e precisa, tornando-se uma ferramenta indispensável para DJs e produtores musicais. Começaremos apresentando o Spleeter e seu funcionamento, introduzindo também o TensorFlow, a plataforma de Machine Learning que possibilita esta funcionalidade. Em seguida, instalaremos o Spleeter e outras bibliotecas necessárias (como o FFMPEG).

Iremos testar a extração de vocais e instrumentos de uma faixa de áudio de exemplo, mostrando como configurar corretamente o ambiente, resolvendo questões de dependências e verificando se o splitter está funcionando como esperado. Demonstramos a separação de faixas em instrumentos como bateria, baixo, piano e vocais.

# Índice de Capítulos
00:00 - Apresentação do Spleeter e o TensorFlow
03:36 - Preparação do ambiente para o Spleeter
05:25 - Instalação do FFMPEG
06:25 - Configuração e versões do Python, PIP e dependências
07:11 - Instalação e configuração do Spleeter via pip
09:50 - Separação do áudio em vocal e instrumental (2stems) usando o Spleeter
11:57 - Downgrade da versão do Numpy
14:33 - Separação do áudio em vocal, drums, bass, piano, etc. (5stems) usando o Spleeter