GitHub – Audio-AGI/AudioSep: Official implementation of “Separate Anything You Describe”

网站整体介绍
该网站是GitHub上的AudioSep项目仓库，为论文《Separate Anything You Describe》的官方实现，聚焦于开放域声音分离任务，提供了一个基于自然语言查询的基础模型AudioSep。该模型可根据文本描述从混合音频中分离出目标声音，支持音频事件分离、乐器分离、语音增强等多种场景，具备较强的零shot泛化能力。

核心功能与模块
1. 基础功能定位
AudioSep的核心是“用文本描述分离任何声音”：用户输入自然语言指令（如“分离出狗叫声”“提取钢琴声”），模型即可从混合音频中精准分离出对应声源。

2. 使用指南模块
环境搭建：提供两种conda环境配置文件（`environment.yml`通用版、`environment_win64.yaml`Windows专属版），用户可通过克隆仓库+conda命令快速创建运行环境。
模型权重获取：需从Hugging Face下载预训练权重（如`audiosep_base_4M_steps.ckpt`），并放置在`checkpoint/`目录下。
推理示例：
基础推理：通过`pipeline.py`构建模型，输入音频文件路径+文本描述，输出分离后的音频（支持32kHz采样率）。
便捷加载：支持直接从Hugging Face加载预训练模型（如`nielsr/audiosepdemo`），无需手动下载权重。
内存优化：提供`chunkbased inference`（分块推理）选项，降低内存占用。

3. 训练与微调模块
自定义数据集：需将音频文本配对数据格式化为指定JSON结构（参考`datafiles/template.json`），并在`config/audiosep_base.yaml`中配置数据文件路径。
训练方式：
从头训练：通过`train.py`脚本，指定工作区、配置文件即可启动。
微调：基于预训练checkpoint继续训练，只需修改`resume_checkpoint_path`参数。

4. 基准测试模块
测试数据：需下载评估数据集（包含VGGSound、MUSIC、ESC50等6类数据），放置在`evaluation/data/`目录。
评估脚本：运行`benchmark.py`可自动计算模型在各数据集上的SDRi（信号失真比提升）、SISDR（尺度不变信噪比）等指标，结果保存至`eval_logs/`。

5. 资源与社区
Demo体验：提供在线Demo页面（https://audioagi.github.io/SeparateAnythingYouDescribe/），可直接试听分离效果。
平台支持：兼容Colab（提供`AudioSep_Colab.ipynb`）、Hugging Face Spaces、Replicate等平台，方便快速体验。
社区活跃：仓库获得1.8k星标、138次分叉，有14位贡献者参与开发，持续更新维护。

其他说明
许可协议：采用MIT许可证，允许商用和修改。
贡献指南：提供`CONTRIBUTING.md`，欢迎开发者提交PR或Issue参与项目改进。

该仓库通过清晰的文档、可复现的代码和丰富的资源，为声音分离领域的研究者和开发者提供了便捷的工具链，降低了自然语言驱动声音分离的使用门槛。