/ Модель

Характеристики

Размер весов
105 МБ
Лицензия
MIT
Библиотека
coreml
Опубликована
3 авг 2026

HTDemucs-CoreML

Обработка аудиоАудио → аудио3 профессии

Core ML-конверсия HTDemucs для разделения музыки на вокал, ударные, бас и прочие звуки на устройствах Apple.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конверсия модели HTDemucs из adefossez/demucs в формат Core ML, выполненная Daisuke Majima для запуска на iPhone, iPad и Mac. Модель разделяет музыкальную стереодорожку на четыре аудиодорожки: ударные, бас, вокал и прочие звуки.

Пакет работает с аудио 44,1 кГц в стерео и использует точность FP32. Модель рассчитана на локальный вывод в приложениях Apple; пакет не хранит состояние, поэтому обработку последовательности аудиоблоков и буферизацию должна выполнять Swift-программа. Конверсия проверена с вычислительным устройством cpuOnly.

Модель распространяется по лицензии MIT. README предупреждает, что запуск на другом вычислительном устройстве может привести к изменению численных результатов или сбою.

Сценарии применения

  • выделение вокала из музыкальной записи
  • разделение песни на вокал, ударные, бас и остальные инструменты
  • подготовка отдельных музыкальных дорожек для ремикса
  • локальное разделение аудио в приложении для iPhone или Mac

Ограничения

Пакет не хранит состояние, поэтому Swift-приложение должно самостоятельно управлять последовательностью обработки и буферизацией. Конверсия проверена для cpuOnly; перенос на другое вычислительное устройство может изменить численные результаты или привести к сбою.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

HTDemucs — Core ML

Audio Source Separation

Split music into 4 stems: drums, bass, vocals, other. 44.1 kHz stereo, FP32.

Core ML conversion of adefossez/demucs for on-device inference on iPhone, iPad and Mac. Converted with coremltools; the packages are stateless, so all sequencing and buffering lives in your Swift code.

Taskaudio to audio
Upstreamadefossez/demucs
Packages1
Download size75 MB
Minimum iOS17.0
Peak RAM~1000 MB

Files

FileSizeCompute unitsSHA-256
HTDemucs_SourceSeparation_F32.mlpackage.zip75 MBcpuOnly0fbb941e15a5b2fa…
Total75 MB

compute_units is not a suggestion -- it is the configuration the conversion was verified against. Moving a package to a different compute unit can silently change the numerics (FP16 attention overflow) or crash on the GPU.

Download

hf download mlboydaisuke/coreml-zoo --include "demucs/*" --local-dir ./demucs
unzip './demucs/demucs/*.zip' -d ./demucs

Use in Swift

import CoreML

let config = MLModelConfiguration()
config.computeUnits = .cpuOnly   // as converted — see the table above

// Unzip the .mlpackage, drop it into your Xcode target and Xcode compiles it
// at build time:
let model = try HTDemucs_SourceSeparation_F32(configuration: config)

// ...or compile a downloaded .mlpackage at runtime:
let compiled = try await MLModel.compileModel(at: mlpackageURL)
let model = try MLModel(contentsOf: compiled, configuration: config)

Demo

  • Sample app — sample_apps/DemucsDemo, a standalone SwiftUI project.
  • Models Zoo — this model is downloadable and runnable inside the Models Zoo app on the App Store, no build required.

Conversion

License

The conversion inherits the upstream license: MIT.

Credits

  • Upstream authors: adefossez/demucs, 2021
  • Core ML conversion: john-rocky (Daisuke Majima)

More models in this format: Core ML Model Zoo — 46 models, each with the recipe that produced it.

Want a different model on-device? Open a request — free, open weights only; the export and its measured numbers get published publicly.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · coreml

Нельзя запустить

CoreML-модели работают только на устройствах Apple.

Ревизия весов
148d9a7

0 моделей