DeezerのSpleeterよりも低品質の現在のツールがあります。
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https://github.com/deezer/spleeter
`` `
このツールを使用してオーディオを抽出する必要があります。ただし、オーディオ抽出がまだ低品質である場合（これは大量のバックグラウンドノイズによって引き起こされる可能性があります。
 現在、この失われた情報を修復するための多くのオプションは存在しません。ただし、試すことができる実験的なことがいくつかあります。
1）騒々しいミックスでオーディオを使用して、欠陥をカバーする
2）オーディオをスペクトログラムに変換し、スペクトログラムを処理する安定した拡散モデル（ *https：//huggingface.co/riffusion/riffusion-model-v1*など）にフィードし、さまざまな安定した拡散を使用してIMG2IMG変換を実行します元のオーディオステムよりも等しいまたはそれ以上のものが得られるまでの温度
3）AI STEMスプリッターツールを介してトラックを実行して出力を改善する前に、できるだけ多くの音声オーディオをフィルタリングすることにより、フルオーディオトラックを前処理します。これは、Audacityで無料で実行できます。できれば波形やArdorなどのデジタルオーディオワークステーション（両方とも無料です）
If your current tool of lower quality than Spleeter by Deezer, which can be found at 
```
https://github.com/deezer/spleeter
```
You should use this tool to extract the audio.  However, if the audio extraction is still low quality (which can be caused by a large amount of background noise, or by side-chain compression which is not normally audible to an average listener)
 there do not currently exist many options for repairing this lost information.  However, there are a couple of experimental things you can try:
1) Use the audio in a noisy mix to cover up imperfections
2) Convert the audio to a spectrogram and feed it into a stable diffusion model which processes spectrograms (such as *https://huggingface.co/riffusion/riffusion-model-v1*) and perform an img2img conversion with various stable-diffusion temperatures until you get something equal or better than the original audio stem
3) Pre-process the full audio track by filtering as much of the non-vocal audio as possible before running the track through an AI stem splitter tool to improve output.  This can be done for free in Audacity or, preferably a Digital Audio Workstation such as Waveform or Ardour (both are free)