3分钟学会Demucs+UVR：零代码实现人声完美分离

你是否曾想过将喜爱歌曲中的人声提取出来制作翻唱，却被复杂的音频处理软件和专业术语吓退？是否尝试过多种工具后，仍无法得到干净无杂音的人声轨道？本文将带你用最简单的方式，结合Demucs强大的分离能力与UVR直观的操作界面，3分钟内完成专业级别的人声分离，无需任何编程基础。

读完本文你将学会：

• 如何安装配置Demucs与UVR环境
• 选择最适合的分离模型（htdemucs_ft/mdx_extra对比）
• 处理不同类型音频的参数调优技巧
• 解决分离后常见的残留乐器声问题

为什么选择Demucs+UVR组合

Demucs作为Meta开源的音频分离模型，采用Hybrid Transformer架构，在MUSDB测试集上达到9.20dB的SDR（Signal-to-Distortion Ratio）指标，远超传统方法。其核心优势在于：

Demucs的混合域Transformer结构，同时处理时域波形与频域谱图，实现更高分离精度

UVR（Ultimate Vocal Remover）则提供了直观的图形界面，让普通用户也能轻松调用Demucs的强大能力。这种组合既保留了Demucs的技术领先性，又解决了命令行操作的使用门槛问题。

分离工具	易用性	分离质量	处理速度	资源占用
Audacity	★★★★☆	★★☆☆☆	快	低
Spleeter	★★☆☆☆	★★★☆☆	中	中
Demucs+UVR	★★★★☆	★★★★★	中	中高
专业DAW插件	★★☆☆☆	★★★★☆	慢	高

环境准备与安装

1. Demucs核心安装

Demucs提供两种安装方式，Windows用户推荐使用Anaconda环境：

# 基础版（仅用于分离）
python3 -m pip install -U demucs

# 进阶版（含最新功能）
python3 -m pip install -U git+https://gitcode.com/gh_mirrors/de/demucs#egg=demucs

详细系统配置可参考官方文档：

• Windows系统配置
• macOS系统配置
• Linux系统配置

2. UVR图形界面安装

1. 从UVR官方发布页下载最新版安装包
2. 解压后运行UVR.exe，首次启动会自动安装依赖
3. 在设置中指定Demucs路径（通常在Python安装目录\Lib\site-packages\demucs）

实操步骤：3分钟人声分离

步骤1：选择分离模型

启动UVR后，在"Model"下拉菜单中选择Demucs系列模型：

• htdemucs_ft：精细调优版，分离质量最佳但速度较慢（推荐用于音乐制作）
• mdx_extra：平衡速度与质量，适合大多数场景
• mdx_q：量化版模型，文件更小，适合低配置电脑

![UVR模型选择界面示意图] 实际操作时在UVR主界面的Model下拉列表中选择对应Demucs模型

步骤2：配置分离参数

关键参数设置：

• Stem Selection：选择"Vocals"（仅分离人声）
• Output Format：建议选择"MP3 320kbps"平衡质量与文件大小
• Segment Size：GPU用户设为10-20，CPU用户设为5-10（避免内存不足）

高级选项（解决特定问题）：

# 命令行高级参数示例（UVR中对应界面设置）
demucs --two-stems=vocals -n htdemucs_ft --shifts=3 --overlap=0.5 input.mp3

参数说明：

• --two-stems=vocals：仅输出人声和伴奏两个轨道
• -n htdemucs_ft：指定使用精细调优模型
• --shifts=3：增加随机位移次数提升分离质量
• --overlap=0.5：增加分段重叠率减少拼接痕迹

步骤3：执行分离与结果优化

1. 点击"Browse"选择音频文件（支持MP3/WAV/FLAC格式）
2. 设置输出目录，建议勾选"Add to Queue"批量处理
3. 点击"Start Processing"，等待进度条完成（3分钟/首歌）

常见问题解决：

• 残留乐器声：尝试"Post-Processing"中的"Vocal Enhancement"
• 人声失真：降低"Shift"参数至1-2，或更换为mdx_extra模型
• 处理速度慢：在UVR设置中降低"Batch Size"

进阶技巧：针对不同音频类型优化

1. 处理复杂编曲歌曲

对于乐器丰富的摇滚/电子音乐，推荐使用两阶段分离法：

1. 先用htdemucs_6s模型分离出人声、吉他、贝斯、鼓等6个轨道
2. 在UVR中使用"Vocal Only"模式进一步净化人声

2. 解决低频残留问题

当分离后人声中仍有低频贝斯声时，可在UVR中设置：

• "FFT Size"调整为2048
• "High Cut"设置为80Hz
• 启用"Reduce Sub Bass"选项

3. 批量处理工作流

对于需要处理多张专辑的场景，可结合Demucs命令行与UVR的批处理功能：

# 批量处理整个文件夹（命令行示例）
demucs --mp3 --two-stems=vocals -n mdx_extra_q "~/Music/album/*"

处理完成后，在UVR中使用"Batch Process"功能进行二次优化。

总结与资源推荐

通过Demucs+UVR的组合，我们实现了专业级别的人声分离，关键优势总结：

1. 质量领先：Demucs的混合域Transformer架构提供当前最佳分离效果
2. 零代码操作：UVR图形界面消除技术门槛
3. 灵活可调：针对不同音频类型的参数优化能力

官方资源：

• Demucs API文档：了解更多高级参数
• 预训练模型列表：各模型性能对比
• 训练自定义模型：高级用户指南

现在就下载安装Demucs与UVR，开启你的音频创作之旅吧！如有任何问题，欢迎在项目issue中交流，也可分享你的分离作品到社区展示成果。

提示：分离后的人声可直接用于Audacity等软件进行后期处理，配合UVR的"Vocal Enhancement"功能，能获得更专业的效果。