音轨分离使用机器学习估计混合音频中的人声与伴奏等组成部分，并输出可单独试听的 stem。它并没有访问原始多轨工程，而是从最终混音反推，所以人声混响、同频乐器和立体声效果可能在多个结果中残留。
首次运行通常需要加载模型，处理时间和内存随音频时长与设备性能增加。结果适合练习、草稿混音和内容分析，不应被当作录音棚原始分轨，也不能绕过音乐版权或演出权许可。
工具说明
使用步骤
上传高质量混音
优先使用无损或高比特率来源，避免从多次压缩文件开始。
加载模型并分离
保持页面打开，观察模型和处理进度。
逐轨试听
检查人声、鼓和伴奏残留，根据用途决定是否需要专业源轨。
支持范围与限制
- 输出轨道
- 人声、鼓、贝斯、吉他、钢琴和其他，共六条
- 模型
- 浏览器内运行的开源音源分离模型，首次使用需要下载模型文件
- 耗时
- 六条轨道需要完整推理，一首歌通常要等待数分钟，低配设备可能失败
- 分离质量
- 取决于混音。乐器界限清晰的编曲效果好，密集混音和重度压缩的母带会出现残留和串音
- 不能做什么
- 无法还原成录音时的原始分轨，输出是从成品混音中估计出来的近似结果
- 处理位置
- 模型从网络下载，音频本身在浏览器内推理，不上传
典型使用场景
制作练习伴奏
降低或分离主唱，帮助排练旋律、和声或乐器段落。
分析混音结构
单独试听估计的人声和伴奏，理解编曲与频率重叠。
为翻唱或练习准备伴奏
把成品歌曲拆出伴奏轨用于跟唱练习，或单独取人声轨分析演唱细节。
使用前需要知道的事
- 分离结果是估计值，强混响和频率重叠会产生水声、空洞或串轨。
- 较长文件可能需要大量内存，出现性能问题时先裁短再处理。
- 拥有分离文件不代表拥有复制、发布、改编或商业使用许可。
相关概念
- stem
- 从完整混音中单独组织的一组声音，例如人声或伴奏。
- source separation
- 从混合信号估计多个潜在声源的计算过程。