Demucs vs Spleeter：音乐分离工具终极对比
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/demucs 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
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
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
- 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
- 研究用途：提供更灵活的模型架构和训练选项
- GPU资源充足的环境：能够充分发挥其性能优势
- 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
- 实时或近实时应用：如直播、实时演出处理
- 资源受限环境：低配置电脑或移动设备
- 大规模批量处理：需要快速处理大量音频文件
- 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
- 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
- 内容创作者和自媒体：推荐使用Spleeter进行快速人声/伴奏分离
- 研究人员：Demucs提供更灵活的架构和更多的实验可能性
- 低配置设备用户：Spleeter是更好的选择，资源需求更低
- 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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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
