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moseca

mosecaは、fabiogra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: fabiogra/moseca)。GitHubスターは397、フォークは57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2月28日です。

Separate vocals and instruments in the browser with Demucs.

💎 隠れた名作★ 397 スター⑂ 57 フォークMIT更新 2026年2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
fabiogra/moseca
GitHubスター
397
フォーク
57
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年2月28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
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// 機能

選ばれる理由

Web UI

A browser-based interface built with Streamlit.

MIDI support

Compose and edit with MIDI workflows.

Research implementations

Faithful ports of published models.

Open source

Tweak models and pipelines freely.

Source separation

Splits songs into vocals, drums, bass, and more.

Text-to-music

Describe a track and get audio back.

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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 move into the project folder.

    git clone https://github.com/fabiogra/moseca.git
    cd moseca
  2. Step 2 — Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app or CLI and follow the README examples.

    python main.py --help
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains moseca?

It is an open-source project at fabiogra/moseca with 57 forks. Check the repo’s contributors and recent commits to judge how active maintenance is.

Is moseca free to use?

Yes. It is MIT licensed, so you can use it commercially with attribution.

What quality is the output?

Typically 44.1–48kHz stereo — good enough for demos and remixes.

Do I need a GPU?

Separation and generation run much faster on GPU, but CPU works for short tracks.

Can I use the results commercially?

Check the model's license — the code license and model weights may differ.

// さらに探索

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