MVSEP-MDX23-music-separation-model 是一个专为2023年音乐分离挑战赛（MDX'23）设计的音频分离模型，它能够将音乐分解为四个独立的音轨：“低音”、“鼓声”、“人声”和“其他”。该模型在挑战赛中取得了第三名的好成绩（Leaderboard C），证明了其在音乐分离领域的强大实力。
此模型基于Demucs4、MDX神经网络架构以及一些来自Ultimate Vocal Remover项目的MDX权重，这些元素共同构建了一个高效且高精度的音乐分离系统。模型的设计者和维护者是MVSep.com，他们致力于为音乐处理领域提供创新且实用的解决方案。
使用此模型非常便捷，用户只需运行指定的命令，即可对名为“mixture1.wav”和“mixture2.wav”的音频文件进行处理，并将结果以WAV格式存储在“./results/”文件夹中。如果用户的GPU内存不足，可以选择使用CPU模式运行，尽管速度会较慢。另外，还可以通过选择单个ONNX模型来降低内存需求，但这可能会略微影响分离质量。为了平衡内存使用和处理速度，用户还可以调整分块大小（chunk size）或使用旧版的高效GPU处理模式（需超过11GB GPU内存）。
此外，该模型还提供了一个基于PyQt5的图形用户界面（GUI）脚本（gui.py），让用户能够更方便地通过拖拽方式处理多个文件，并实时查看处理进度。对于Windows用户，还提供了独立的程序安装包，只需解压后双击运行即可，程序会自动下载所需的神经网络模型。
综上所述，MVSEP-MDX23-music-separation-model是一款功能强大、易于使用的音乐分离工具，无论是对于专业音乐制作人还是音乐爱好者来说，都是一个不可多得的好帮手。
点击run.bat 运行后，会自动下载安装所需要的依赖环境，慢慢等待完成即可。
