Demucs vs Spleeter：音乐分离工具终极对比

引言：告别音频分离的痛点

你是否还在为音频分离质量不佳而烦恼？是否在寻找一款既能保证分离效果又能兼顾速度的工具？本文将对两款主流音乐分离工具Demucs和Spleeter进行全方位对比，帮助你选择最适合自己需求的解决方案。读完本文，你将了解：

• 两款工具的核心技术差异
• 分离质量的量化对比
• 不同使用场景下的性能表现
• 安装与使用的详细指南

技术原理对比

Demucs：混合域分离的创新者

Demucs采用了混合频谱和波形的分离方法，最新版本（v4）引入了混合Transformer架构。其核心特点包括：

• 双U-Net结构：一个分支处理时域波形，另一个分支处理频域频谱
• 跨域Transformer：在编码器和解码器之间使用跨域Transformer，实现时域和频域信息的有效融合
• 自注意力机制：在每个域内使用自注意力，跨域使用交叉注意力

flowchart TD
    A[输入音频] --> B[时域U-Net编码器]
    A --> C[频域U-Net编码器]
    B --> D[Transformer编码器]
    C --> D
    D --> E[Transformer解码器]
    E --> F[时域U-Net解码器]
    E --> G[频域U-Net解码器]
    F --> H[分离后的音频]
    G --> H

Spleeter：基于频谱的经典方案

Spleeter是Deezer开发的基于TensorFlow的音频分离工具，采用纯频谱域处理方法：

• CNN架构：使用卷积神经网络处理频谱图
• 预训练模型：提供2 stems（人声/伴奏）、4 stems（人声/鼓/贝斯/其他）和5 stems（增加钢琴）三种模型
• Masking技术：使用频谱掩码（Mask）和多通道 Wiener 滤波（MWF）进行源分离

flowchart TD
    A[输入音频] --> B[STFT频谱转换]
    B --> C[CNN特征提取]
    C --> D[掩码生成]
    D --> E[逆STFT转换]
    E --> F[分离后的音频]

分离质量量化对比

SDR（信号失真比）对比

SDR（Signal-to-Distortion Ratio，信号失真比）是衡量分离质量的关键指标，数值越高表示分离效果越好。

模型	整体SDR（dB）	人声SDR	鼓SDR	贝斯SDR	其他SDR
Demucs v4 (htdemucs_ft)	9.0	9.2	9.5	8.8	8.5
Spleeter (4stems-MWF)	5.9	6.86	6.71	5.51	4.55
Demucs v3 (hdemucs_mmi)	7.7	8.1	8.3	7.5	7.0
Spleeter (4stems-Mask)	5.4	6.55	5.93	5.10	4.24

主观质量评估

除了客观指标外，Demucs还提供了MOS（Mean Opinion Score）主观评价结果：

模型	MOS质量（1-5）	MOS纯净度（1-5）
Demucs v3	2.83	3.04
KUIELAB-MDX-Net	2.86	2.55
Demucs v2	2.37	2.36

MOS质量：1表示有严重 artifacts，5表示无 artifacts；MOS纯净度：1表示严重串扰，5表示无串扰

性能对比

速度性能

工具	硬件	4分钟音频分离时间	速度倍数
Spleeter	GPU	10秒	24x实时
Spleeter	CPU	2分钟	2x实时
Demucs (基础模型)	GPU	20秒	12x实时
Demucs (htdemucs_ft)	GPU	80秒	3x实时
Demucs (基础模型)	CPU	5分钟	0.8x实时

内存占用

模型	最小内存需求	推荐内存
Spleeter	2GB	4GB+
Demucs (基础模型)	4GB	8GB+
Demucs (htdemucs_ft)	8GB	16GB+

使用场景对比

Demucs的优势场景

1. 高质量音乐制作：当需要最高分离质量，尤其是对细节要求高的场景
2. 研究用途：提供更灵活的模型架构和训练选项
3. GPU资源充足的环境：能够充分发挥其性能优势
4. 需要处理复杂音乐：对包含多种乐器的复杂编曲分离效果更好

Spleeter的优势场景

1. 实时或近实时应用：如直播、实时演出处理
2. 资源受限环境：低配置电脑或移动设备
3. 大规模批量处理：需要快速处理大量音频文件
4. 简单分离需求：如只需分离人声和伴奏的场景

安装与基础使用指南

Demucs安装

# 使用pip安装
python3 -m pip install -U demucs

# 从源码安装（最新版本）
python3 -m pip install -U git+https://gitcode.com/gh_mirrors/de/demucs#egg=demucs

Demucs基础使用

# 基本分离（使用默认模型）
demucs input_audio.mp3

# 使用高质量模型分离
demucs -n htdemucs_ft input_audio.mp3

# 仅分离人声
demucs --two-stems=vocals input_audio.mp3

# 输出为MP3格式
demucs --mp3 --mp3-bitrate 320 input_audio.mp3

# 处理大文件时减少内存占用
demucs --segment 10 input_audio.mp3

Spleeter安装

# 安装依赖
conda install -c conda-forge ffmpeg libsndfile

# 安装Spleeter
pip install spleeter

Spleeter基础使用

# 2 stems分离（人声/伴奏）
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output input_audio.mp3

# 4 stems分离
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output input_audio.mp3

# 5 stems分离（包含钢琴）
spleeter separate -p spleeter:5stems -o output input_audio.mp3

# 批量处理文件夹
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output_folder input_folder/

高级功能对比

模型定制能力

功能	Demucs	Spleeter
自定义训练	✅ 完整支持	✅ 支持
模型架构修改	✅ 灵活修改	❌ 有限
预训练模型数量	8+ 种	3 种
量化模型支持	✅ (mdx_q等)	❌
多语言支持	✅	✅

输出格式与后处理

功能	Demucs	Spleeter
WAV输出	✅	✅
MP3输出	✅ 带比特率控制	❌
浮点数输出	✅ (--float32)	❌
24位整数输出	✅ (--int24)	❌
音量归一化	✅ 自动	❌

总结与推荐

综合对比表格

评估维度	Demucs	Spleeter
分离质量	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
处理速度	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
易用性	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
资源需求	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
灵活性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
社区支持	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
更新频率	⭐⭐⭐	⭐⭐

最终推荐

1. 音乐制作人和音频工程师：推荐使用Demucs的htdemucs_ft模型，获得最高分离质量
2. 内容创作者和自媒体：推荐使用Spleeter进行快速人声/伴奏分离
3. 研究人员：Demucs提供更灵活的架构和更多的实验可能性
4. 低配置设备用户：Spleeter是更好的选择，资源需求更低
5. 需要处理大量文件：Spleeter的处理速度优势明显

常见问题解答

Q: Demucs和Spleeter哪个对电脑配置要求更高？

A: Demucs对硬件要求更高，特别是最新的Transformer模型。推荐使用至少8GB显存的GPU运行Demucs高质量模型，而Spleeter在普通CPU上也能流畅运行。

Q: 如何选择合适的模型？

A: 对于Demucs，初学者建议从mdx_q模型开始，平衡速度和质量；追求高质量可使用htdemucs_ft。对于Spleeter，4stems模型是最常用的选择。

Q: 处理非常长的音频文件时应该注意什么？

A: Demucs可使用--segment参数拆分处理（如--segment 10表示每10秒一段），Spleeter对长文件处理更为高效，但可能需要更多内存。

Q: 这两个工具是否支持批量处理多个文件？

A: 是的，两者都支持批量处理。Demucs可以直接指定多个文件或文件夹，Spleeter通过指定输入文件夹实现批量处理。

Q: 输出文件的默认保存位置在哪里？

A: Demucs默认保存在separated/[模型名]/[文件名]/目录下，Spleeter保存在指定的输出目录/[文件名]/目录下。

结语

Demucs和Spleeter各有所长，选择哪款工具取决于你的具体需求。如果你追求最高分离质量且拥有足够的硬件资源，Demucs无疑是更好的选择；如果你需要快速处理或在资源受限环境下使用，Spleeter会更适合。

无论选择哪款工具，音频分离技术都在不断进步。保持关注这两个项目的更新，你将及时了解最新的分离技术和模型。

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