• https://github.com/sevagh/freemusicdemixer.com ; utilise https://github.com/sevagh/demucs.cpp qui peut être utilisé à part ; meilleur que Spleeter sur les voix.

https://github.com/sevagh/demucs.cpp

Pour l'installer, les instructions sont correctes. J'ai eu une erreur au début sur la version de CMake ; il suffit de corriger CmakeLists.txt

Pour résumer, on clone le dépôt comme c'est dit, on compile (et si on a Arch en théorie on a depuis longtemps installé tout ce qu'il faut pour), on télécharge les modèles (ils ne sont pas lourds), puis on sépare les pistes. Je compile en sollicitant moins le cpu de mon côté, je n'ai pas un foudre de guerre.

git clone --recurse-submodules https://github.com/sevagh/demucs.cpp
mkdir -p build && cd build && cmake .. && make -j4
# les modèles
git clone https://huggingface.co/datasets/Retrobear/demucs.cpp

La commande : lien vers le soft, lien vers le modèle, liens vers la zik, lien vers le dossier où envoyer l'unmixage

./build/demucs.cpp.main ./ggml-demucs/ggml-model-htdemucs-4s-f16.bin /lienvers/machin.wav ./demucs-out-cpp/

Si on n'a pas un wav échantilloné à 44100 Hz, ça râle. Hop, un coup de ffmpeg :

ffmpeg -i musik.mp3 -ar 44100 -ac 2 -acodec pcm_s16le sortie.wav

• https://github.com/deezer/spleeter : MIT avec TensorFlow, créé par Deezer
• https://github.com/stemrollerapp/stemroller : pas testé