Python語音分離是一種音頻處理技術，它可以將混合聲音中的不同音頻源分離出來，使其成為單獨的音頻文件。

在Python中，有許多庫可以用來實現語音分離，例如Spleeter和Librosa。以下是一個使用Spleeter進行語音分離的示例代碼：

import spleeter
# 讀取混合音頻文件
audio_file = spleeter.AudioDescriptor('mixed_audio.wav')
# 設置Speech2模型
model = spleeter.Separator('spleeter:2stems')
# 進行語音分離
prediction = model.separate(audio_file)
# 保存分離后的音頻文件
prediction.write_to_file('/path/to/output/folder')

使用Librosa庫實現語音分離也很簡單。以下是一個基于Librosa的示例代碼：

import librosa
# 讀取混合音頻文件
audio_data, sample_rate = librosa.load('mixed_audio.wav')
# 進行STFT
stft = librosa.stft(audio_data)
# 對混合音頻進行分離
source_1, _ = librosa.decompose.nn_filter(stft, aggregate=np.median, metric='cosine', width=int(librosa.time_to_frames(2, sr=sample_rate)))
# 將分離后的音頻保存為文件
librosa.output.write_wav('/path/to/output/folder/source_1.wav', librosa.istft(source_1), sample_rate)

Python語音分離是一種非常有用的技術，它可以被應用于許多領域，例如音樂制作、語音識別和語音增強。通過使用Python語音分離庫，我們可以很容易地實現這一技術并幫助我們達成自己的目標。