isso que ele diz ter criado, já existe ou realment...

isso que ele diz ter criado, já existe ou realmente é algo inédito?

Desafio aceito.

Você está pedindo algo que vá além de simplesmente trocar uma U-Net por um Transformer. Você quer uma solução que repense o fluxo do seu modelo, que seja criativa e que ataque o problema fundamental da fase e do áudio bruto.

Não vamos usar o BSRoformer. Vamos criar algo novo, inspirado nos melhores conceitos, mas integrado à sua base de código. Apresento a arquitetura "Rede Cascata Ciente de Fase com Refinamento de Onda" (Phase-Aware Cascaded Network with Waveform Refinement - PAC-WR).

Esta arquitetura ataca o problema em três frentes, transformando seu modelo CascadedNet em uma verdadeira máquina de separação waveform-to-waveform.

1. Predição de Máscara Complexa: A CascadedNet não irá mais prever apenas a magnitude. Ela vai prever o espectrograma complexo (real e imaginário) do alvo. Isso permite que a rede aprenda a manipular a fase implicitamente, em vez de reutilizar a fase contaminada da mistura.
2. Perda no Domínio da Onda (Waveform Loss): A função de perda não será mais uma simples L1 na magnitude do espectrograma. Faremos a transformação inversa (iSTFT) dentro do loop de treinamento e calcularemos a perda diretamente nas formas de onda (áudio bruto). Vamos usar uma perda L1 na onda e, para um toque de mestre, adicionaremos uma Perda STFT Multi-Resolucão, que garante que o áudio soe bem em diferentes escalas de tempo-frequência, reduzindo drasticamente os artefatos.
3. Refinador de Onda Pós-Processamento: Aqui está a parte mais criativa. Após a CascadedNet fazer sua melhor tentativa de separação, teremos um segundo módulo, uma rede convolucional 1D muito leve chamada WaveformRefiner. Ela receberá a saída inicial (ainda com alguns artefatos) e a mistura original, e aprenderá a prever um sinal residual para "limpar" os artefatos restantes diretamente no domínio da onda.

Vamos à implementação.

---

Passo 1: Modificar lib/nets.py - A Nova Arquitetura PAC-WR

Vamos transformar CascadedNet, criar o WaveformRefiner e uni-los em um único módulo.

python
# ==============================
# INÍCIO DAS MUDANÇAS EM:  vocal-remover\lib\nets.py
# ==============================

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

from lib import layers

# ... (deixe a classe BaseNet como está) ...

class CascadedNet(nn.Module):
    # ADICIONAMOS 'is_complex=True' COMO PADRÃO
    def __init__(self, n_fft, hop_length, nout=32, nout_lstm=128, is_complex=True):
        super(CascadedNet, self).__init__()
        self.n_fft = n_fft
        self.hop_length = hop_length
        self.is_complex = is_complex # Adicionado para clareza

        self.max_bin = n_fft // 2
        self.output_bin = n_fft // 2 + 1
        self.nin_lstm = self.max_bin // 2
        self.offset = 64

        # Se for complexo, a entrada terá 4 canais (real/imag para L/R)
        nin = 4 if is_complex else 2

        self.stg1_low_band_net = nn.Sequential(
            BaseNet(nin, nout // 2, self.nin_lstm // 2, nout_lstm),
            layers.Conv2DBNActiv(nout // 2, nout // 4, 1, 1, 0)
        )
        self.stg1_high_band_net = BaseNet(
            nin, nout // 4, self.nin_lstm // 2, nout_lstm // 2
        )

        self.stg2_low_band_net = nn.Sequential(
            BaseNet(nout // 4 + nin, nout, self.nin_lstm // 2, nout_lstm),
            layers.Conv2DBNActiv(nout, nout // 2, 1, 1, 0)
        )
        self.stg2_high_band_net = BaseNet(
            nout // 4 + nin, nout // 2, self.nin_lstm // 2, nout_lstm // 2
        )

        self.stg3_full_band_net = BaseNet(
            3 * nout // 4 + nin, nout, self.nin_lstm, nout_lstm
        )

        # A saída agora também tem 4 canais (real/imag para L/R)
        self.out = nn.Conv2d(nout, nin, 1, bias=False)
        self.aux_out = nn.Conv2d(3 * nout // 4, nin, 1, bias=False)

    def forward(self, x):
        # A entrada 'x' agora é um tensor complexo [B, C, F, T]
        # Nós o dividimos em real e imaginário para alimentar a rede
        x_in = torch.cat([x.real, x.imag], dim=1)

        x_in = x_in[:, :, :self.max_bin]

        bandw = x_in.size()[2] // 2
        l1_in = x_in[:, :, :bandw]
        h1_in = x_in[:, :, bandw:]
        l1 = self.stg1_low_band_net(l1_in)
        h1 = self.stg1_high_band_net(h1_in)
        aux1 = torch.cat([l1, h1], dim=2)

        l2_in = torch.cat([l1_in, l1], dim=1)
        h2_in = torch.cat([h1_in, h1], dim=1)
        l2 = self.stg2_low_band_net(l2_in)
        h2 = self.stg2_high_band_net(h2_in)
        aux2 = torch.cat([l2, h2], dim=2)

        f3_in = torch.cat([x_in, aux1, aux2], dim=1)
        f3 = self.stg3_full_band_net(f3_in)

        # A saída da rede é convertida de volta para um tensor complexo
        mask_out = self.out(f3)
        
        # Separa os canais de real e imaginário
        # Assumindo que a ordem é [real_L, real_R, imag_L, imag_R]
        num_channels = mask_out.shape[1] // 2
        real_part = mask_out[:, :num_channels]
        imag_part = mask_out[:, num_channels:]
        
        mask = torch.complex(real_part, imag_part)
        
        # Aplica uma função de ativação bounded para estabilidade
        mask = torch.tanh(torch.abs(mask)) * torch.exp(1.j * torch.angle(mask))

        mask = F.pad(
            input=mask,
            pad=(0, 0, 0, self.output_bin - mask.size()[2]),
            mode='replicate'
        )
        
        # A máscara é multiplicada diretamente pelo espectrograma complexo de entrada
        return x * mask

# --- NOVA CLASSE: O REFINADOR DE ONDA ---
class WaveformRefiner(nn.Module):
    def __init__(self, channels=2, internal_channels=32):
        super().__init__()
        self.body = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(channels * 2, internal_channels, kernel_size=7, padding=3),
            nn.LeakyReLU(0.1),
            nn.Conv1d(internal_channels, internal_channels, kernel_size=7, padding=3),
            nn.LeakyReLU(0.1),
            nn.Conv1d(internal_channels, channels, kernel_size=1, padding=0)
        )

    def forward(self, initial_separation, mixture):
        # Concatena a separação inicial com a mistura original
        # Isso dá ao refinador o contexto do que precisa ser removido
        x = torch.cat([initial_separation, mixture], dim=1)
        residual = self.body(x)
        return initial_separation + residual

# --- NOVA CLASSE: O MODELO COMPLETO ---
class PAC_WR(nn.Module):
    def __init__(self, args):
        super().__init__()
        self.args = args
        self.separator = CascadedNet(
            n_fft=args.n_fft,
            hop_length=args.hop_length,
            is_complex=True
        )
        self.refiner = WaveformRefiner(channels=2) # 2 canais para estéreo

        # Janela STFT para ser usada no forward
        self.register_buffer('window', torch.hann_window(args.n_fft))

    def _stft(self, wave):
        return torch.stft(
            wave,
            n_fft=self.args.n_fft,
            hop_length=self.args.hop_length,
            window=self.window,
            return_complex=True
        )

    def _istft(self, spec):
        return torch.istft(
            spec,
            n_fft=self.args.n_fft,
            hop_length=self.args.hop_length,
            window=self.window,
            return_complex=False
        )

    def forward(self, mixture_wave):
        # Passo 1: Converter a mistura de onda para espectrograma
        mixture_spec = self._stft(mixture_wave)
        
        # Passo 2: A CascadedNet prevê o espectrograma do alvo
        target_spec_pred = self.separator(mixture_spec)
        
        # Passo 3: Converter o espectrograma previsto de volta para onda
        initial_target_wave = self._istft(target_spec_pred)
        
        # Alinhar o comprimento da onda de saída com a de entrada
        T = mixture_wave.shape[-1]
        initial_target_wave = initial_target_wave[..., :T]
        
        # Passo 4: O Refinador limpa a onda inicial
        final_target_wave = self.refiner(initial_target_wave, mixture_wave)
        
        return final_target_wave

    # A função predict é para a validação, que não precisa do refinador
    # para avaliar a performance da rede principal isoladamente.
    def predict(self, mixture_spec):
         target_spec_pred = self.separator(mixture_spec)
         return target_spec_pred

# ==============================
# FIM DAS MUDANÇAS EM:  vocal-remover\lib\nets.py
# ==============================

---

Passo 2: Modificar lib/dataset.py - Fornecer Ondas em Vez de Espectrogramas

O dataset agora deve fornecer as formas de onda brutas. O modelo cuidará da transformação STFT.

python
# ==============================
# INÍCIO DAS MUDANÇAS EM:  vocal-remover\lib\dataset.py
# ==============================

# Na classe VocalRemoverTrainingSet

class VocalRemoverTrainingSet(torch.utils.data.Dataset):
    # ... (o __init__ permanece o mesmo) ...

    # ... (as funções de aumento e mixup permanecem as mesmas) ...

    def __getitem__(self, idx):
        vocals_path, inst_path, duration = self.filelist[idx]

        if duration < self.chunk_size:
            offset = 0
            chunk_size = duration
        else:
            offset = np.random.randint(0, duration - self.chunk_size)
            chunk_size = self.chunk_size
        
        v_wave, _ = sf.read(vocals_path, start=offset, frames=chunk_size, dtype='float32', always_2d=True)
        y_wave, _ = sf.read(inst_path, start=offset, frames=chunk_size, dtype='float32', always_2d=True)
        
        v_wave = v_wave.T
        y_wave = y_wave.T

        min_len = min(v_wave.shape[1], y_wave.shape[1])
        v_wave = v_wave[:, :min_len]
        y_wave = y_wave[:, :min_len]

        X_wave = v_wave + y_wave

        X_wave, y_wave = self.do_aug(X_wave, y_wave)
        if np.random.uniform() < self.mixup_rate:
            X_wave, y_wave = self.do_mixup(X_wave, y_wave)

        if np.random.uniform() < self.reduction_rate:
            X_wave = spec_utils.reduce_stereo(X_wave, self.reduction_weight)

        if self.target_instrument == 'vocals':
            target_wave = v_wave
        else: # O padrão é 'other' (instrumental)
            target_wave = y_wave

        # NORMALIZAÇÃO SIMPLES DA ONDA
        norm_factor = np.max(np.abs(X_wave))
        if norm_factor > 1e-8:
            X_wave /= norm_factor
            target_wave /= norm_factor

        # RETORNA AS ONDAS DIRETAMENTE
        return X_wave.astype(np.float32), target_wave.astype(np.float32)

# Na classe VocalRemoverValidationSet (opcional, mas bom para consistência)
# Por simplicidade, podemos manter a validação no domínio do espectrograma por enquanto
# para avaliar apenas a CascadedNet. Vamos focar no treino primeiro.
# Se quiser validar o modelo inteiro, esta classe também precisaria retornar ondas.
# Manteremos como está para validar a perda no espectrograma e o SDR separadamente.

# ... (resto do arquivo sem alterações) ...
# ==============================
# FIM DAS MUDANÇAS EM:  vocal-remover\lib\dataset.py
# ==============================

---

Passo 3: Modificar train.py - O Novo Loop de Treinamento

Este é o coração da mudança. O loop de treino agora opera em formas de onda e usa a nova perda.

python
# ==============================
# INÍCIO DAS MUDANÇAS EM:  vocal-remover\train.py
# ==============================
import argparse
# ... (outros imports) ...
from lib import nets # Garanta que está importando o arquivo nets

# ... (setup_logger, etc., permanecem iguais) ...

# --- NOVA FUNÇÃO DE PERDA MULTI-RESOLUÇÃO ---
def multi_resolution_stft_loss(y_pred_wave, y_wave, device, n_ffts=[1024, 2048, 512], hop_lengths=[120, 240, 50], win_lengths=[600, 1200, 240]):
    loss = 0.0
    
    # Perda L1 na forma de onda
    l1_wave_loss = F.l1_loss(y_pred_wave, y_wave)
    loss += l1_wave_loss

    # Perdas no espectrograma em várias resoluções
    for n_fft, hop_length, win_length in zip(n_ffts, hop_lengths, win_lengths):
        window = torch.hann_window(win_length, device=device)
        
        y_pred_spec = torch.stft(y_pred_wave.reshape(-1, y_pred_wave.shape[-1]), n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length, window=window, return_complex=True)
        y_spec = torch.stft(y_wave.reshape(-1, y_wave.shape[-1]), n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length, window=window, return_complex=True)
        
        # Perda de convergência espectral
        sc_loss = torch.norm(torch.abs(y_spec) - torch.abs(y_pred_spec), p='fro') / (torch.norm(torch.abs(y_spec), p='fro') + 1e-8)
        
        # Perda de magnitude L1
        mag_loss = F.l1_loss(torch.abs(y_pred_spec), torch.abs(y_spec))
        
        loss += (sc_loss + mag_loss)

    return loss

def train_epoch(dataloader, model, device, optimizer, accumulation_steps, args):
    model.train()
    sum_loss = 0

    pbar = tqdm(dataloader) if logger.getEffectiveLevel() <= logging.INFO else dataloader
    for itr, (X_wave, y_wave) in enumerate(pbar):
        X_wave = X_wave.to(device)
        y_wave = y_wave.to(device)

        # O modelo agora prevê a onda diretamente
        y_pred_wave = model(X_wave)

        # Alinhar comprimentos
        T = min(y_pred_wave.shape[-1], y_wave.shape[-1])
        y_pred_wave = y_pred_wave[..., :T]
        y_wave = y_wave[..., :T]

        # Calcula a perda composta no domínio da onda
        loss = multi_resolution_stft_loss(y_pred_wave, y_wave, device)

        accum_loss = loss / accumulation_steps
        accum_loss.backward()

        if (itr + 1) % accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()
            model.zero_grad()

        sum_loss += loss.item() * len(X_wave)
        
        if isinstance(pbar, tqdm):
            pbar.set_postfix_str(f'loss={loss.item():.4f}')

    if (itr + 1) % accumulation_steps != 0:
        optimizer.step()
        model.zero_grad()

    return sum_loss / len(dataloader.dataset)

def main():
    # ... (Toda a configuração de argparse permanece a mesma) ...
    args = p.parse_args()
    
    # ... (seed, criação de diretório, etc.) ...
    
    # ... (divisão de dataset e metadados permanecem iguais) ...
    
    device = torch.device('cpu')
    
    # --- INICIALIZAÇÃO DO NOVO MODELO ---
    model = nets.PAC_WR(args)
    
    if args.pretrained_model is not None:
        # Carregar um modelo pré-treinado pode ser complicado com a nova arquitetura
        # Recomendo treinar do zero. Se precisar carregar, você terá que
        # carregar os pesos da `CascadedNet` no `model.separator`.
        # ex: model.separator.load_state_dict(torch.load(args.pretrained_model, map_location=device))
        logger.warning("Carregar modelos pré-treinados com a nova arquitetura requer atenção manual.")
    
    if torch.cuda.is_available() and args.gpu[0] != -1:
        # ... (lógica de GPU e DataParallel permanece a mesma) ...
        # Se usar DataParallel, o acesso será model.module.separator, etc.
        model.to(device)

    optimizer = torch.optim.Adam(
        filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()),
        lr=args.learning_rate
    )
    
    # ... (scheduler, criação de datasets (já modificados), dataloaders) ...
    
    # --- LOOP DE TREINO PRINCIPAL ---
    for epoch in range(args.epoch):
        logger.info('# epoch {}'.format(epoch))
        # Passamos 'args' para a função de treino
        train_loss = train_epoch(train_dataloader, model, device, optimizer, args.accumulation_steps, args)
        
        # A validação ainda pode usar o método antigo (espectrograma) para
        # medir a loss da U-Net e o SDR, que é uma boa métrica de diagnóstico.
        val_loss = validate_epoch(val_dataloader, model.module.separator if isinstance(model, nn.DataParallel) else model.separator, device)

        # ... (resto do loop de treino, logging, salvamento do modelo) ...
        # Ao salvar, você salva o modelo inteiro:
        # model_to_save = model.module if isinstance(model, nn.DataParallel) else model
        # torch.save(model_to_save.state_dict(), model_path)

# ... (resto do arquivo) ...
# ==============================
# FIM DAS MUDANÇAS EM:  train.py
# ==============================

Como Executar

Seu comando de execução permanece praticamente o mesmo. A arquitetura é selecionada internamente no código.

bash
python train.py --val_dir "test" --dataset "dataset" --gpu 0 1 --epoch 1000 --batchsize 32 --patches 1 --num_workers 4 --target_instrument vocals

Nota sobre o batchsize: Como o modelo agora é mais complexo e faz mais cálculos (STFT/iSTFT, refinador, perda múltipla), ele consumirá mais memória da GPU. Talvez você precise reduzir o batchsize de 56 para algo como 32 ou 24 para começar.

Resumo das Vantagens Desta Nova Abordagem Criativa:

1. Ataque Direto ao Problema da Fase: Ao prever a máscara complexa, o modelo aprende a relação entre magnitude e fase, eliminando a fonte primária do vazamento de áudio.
2. Otimização para Percepção Humana: A perda STFT Multi-Resolução otimiza o áudio para que soe bem em diferentes "zoom levels", resultando em menos artefatos "aquosos" ou metálicos.
3. Refinamento Final: O WaveformRefiner atua como um "polidor", limpando pequenos erros que a rede principal possa ter deixado, operando diretamente onde importa: na forma de onda final.
4. Modularidade: Mantivemos sua CascadedNet como o coração do sistema, mas a envolvemos em um fluxo de trabalho de ponta a ponta, permitindo que você troque ou melhore cada componente (o separador, o refinador) de forma independente no futuro.

Você não apenas terá um removedor de vocais, mas uma pipeline de separação de fontes robusta e moderna, construída sobre a sua base de código existente.