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HS-TasNet

HS-TasNetは、lucidrainsが公開しているオープンソースのAI音楽プロジェクトです(GitHub: lucidrains/HS-TasNet)。GitHubスターは112、フォークは15で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年8月25日です。

Real-time, low-latency music source separation in PyTorch.

💎 隠れた名作★ 112 スター⑂ 15 フォークMIT更新 2026年8月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
lucidrains/HS-TasNet
GitHubスター
112
フォーク
15
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年8月25日
カテゴリ
AI音楽
掲載タイプ
隠れた名作 — あまり知られていないプロジェクトのための短めのページ
公式サイト
GitHub
// 仕組み

仕組み

  1. Clone the repo

    Get the implementation.

  2. Install PyTorch deps

    Set up the training environment.

  3. Prepare stems data

    Get separated-track training data.

  4. Train or infer

    Run separation on your mixes.

// 機能

選ばれる理由

Source separation

Splits mixes into stems.

Real-time design

Low-latency architecture.

Paper implementation

Hybrid Spectrogram-TasNet in code.

PyTorch

Standard deep-learning stack.

Music focused

Tuned for musical sources.

MIT licensed

Free for research and products.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and enter the folder.

    git clone https://github.com/lucidrains/HS-TasNet.git
    cd HS-TasNet
  2. Step 2 — Install deps

    Set up the Python environment.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run the model

    Follow the README training/inference commands.

    # see README for the exact training command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

What is HS-TasNet?

A PyTorch implementation of real-time music source separation, at lucidrains/HS-TasNet.

What does source separation mean?

Splitting a mixed track into vocals, drums, bass, and so on.

Is it really real-time?

The architecture targets low latency; actual speed depends on hardware.

Is it free?

Yes. MIT licensed.

Do I need training data?

Yes. Separated stems are needed to train; see the README.

// さらに探索

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