افصل الصوت والموسيقى بسهولة واحتراف
HaYeF5 AudioSep خدمة محلية لمعالجة الملفات الصوتية باستخدام نماذج Demucs، بدون تسجيل أو اشتراك أو API Key، مع دعم أشهر صيغ الصوت.
نماذج الفصل
اختر النموذج المناسب.
HTDemucs
HTDemucs Fine-Tuned
MDX
MDX Extra
معرض الخدمة
صور واجهة HaYeF5 AudioSep وخدمة فصل الصوت والموسيقى. اضغط على الصورة لعرضها بالحجم الطبيعي.
حمّل ملف الفصل مباشرة من الويب
يمكنك تنزيل ملف الفصل مباشرة من رابط الويب.
ملف المصدر المفتوح لتنزيل
اضغط على الزر لتنزيل الملف مباشرة.
⬇ مرخص بلا قيودمميزات الخدمة
كل ما تحتاجه للعمل محليًا بدون تعقيد.
واجهة عربية RTL
تصميم عربي كامل باتجاه RTL ومتجاوب مع الكمبيوتر والجوال.
فصل Vocal / Instrumental
فصل الغناء عن الموسيقى، أو استخدام نماذج الفصل متعددة المسارات.
تقدم المعالجة
عرض حالة عملية الفصل والتقدم أثناء المعالجة.
يعمل محليًا
التطبيق مصمم للعمل على جهازك بدون الحاجة إلى خدمة سحابية.
بدون API Key
لا يحتاج إلى مفتاح API أو تسجيل حساب أو اشتراك.
بدون إنترنت
لا يحتاج إلى الإنترنت بعد تنزيل المكونات المطلوبة.
كل شيء داخل المجلد
المشروع يعمل من داخل مجلده بدون تثبيت برامج إضافية للمستخدم.
محرك منفصل
محرك الفصل منفصل ليسهل تحديثه وصيانته.
بدون Registry
لا يحتاج إلى تعديل Registry الخاص بنظام Windows.
بدون Windows Service
لا يقوم بإنشاء Windows Service أو تشغيل دائم في الخلفية.
حذف المجلد = حذف البرنامج
تصميم محمول Portable بدون تعقيد في إزالة البرنامج.
أداء محلي
تتم المعالجة محليًا باستخدام مكونات المشروع المثبتة على الجهاز.
تفاصيل نماذج الفصل
| النموذج | الوظيفة | الناتج |
|---|---|---|
| HTDemucs | فصل شامل | صوت + درامز + باس + موسيقى أخرى |
| HTDemucs Fine-Tuned | فصل شامل مع نموذج محسّن | صوت + درامز + باس + موسيقى أخرى |
| MDX | فصل الغناء | Vocals / Instrumental غالبًا |
| MDX Extra | فصل الغناء بجودة محسّنة | Vocals / Instrumental غالبًا |
حالة النظام والمكونات
معلومات بيئة المشروع والمكتبات المستخدمة.
Backend
معالجة الصوت
مكتبات مساعدة
Frontend
متطلبات التشغيل
Windows 10 / 11
يفضل استخدام Windows 10 أو Windows 11.
Python
Python 3.10 أو إصدار متوافق مع نسخة Demucs المستخدمة.
مساحة تخزين
تحتاج إلى مساحة كافية للملفات الصوتية والنماذج.
RAM
ذاكرة مناسبة لحجم الملفات التي تتم معالجتها.
CPU
يفضل استخدام معالج حديث للحصول على أداء أفضل.
GPU اختياري
عند استخدام GPU يلزم تثبيت PyTorch المناسب لكرت الشاشة وإصدار CUDA المستخدم.
مسارات المشروع
عن المشروع
HaYeF5 AudioSep
الوظيفة الأساسية للمشروع هي فصل مكونات الملفات الصوتية باستخدام نماذج Demucs، مع معالجة الملفات وحفظ النتائج داخل مجلد output.
يعتمد المشروع على Backend مبني باستخدام Python وFastAPI وUvicorn، مع Demucs وPyTorch وTorchAudio وFFmpeg لمعالجة الملفات الصوتية.
الواجهة مصممة باللغة العربية وباتجاه RTL، وتعمل على الكمبيوتر والجوال، مع التركيز على البساطة وسهولة التشغيل المحلي.