一番簡単なWindowsによるSpleeter使用環境構築

#はじめに
Spleeterとは？
⇒音楽データを機械学習でパートごとに分離してくれるすごいやつ！！

Windows用Spleeterの環境構築にGitをインストールしたりと不要な手順が含まれている記事が多く公開されているので、簡単な手順をまとめてみました。

#準備

1. 下記サイトよりMiniconda(Python3.xのWindows installers)をダウンロードします。
   https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

2. テキストエディタで「spleeter-cpu.yaml」を作成します。

spleeter-cpu.yaml

name: spleeter-cpu

channels:
  - conda-forge
  - anaconda

dependencies:
  - python=3.7
  - tensorflow=1.14.0
  - ffmpeg
  - pandas==0.25.1
  - requests
  - pip
  - pip:
    - museval==0.3.0
    - musdb==0.3.1
    - norbert==0.2.1
    - spleeter

#インストール

1. 準備でダウンロードしたMinicondaをデフォルトのままインストールします。
2. スタートメニューよりAnaconda Prompt (Miniconda3)を起動します。
3. conda env create -f [spleeter-cpu.yamlのパス] を実行します。色々とダウンロードされるので完了するまで待ちます。
4. conda info --envs を実行し"spleeter-cpu"が作成されていることを確認します。

#使用方法

1. スタートメニューよりAnaconda Prompt (Miniconda3)を起動します。
2. conda activate spleeter-cpu を実行します。
3. spleeter separate [音楽データのパス] -o [出力先のパス] -p spleeter:[2 or 4 or 5]stems を実行します。

例: spleeter separate D:\hoge.wav -o D:\hoge -p spleeter:2stems

[2 or 4 or 5]の数字は分離したいパート数で使い分けて下さい。
2: ボーカル/伴奏
4: ボーカル/ドラム/ベース/その他
5: ボーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他

入力元のフォルダに機械学習データがダウンロードされるので入力元を統一すれば次回以降時間が短縮できます…