AI Music Creator

AI 人声分离工作室

上传音乐登录后即可上传自己的音频。

分离结果将出现在这里

选择您自己完成的曲目之一,然后删除人声。

一首歌进,两条轨出

人声分离到底在做什么

把任何成品混音拆成真正可用的阿卡贝拉和伴奏——下载前先把两条音轨都试听一遍再决定。

模型是在整个频谱上识别人声内容,而不是简单挖掉立体声声像的中间部分——这就是为什么老式的中置声道消音在现代混音上会失效,而它不会。混响尾音和多层和声是最难啃的情况——制作上人声越突出清晰,分离效果就越干净。

两条音轨都以完整长度、完整音质返回。阿卡贝拉适合 Remix、翻唱和学习研究;伴奏则可以成为卡拉 OK 伴唱带、排练底轨,或一段新旋律的基底。

人声分离到底在做什么

每个人声分离工具都承诺“分离”,差别在于分完之后剩下什么。这一个从单次上传返回两个文件——单独的人声,以及把空洞补好的伴奏——并且让你在下载任何东西之前,先在浏览器里把两条轨都听一遍。

音源质量决定了大部分结果。无损或高码率、人声在混音中位置清晰的文件,分离得干干净净;总线上压得很重的母带和厚重的混响,才是残影的来源。把你手上最好的版本喂给它,然后在试听播放器里用耳朵检验,别凭信仰下载。

为真实用途而造,不为演示而造

真正的双轨输出

人声和伴奏是两个独立的下载文件——不用跑两遍任务,也不用将就工具偏心给你的那一半。

下载前先试听

在浏览器里独奏任一条音轨,在最关键的时刻听有没有串音:副歌进入点、即兴和声、最后一个混响尾音。

无需安装,无需排队

处理在云端进行,任何浏览器都能用。上传、分离、试听、下载——处理一整首歌,也就一杯咖啡的工夫。

三步拿到能用的音轨

三步拿到能用的音轨

工具本身刻意做得简单;功夫在于你喂给它什么,以及你怎样检验结果。

  1. 1

    上传你最好的音源

    用你手上质量最高的文件——能无损就无损。反复转码的低码率副本,糊掉的恰恰是分离最依赖的细节。

  2. 2

    交给模型处理

    分离全自动运行,没有可以调错的旋钮。一首典型的歌,处理时间远短于把它播一遍。

  3. 3

    把两条轨都审一遍

    在最密集的副歌处独奏阿卡贝拉,在最安静的主歌处独奏伴奏。这两个位置最快暴露串音和瑕疵。

这些音轨最后去了哪里

做练习伴奏的歌手

抹掉原唱,在真实编曲上练唱;或者独奏人声,近距离研究断句、换气和转音。

抢救音乐底轨的剪辑师

客户给的歌带人声,而旁白正好要落在那里?伴奏轨直接顶上,不用重新授权一首新歌。

Remix 创作者和 DJ

抽出阿卡贝拉在下面重配和声,或把伴奏丢进 set 里——这是翻玩和改编的原材料。

像工程师一样解读结果

串音藏在混响里

一把泡在厅堂混响里的嗓子,会在两条音轨里都留下痕迹——这是物理,不是 bug。混音越干,分离越净;提前把这一点算进计划。

检查伴奏轨的瞬态

激进的分离可能软化与人声共享频段的军鼓。在这条轨上继续创作之前,先听听鼓有没有发闷。

留着原曲当参照

把每条音轨和原曲在同等音量下 A/B 对比。如果伴奏在副歌处发空,缺的可能是人声原本填充的能量——需要补,而不只是删。

关于人声分离的实话实说

伴奏听起来会像原曲减去人声那样吗?

对大多数现代制作来说,接近得惊人。但如果人声和乐器灌录时共用了混响或被总线重度压缩,一些质感变化就不可避免——试听功能存在的意义,就是让你在下载前先做判断。

任何曲风都能分离人声吗?

都可以,但效果随制作风格而变。人声靠前的流行、说唱和电子混音分得最干净;密不透风的摇滚音墙和现场录音更难,因为人声和房间声在物理上纠缠在一起。

我会拿到一个文件还是两个?

两个。独立人声和完整伴奏由同一次上传一并产出,你可以只下载其中一个,也可以两个都要。

使用分离出的音轨合法吗?

私下练习和学习目的的分离一般没有争议;但把别人录音中分离出的音轨拿去发布或变现,需要取得版权方许可。至于你自己拥有或在这里创作的素材,音轨随你使用。

现在就拆开你的第一首歌

上传歌曲,独奏两条音轨,在下载任何东西之前,先听清你到手的到底是什么。

分离人声