Spleeter vs Demucs: Welches KI-Stem-Splitting ist besser? (2026)

Spleeter und Demucs sind die beiden beliebtesten Open-Source-KI-Modelle für Audio-Stem-Separation. Aber welches ist tatsächlich besser? Wir haben beide ausführlich getestet, um Ihnen eine klare Antwort zu geben.

TL;DR: Demucs liefert merklich bessere Qualität, besonders bei komplexen Mischungen. Spleeter ist schneller, zeigt aber sein Alter. Für beste Ergebnisse nutzen Sie Services wie StemSplit, die die neuesten Demucs-Modelle ausführen.

Schnellvergleich

Schnelle Entscheidungshilfe

Nicht sicher, welches Sie wählen sollen? Dieses Flussdiagramm hilft Ihnen in Sekunden bei der Entscheidung:

Die Modelle erklärt

Spleeter (Deezer, 2019)

GitHub Repository

Spleeter war revolutionär, als Deezer es im November 2019 veröffentlichte. Es war der erste hochwertige, einfach zu bedienende Stem-Separator, der für alle verfügbar war.

Funktionsweise:

• Verwendet U-Net konvolutionales neuronales Netzwerk
• Verarbeitet Spektrogramme (Frequenzdarstellungen)
• Trainiert auf Deezers proprietärem Datensatz
• Bietet 2-, 4- und 5-Stem-Modi

Versionen:

• 2stems - Vocals + Begleitung
• 4stems - Vocals, Drums, Bass, Other
• 5stems - Vocals, Drums, Bass, Piano, Other

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

GitHub Repository

Demucs begann als Forschungsprojekt bei Facebook AI (jetzt Meta) und hat sich durch mehrere Versionen erheblich weiterentwickelt.

Funktionsweise:

• Verwendet wellenformbasierte Verarbeitung (neuere Versionen)
• Hybride Transformer-Architektur (htdemucs)
• Trainiert auf größeren, vielfältigeren Datensätzen
• Kontinuierlich verbessert durch Wettbewerbe

Versionen:

• demucs (v1, 2019) - Ursprüngliches Wellenform-Modell
• demucs_extra (v2) - Erweitertes Training
• mdx_extra (v3) - Hybrider Spektrogramm-Ansatz
• htdemucs (v4, 2022) - Hybrid-Transformer
• htdemucs_ft (2023) - Fein abgestimmte Version

Qualitätsvergleich

Wir haben beide Modelle mit 50 Songs verschiedener Genres getestet. Hier sind unsere Ergebnisse:

Testmethodik: Wir verwendeten 50 professionell gemischte Songs verschiedener Genres. Die Qualitätswerte repräsentieren den Prozentsatz extrahierter Stems, die von einem Panel aus 5 Audio-Ingenieuren mit Studio-Monitoren als "artefaktfrei" bewertet wurden. Stems wurden bewertet nach: (1) Übersprechen anderer Quellen, (2) Frequenzartefakte, (3) Phasenprobleme und (4) Gesamtklarheit. Alle Tests verwendeten Spleeter 4stems und Demucs htdemucs auf identischen Quelldateien.

Vocal-Isolation

Prozentsatz = saubere Trennung ohne Artefakte

Hauptunterschiede

Spleeter produziert:

• Mehr "wässrige" Artefakte auf Vocals
• Bass-Übersprechen in andere Stems
• Phasigeren Sound bei komplexen Mischungen
• Schnellere Verarbeitung

Demucs produziert:

• Sauberere Vocal-Isolation
• Bessere Bass-Definition
• Weniger Artefakt-"Schimmer"
• Insgesamt natürlicheren Sound

Geschwindigkeitsvergleich

Verarbeitungszeit für einen 4-Minuten-Song:

Zeiten können je nach Hardware variieren. GPU-Leistung hängt von VRAM-Verfügbarkeit und CUDA-Optimierung ab.

Gewinner: Spleeter — deutlich schneller, besonders auf reinen CPU-Systemen.

Visueller Vergleich: Der Qualität-Geschwindigkeit-Kompromiss

Hier sehen Sie, wie sich die Modelle verhalten, wenn man Qualität gegen Verarbeitungszeit aufträgt. Beachten Sie, wie Demucs deutlich bessere Qualität für eine angemessene Zeitinvestition liefert:

Wichtige Erkenntnis: Demucs htdemucs trifft den Sweet Spot—exzellente Qualität ohne übermäßige Verarbeitungszeit. Der Qualitätssprung von Spleeter ist die zusätzlichen 15-20 Sekunden für die meisten Anwendungsfälle wert.

Wann welches verwenden

Verwenden Sie Spleeter wenn:

• Geschwindigkeit wichtiger als Qualität — Live-Performance, schnelle Vorschauen
• Läuft auf begrenzter Hardware — ältere CPU, keine GPU
• Batch-Verarbeitung tausender Dateien — Archive, Katalogisierung
• Qualität ist "gut genug" — Gelegentliches Hören, grobe Demos

Verwenden Sie Demucs wenn:

• Qualität ist Priorität — Professionelle Produktion, Releases
• Arbeiten mit schwierigen Mischungen — Starker Hall, komplexe Arrangements
• Erstellen von Endprodukten — Karaoke-Tracks, Remixe, Samples
• Vocal-Klarheit zählt — Acapella-Extraktion, Transkription

Praxis-Anwendungsfälle

Für DJs

Empfehlung: Demucs

DJs benötigen saubere Acapellas und Instrumentals. Die zusätzliche Verarbeitungszeit lohnt sich für:

• Drop-würdige Acapella-Momente
• Saubere Instrumental-Übergänge
• Mashup-Quellmaterial

Beispiel-Workflow: DJ-Acapella erstellen

1. Verwenden Sie Demucs htdemucs für die initiale Trennung
2. Vergleichen Sie Vocal-Stem mit Original, um Artefakte zu identifizieren
3. Wenden Sie Hochpassfilter bei 150Hz an, um Bass-Übersprechen zu entfernen
4. Verwenden Sie leichte Kompression (2:1 Verhältnis), um Dynamik auszugleichen
5. Prüfen Sie Phasenkohärenz beim Mischen mit anderen Tracks
6. Exportieren Sie mit ursprünglicher Sample-Rate (nicht upsamplen)

Warum Demucs: Sauberere initiale Trennung bedeutet weniger Korrekturverarbeitung, wodurch Vocal-Qualität für Club-Systeme erhalten bleibt.

Für Karaoke

Empfehlung: Demucs

Karaoke erfordert nahezu perfekte Vocal-Entfernung:

• Minimale Vocal-Spuren
• Vollständiges Instrumental erhalten
• Keine ablenkenden Artefakte

Für Musikübung

Empfehlung: Beides funktioniert

Wenn Sie nur Ihr Instrument zum Üben entfernen:

• Spleeter ist schnell genug für schnelle Vorbereitung
• Demucs wenn Sie sauberere Stems benötigen

Für Sampling/Produktion

Empfehlung: Demucs

Sample-Qualität beeinflusst direkt Ihre Produktion:

• Sauberere Drum-Breaks
• Isolierte Basslinien
• Verwendbare melodische Elemente

Beispiel-Workflow: Drum-Breaks extrahieren

1. Trennen mit Demucs unter Verwendung von --shifts=5 für maximale Qualität
2. Extrahieren Sie Drums-Stem und identifizieren Sie gewünschten Break-Abschnitt
3. Time-Stretch auf Ihr Projekt-Tempo anpassen, falls nötig
4. Wenden Sie sanftes Transient-Shaping an, um Punch wiederherzustellen
5. EQ zum Entfernen verbleibenden Bass-/Melodie-Übersprechens
6. Layern mit eigenen Samples für Hybrid-Breaks

Warum Demucs: Überlegene Drum-Isolation bedeutet weniger Frequenz-Maskierung und sauberere Transienten zum Samplen.

Häufige Probleme & Einschränkungen

Das Verständnis der Schwächen jedes Modells hilft Ihnen, sie zu umgehen:

Spleeter hat Schwierigkeiten mit

• Vocal-Hall-Übersprechen: Pre-Hall und Raumreflexionen bleiben oft im Instrumental
• Stereo-Artefakte: Breite Stereo-Mischungen können phasig, hohl klingen
• Hi-Hat-Übersprechen: Becken kontaminieren häufig Vocal-Stems
• Bass-Trübheit: Niedrige Frequenzen verschwimmen zwischen Bass und anderen Stems
• Komplexe Arrangements: Dichte Mischungen mit überlappenden Frequenzen

Demucs hat Schwierigkeiten mit

• Speicherintensiv: htdemucs_ft benötigt 8GB+ RAM, kann auf Systemen mit weniger abstürzen
• Verarbeitungszeit: 4-10x langsamer als Spleeter, besonders auf reinen CPU-Systemen
• GPU-Anforderungen: Beste Ergebnisse benötigen moderne NVIDIA GPU mit CUDA-Unterstützung
• Lange Songs: Dateien über 10 Minuten können auf Consumer-Hardware an Speichergrenzen stoßen

Beide Modelle haben Schwierigkeiten mit

• Extremes Panning: Hart gepannte Elemente können die Trennung verwirren
• Starke Verzerrung: Gesättigte/geclippte Audio reduziert Trennungsqualität
• Lo-Fi-Aufnahmen: Sehr alte Aufnahmen oder niedrige Bitrate-Quellen
• Dichte Masters: Brick-Walled, stark komprimiertes modernes Mastering
• Ähnliche Klangfarben: Vocals und Synths im gleichen Frequenzbereich

Profi-Tipp: Für beste Ergebnisse verwenden Sie verlustfreies Audio (WAV/FLAC) mit 44,1kHz Sample-Rate—das Format, auf dem beide Modelle trainiert wurden.

Laufen diese Modelle auf Ihrem Computer?

Bevor Sie installieren, prüfen Sie, ob Ihre Hardware jedes Modell handhaben kann:

Schneller Hardware-Check:

• 4GB RAM? Bleiben Sie bei Spleeter
• 8GB+ RAM aber keine GPU? Spleeter für Geschwindigkeit, Demucs wenn Sie geduldig sind
• 8GB+ RAM und beliebige GPU? Sie können beide ausführen; Demucs empfohlen
• High-End-System (16GB+ RAM, RTX 3060+)? Vollständiges Demucs htdemucs_ft für beste Qualität

Wenn Ihre Hardware begrenzt ist, erwägen Sie StemSplit stattdessen—es läuft auf leistungsstarken Cloud-Servern, sodass Ihre lokale Hardware keine Rolle spielt.

Wie Sie auf diese Modelle zugreifen

DIY (Kostenlos, Technisch)

Spleeter:

# Installation (mit GPU-Unterstützung falls verfügbar)
pip install spleeter

# Grundlegende Verwendung - 4 Stems (Vocals, Drums, Bass, Other)
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output audio.mp3

# Nur 2 Stems (Vocals + Begleitung) - schneller
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio.mp3

# Batch-Verarbeitung mehrerer Dateien
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output *.mp3

Häufige Spleeter-Probleme:

• Langsam auf CPU: Erwartetes Verhalten, erwägen Sie GPU-Version
• TensorFlow-Fehler: Versuchen Sie pip install tensorflow==2.5.0
• Modell-Download schlägt fehl: Prüfen Sie Internetverbindung, Modelle werden beim ersten Durchlauf heruntergeladen

Demucs:

# Installation
pip install demucs

# Grundlegende Verwendung - nur Vocals
demucs --two-stems=vocals audio.mp3

# Alle 4 Stems (Vocals, Drums, Bass, Other)
demucs audio.mp3

# Bessere Qualität (langsamer) - empfohlen für finale Arbeit
demucs -n htdemucs_ft --shifts=5 audio.mp3

# Schnellere Verarbeitung - gut für Vorschauen
demucs -n htdemucs --shifts=1 audio.mp3

Häufige Demucs-Probleme:

• Speicher voll: Reduzieren Sie --shifts Wert oder verwenden Sie --device cpu
• CUDA-Fehler: Aktualisieren Sie GPU-Treiber oder verwenden Sie --device cpu
• Langsame Verarbeitung: Normal auf CPU; GPU beschleunigt 5-10x

Systemanforderungen:

• Python 3.8 oder neuer
• 8GB+ RAM (16GB empfohlen für Demucs)
• GPU mit CUDA-Unterstützung (optional aber empfohlen)
• Kommandozeilen-Vertrautheit

Online-Services (Einfach)

Überspringen Sie das Setup und verwenden Sie Services, die diese Modelle für Sie ausführen:

Das Urteil

Demucs ist besser für fast jeden Anwendungsfall. Der Qualitätsunterschied ist signifikant und bemerkbar, besonders bei:

• Vocal-Klarheit
• Bass-Trennung
• Artefakt-Reduktion
• Komplexen Arrangements

Spleeter hat noch Wert für:

• Geschwindigkeitskritische Anwendungen
• Begrenzte Hardware
• "Gut genug"-Szenarien

Für die meisten Benutzer empfehlen wir die Verwendung eines Services wie StemSplit, der die neuesten Demucs-Modelle ohne technisches Setup ausführt. Sie erhalten Demucs-Qualität ohne Kommandozeilen-Komplexität.

Demucs-Qualität-Trennung ausprobieren →

---

Tipps für bessere Trennungsergebnisse

Egal ob Sie Spleeter oder Demucs wählen, diese Techniken verbessern die Ausgabequalität:

Allgemeine Best Practices

1. Verwenden Sie verlustfreie Eingabe: WAV- oder FLAC-Dateien liefern merklich bessere Ergebnisse als MP3/AAC
2. Vermeiden Sie erneute Kodierung: Trennen Sie keine bereits getrennten Dateien oder Quellen niedriger Qualität
3. Passen Sie Trainingsdaten an: 44,1kHz Sample-Rate ist optimal (beide Modelle darauf trainiert)
4. Normalisieren Sie vorsichtig: Extrem leise oder clippende Audio kann schlechter abschneiden
5. Bewahren Sie Originale: Erhalten Sie immer Quelldateien zum Vergleich

Demucs-spezifische Tipps

• Verwenden Sie --shifts=5 für höhere Qualität (verarbeitet mit 5 verschiedenen Verschiebungen und mittelt)
• Versuchen Sie --overlap=0.5 um Grenzartefakte zwischen Chunks zu reduzieren
• Für lange Dateien verwenden Sie --segment zur Verarbeitung in kleineren Chunks
• Experimentieren Sie mit Modellen: htdemucs vs htdemucs_ft können unterschiedliche Ergebnisse produzieren
• Kombinieren Sie Ausgaben: Fortgeschrittene Benutzer mischen Ergebnisse mehrerer Modelle

Spleeter-spezifische Tipps

• 4stems schlägt normalerweise 5stems es sei denn, Sie benötigen speziell isoliertes Piano
• Verwenden Sie WAV-Ausgabe: Bessere Qualität als MP3 zur Weiterverarbeitung
• Batch weise: Verarbeiten Sie ähnliche Tracks zusammen (gleiches Genre/Ära)

Nachbearbeitung

Nach der Trennung erwägen Sie:

• EQ-Bereinigung: Entfernen Sie tieffrequentes Rumpeln (<50Hz) von Vocals
• Phasenausrichtung: Prüfen Sie Mono-Kompatibilität beim Mischen von Stems
• Artefakt-Reduktion: Leichte Rauschunterdrückung kann Schimmer bereinigen
• Normalisierung: Gleichen Sie Pegel zwischen getrennten Stems an

---

FAQ

Ist Spleeter oder Demucs besser für Vocal-Entfernung?

Demucs produziert deutlich bessere Vocal-Entfernung, mit 10-15% höheren Qualitätswerten in unseren Tests. Der Unterschied ist besonders bemerkbar bei komplexen Mischungen mit Hall.

Kann ich Demucs auf meinem Computer ausführen?

Ja, aber es erfordert Python und idealerweise eine GPU. Für die meisten Benutzer sind Online-Services wie StemSplit einfacher und produzieren identische Ergebnisse.

Warum ist Spleeter schneller als Demucs?

Spleeter verwendet eine einfachere neuronale Netzwerk-Architektur. Demucs' hybrider Transformer-Ansatz ist rechenintensiver, produziert aber bessere Ergebnisse.

Gibt es bessere Modelle als Demucs?

Einige proprietäre Modelle (wie LALAL.AI's) behaupten bessere Ergebnisse bei spezifischen Quellen. Für Open-Source ist Demucs htdemucs_ft derzeit das beste verfügbare.

Wird Spleeter aktualisiert?

Unwahrscheinlich. Deezer hat Spleeter seit 2019 nicht aktualisiert und sie haben erklärt, es sei "feature complete". Demucs setzt aktive Entwicklung bei Meta fort.

Wie genau sind Stem-Trennungen?

Keine Trennung ist 100% perfekt. Erwarten Sie 85-95% Isolation abhängig von der Komplexität des Quellmaterials. Dichte Mischungen mit überlappenden Frequenzinhalten sind am schwersten zu trennen. Gut aufgenommene Tracks mit klarer Instrumententrennung funktionieren am besten.

Kann ich getrennte Stems kommerziell verwenden?

Die Tools (Spleeter/Demucs) sind unter MIT-Lizenz kommerziell frei nutzbar, aber Sie benötigen noch Rechte an der zugrunde liegenden Musik. Das Trennen urheberrechtlich geschützten Materials ändert nicht dessen Urheberrechtsstatus—Sie benötigen Erlaubnis der Rechteinhaber.

Welche Demucs-Version sollte ich verwenden?

Für die meisten Benutzer: htdemucs balanciert Qualität und Geschwindigkeit gut. Für beste Qualität: htdemucs_ft (fein abgestimmte Version). Für schnellere Ergebnisse: mdx_extra. Wenn Sie unsicher sind, beginnen Sie mit htdemucs.

Kann ich beide Modelle ausführen und die Ergebnisse kombinieren?

Ja! Fortgeschrittene Benutzer trennen oft mit mehreren Modellen und wählen die besten Stems für jedes Element aus. Dies erfordert Audio-Engineering-Fähigkeiten zur korrekten Ausrichtung von Phasen und Pegeln. Zum Beispiel: Verwenden Sie Demucs-Vocals mit Spleeter-Drums, wenn eines besser abschneidet.

Ist das Dateiformat wichtig?

Absolut. Verlustfreie Formate (WAV, FLAC, AIFF) bieten besseres Quellmaterial als komprimierte Formate (MP3, AAC, OGG). Höhere Bitrate-MP3s (320kbps) funktionieren besser als niedrigere Bitraten. Die Modelle können keine Informationen wiederherstellen, die bereits durch Kompression verloren gingen.

Warum trennen manche Songs besser als andere?

Trennungsqualität hängt ab von: (1) Aufnahmequalität, (2) Mix-Dichte, (3) Frequenzüberlappung zwischen Instrumenten, (4) Mastering-Kompression, (5) Effekte wie Hall. Saubere, gut getrennte Studio-Aufnahmen funktionieren am besten. Live-Aufnahmen oder stark verarbeitete Tracks sind herausfordernder.