Spleeter vs Demucs: ¿Cuál Separador de Stems con IA es Mejor? (2026)

Spleeter y Demucs son los dos modelos de IA de código abierto más populares para separación de stems de audio. ¿Pero cuál es realmente mejor? Probamos ambos extensivamente para darte una respuesta clara.

TL;DR: Demucs produce calidad notablemente mejor, especialmente en mezclas complejas. Spleeter es más rápido pero muestra su edad. Para mejores resultados, usa servicios como StemSplit que ejecutan los últimos modelos de Demucs.

Comparación Rápida

Guía de Decisión Rápida

¿No estás seguro de cuál elegir? Este diagrama de flujo te ayudará a decidir en segundos:

Los Modelos Explicados

Spleeter (Deezer, 2019)

Repositorio de GitHub

Spleeter fue revolucionario cuando Deezer lo lanzó en noviembre de 2019. Fue el primer separador de stems de alta calidad y fácil de usar disponible para todos.

Cómo funciona:

• Usa red neuronal convolucional U-Net
• Procesa espectrogramas (representaciones de frecuencia)
• Entrenado en conjunto de datos propietario de Deezer
• Ofrece modos de 2, 4 y 5 stems

Versiones:

• 2stems - Voces + acompañamiento
• 4stems - Voces, batería, bajo, otros
• 5stems - Voces, batería, bajo, piano, otros

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

Repositorio de GitHub

Demucs comenzó como un proyecto de investigación en Facebook AI (ahora Meta) y ha evolucionado significativamente a través de múltiples versiones.

Cómo funciona:

• Usa procesamiento basado en forma de onda (versiones más nuevas)
• Arquitectura híbrida de transformador (htdemucs)
• Entrenado en conjuntos de datos más grandes y diversos
• Mejorado continuamente a través de competencias

Versiones:

• demucs (v1, 2019) - Modelo de forma de onda original
• demucs_extra (v2) - Entrenamiento extendido
• mdx_extra (v3) - Enfoque híbrido de espectrograma
• htdemucs (v4, 2022) - Transformador híbrido
• htdemucs_ft (2023) - Versión fine-tuned

Comparación de Calidad

Probamos ambos modelos en 50 canciones a través de géneros. Esto es lo que encontramos:

Metodología de Prueba: Usamos 50 canciones profesionalmente mezcladas abarcando múltiples géneros. Las puntuaciones de calidad representan el porcentaje de stems extraídos calificados como "sin artefactos" por un panel de 5 ingenieros de audio usando monitores de estudio. Los stems fueron evaluados por: (1) sangrado de otras fuentes, (2) artefactos de frecuencia, (3) problemas de fase, y (4) claridad general. Todas las pruebas usaron Spleeter 4stems y Demucs htdemucs en archivos fuente idénticos.

Aislamiento Vocal

Porcentaje = separación limpia sin artefactos

Diferencias Clave

Spleeter produce:

• Más artefactos "acuosos" en voces
• Sangrado de bajo en otros stems
• Sonido más fásico en mezclas complejas
• Procesamiento más rápido

Demucs produce:

• Aislamiento vocal más limpio
• Mejor definición de bajo
• Menos "brillo" de artefactos
• Sonido más natural en general

Comparación de Velocidad

Tiempo de procesamiento para una canción de 4 minutos:

Los tiempos pueden variar según tu hardware. El rendimiento GPU depende de la disponibilidad de VRAM y optimización CUDA.

Ganador: Spleeter — significativamente más rápido, especialmente en sistemas solo CPU.

Comparación Visual: El Intercambio Calidad-Velocidad

Aquí está cómo se comparan los modelos cuando trazas calidad contra tiempo de procesamiento. Nota cómo Demucs entrega calidad significativamente mejor por una inversión de tiempo razonable:

Insight Clave: Demucs htdemucs alcanza el punto óptimo — calidad excelente sin tiempo de procesamiento excesivo. El salto de calidad desde Spleeter vale los 15-20 segundos extra para la mayoría de casos de uso.

Cuándo Usar Cada Uno

Usa Spleeter Cuando:

• La velocidad importa más que la calidad — interpretación en vivo, previsualizaciones rápidas
• Ejecutando en hardware limitado — CPU antigua, sin GPU
• Procesamiento por lotes de miles de archivos — archivos, catalogación
• La calidad es "suficientemente buena" — escucha casual, demos aproximados

Usa Demucs Cuando:

• La calidad es prioridad — producción profesional, lanzamientos
• Trabajando con mezclas difíciles — reverb pesado, arreglos complejos
• Creando productos finales — pistas de karaoke, remixes, samples
• La claridad vocal importa — extracción de acapella, transcripción

Casos de Uso del Mundo Real

Para DJs

Recomendación: Demucs

Los DJs necesitan acapellas e instrumentales limpios. El tiempo extra de procesamiento vale la pena para:

• Momentos de acapella dignos de drop
• Transiciones instrumentales limpias
• Material fuente para mashups

Ejemplo de Flujo de Trabajo: Crear un Acapella para DJ

1. Usa Demucs htdemucs para separación inicial
2. Compara stem vocal con original para identificar artefactos
3. Aplica filtro de paso alto a 150Hz para eliminar sangrado de bajo
4. Usa compresión ligera (ratio 2:1) para igualar dinámicas
5. Verifica coherencia de fase si mezclas con otras pistas
6. Exporta a tasa de muestreo original (no aumentes muestreo)

Por qué Demucs: Separación inicial más limpia significa menos procesamiento correctivo, preservando calidad vocal para sistemas de club.

Para Karaoke

Recomendación: Demucs

El karaoke requiere eliminación vocal casi perfecta:

• Trazas vocales mínimas
• Instrumental completo preservado
• Sin artefactos distractores

Para Práctica Musical

Recomendación: Cualquiera funciona

Si solo estás eliminando tu instrumento para practicar:

• Spleeter es lo suficientemente rápido para preparación rápida
• Demucs si necesitas stems más limpios

Para Sampling/Producción

Recomendación: Demucs

La calidad de sample afecta directamente tu producción:

• Breaks de batería más limpios
• Líneas de bajo aisladas
• Elementos melódicos utilizables

Ejemplo de Flujo de Trabajo: Extraer Breaks de Batería

1. Separa con Demucs usando --shifts=5 para máxima calidad
2. Extrae stem de batería e identifica sección de break deseada
3. Estira tiempo para coincidir con tempo de tu proyecto si es necesario
4. Aplica modelado de transitorios suave para restaurar punch
5. EQ para eliminar cualquier sangrado de bajo/melódico restante
6. Capas con tus propios samples para breaks híbridos

Por qué Demucs: Aislamiento superior de batería significa menos enmascaramiento de frecuencia y transitorios más limpios para sampling.

Problemas Comunes y Limitaciones

Entender las debilidades de cada modelo te ayuda a trabajar alrededor de ellas:

Spleeter Lucha Con

• Sangrado de reverb vocal: Pre-reverb y reflexiones de sala a menudo permanecen en el instrumental
• Artefactos estéreo: Mezclas estéreo anchas pueden producir sonidos fásicos, huecos
• Sangrado de hi-hat: Los platillos frecuentemente contaminan stems vocales
• Confusión de bajo: Las frecuencias bajas se difuminan entre bajo y otros stems
• Arreglos complejos: Mezclas densas con frecuencias superpuestas

Demucs Lucha Con

• Intensivo en memoria: htdemucs_ft requiere 8GB+ RAM, puede fallar en sistemas con menos
• Tiempo de procesamiento: 4-10x más lento que Spleeter, especialmente en sistemas solo CPU
• Requisitos GPU: Mejores resultados necesitan GPU NVIDIA moderna con soporte CUDA
• Canciones largas: Archivos sobre 10 minutos pueden alcanzar límites de memoria en hardware de consumo

Ambos Modelos Tienen Dificultad Con

• Panning extremo: Elementos hard-panned pueden confundir la separación
• Distorsión pesada: Audio saturado/recortado reduce calidad de separación
• Grabaciones lo-fi: Grabaciones muy antiguas o fuentes de bajo bitrate
• Masters densos: Mastering moderno brick-walled, muy comprimido
• Timbres similares: Voces y sintetizadores en el mismo rango de frecuencia

Consejo Pro: Para mejores resultados, usa audio sin pérdida (WAV/FLAC) a tasa de muestreo de 44.1kHz — el formato en el que ambos modelos fueron entrenados.

¿Estos Modelos Funcionarán en Tu Computadora?

Antes de instalar, verifica si tu hardware puede manejar cada modelo:

Verificación Rápida de Hardware:

• ¿Tienes 4GB RAM? Quédate con Spleeter
• ¿Tienes 8GB+ RAM pero sin GPU? Spleeter para velocidad, Demucs si eres paciente
• ¿Tienes 8GB+ RAM y cualquier GPU? Puedes ejecutar ambos; Demucs recomendado
• ¿Sistema de gama alta (16GB+ RAM, RTX 3060+)? Demucs htdemucs_ft completo para mejor calidad

Si tu hardware es limitado, considera usar StemSplit en su lugar — se ejecuta en servidores en la nube potentes así que tu hardware local no importa.

Cómo Acceder a Estos Modelos

DIY (Gratis, Técnico)

Spleeter:

# Instalar (con soporte GPU si está disponible)
pip install spleeter

# Uso básico - 4 stems (voces, batería, bajo, otros)
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output audio.mp3

# Solo 2 stems (voces + acompañamiento) - más rápido
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio.mp3

# Procesar por lotes múltiples archivos
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output *.mp3

Problemas Comunes de Spleeter:

• Lento en CPU: Comportamiento esperado, considera versión GPU
• Errores de TensorFlow: Prueba pip install tensorflow==2.5.0
• Descarga de modelo falla: Verifica conexión a internet, los modelos se descargan en primera ejecución

Demucs:

# Instalar
pip install demucs

# Uso básico - solo voces
demucs --two-stems=vocals audio.mp3

# Todos los 4 stems (voces, batería, bajo, otros)
demucs audio.mp3

# Mejor calidad (más lento) - recomendado para trabajo final
demucs -n htdemucs_ft --shifts=5 audio.mp3

# Procesamiento más rápido - bueno para previsualizaciones
demucs -n htdemucs --shifts=1 audio.mp3

Problemas Comunes de Demucs:

• Sin memoria: Reduce valor --shifts o usa --device cpu
• Errores CUDA: Actualiza controladores GPU o usa --device cpu
• Procesamiento lento: Normal en CPU; GPU lo acelera 5-10x

Requisitos del Sistema:

• Python 3.8 o más nuevo
• 8GB+ RAM (16GB recomendado para Demucs)
• GPU con soporte CUDA (opcional pero recomendado)
• Familiaridad con línea de comandos

Servicios Online (Fácil)

Salta la configuración y usa servicios que ejecutan estos modelos por ti:

El Veredicto

Demucs es mejor para casi todos los casos de uso. La diferencia de calidad es significativa y notable, especialmente en:

• Claridad vocal
• Separación de bajo
• Reducción de artefactos
• Arreglos complejos

Spleeter aún tiene valor para:

• Aplicaciones críticas de velocidad
• Hardware limitado
• Escenarios "suficientemente buenos"

Para la mayoría de usuarios, recomendamos usar un servicio como StemSplit que ejecuta los últimos modelos de Demucs sin requerir configuración técnica. Obtienes calidad Demucs sin complejidad de línea de comandos.

Prueba Separación de Calidad Demucs →

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Consejos para Mejores Resultados de Separación

Ya elijas Spleeter o Demucs, estas técnicas mejoran la calidad de salida:

Mejores Prácticas Generales

1. Usa entrada sin pérdida: Los archivos WAV o FLAC producen resultados notablemente mejores que MP3/AAC
2. Evita re-codificar: No separes archivos ya separados o fuentes de baja calidad
3. Coincide datos de entrenamiento: Tasa de muestreo de 44.1kHz es óptima (ambos modelos entrenados en esto)
4. Normaliza cuidadosamente: Audio extremadamente silencioso o recortado puede funcionar peor
5. Mantén originales: Siempre preserva archivos fuente para comparación

Consejos Específicos de Demucs

• Usa --shifts=5 para mayor calidad (procesa con 5 desplazamientos diferentes y promedia)
• Prueba --overlap=0.5 para reducir artefactos de límite entre fragmentos
• Para archivos largos usa --segment para procesar en fragmentos más pequeños
• Experimenta con modelos: htdemucs vs htdemucs_ft puede producir resultados diferentes
• Combina salidas: Usuarios avanzados mezclan resultados de múltiples modelos

Consejos Específicos de Spleeter

• 4stems usualmente vence a 5stems a menos que específicamente necesites piano aislado
• Usa salida WAV: Mejor calidad que MP3 para procesamiento posterior
• Procesa por lotes sabiamente: Procesa pistas similares juntas (mismo género/era)

Post-Procesamiento

Después de la separación, considera:

• Limpieza EQ: Elimina rumble de bajo (<50Hz) de voces
• Alineación de fase: Verifica compatibilidad mono si mezclas stems
• Reducción de artefactos: Reducción de ruido ligera puede limpiar brillo
• Normalización: Coincide niveles entre stems separados

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Preguntas Frecuentes

¿Spleeter o Demucs es mejor para eliminación vocal?

Demucs produce eliminación vocal significativamente mejor, con puntuaciones de calidad 10-15% más altas en nuestras pruebas. La diferencia es especialmente notable en mezclas complejas con reverb.

¿Puedo ejecutar Demucs en mi computadora?

Sí, pero requiere Python e idealmente una GPU. Para la mayoría de usuarios, los servicios online como StemSplit son más fáciles y producen resultados idénticos.

¿Por qué Spleeter es más rápido que Demucs?

Spleeter usa una arquitectura de red neuronal más simple. El enfoque de transformador híbrido de Demucs es más intensivo computacionalmente pero produce mejores resultados.

¿Hay mejores modelos que Demucs?

Algunos modelos propietarios (como el de LALAL.AI) afirman mejores resultados en fuentes específicas. Para código abierto, Demucs htdemucs_ft es actualmente el mejor disponible.

¿Spleeter será actualizado?

Poco probable. Deezer no ha actualizado Spleeter desde 2019, y han declarado que está "completo en características". Demucs continúa desarrollo activo en Meta.

¿Qué tan precisas son las separaciones de stems?

Ninguna separación es 100% perfecta. Espera 85-95% de aislamiento dependiendo de la complejidad del material fuente. Las mezclas densas con contenido de frecuencia superpuesto son las más difíciles de separar. Las pistas bien grabadas con separación clara de instrumentos funcionan mejor.

¿Puedo usar stems separados comercialmente?

Las herramientas (Spleeter/Demucs) son gratis para usar comercialmente bajo licencia MIT, pero aún necesitas derechos sobre la música subyacente. Separar material con derechos de autor no cambia su estado de derechos de autor — necesitas permiso de los titulares de derechos.

¿Qué versión de Demucs debo usar?

Para la mayoría de usuarios: htdemucs equilibra calidad y velocidad bien. Para mejor calidad: htdemucs_ft (versión fine-tuned). Para resultados más rápidos: mdx_extra. Si no estás seguro, comienza con htdemucs.

¿Puedo ejecutar ambos modelos y combinar los resultados?

¡Sí! Los usuarios avanzados a menudo separan con múltiples modelos y seleccionan los mejores stems para cada elemento. Esto requiere habilidades de ingeniería de audio para alinear fases y niveles correctamente. Por ejemplo, usa voces de Demucs con batería de Spleeter si uno funciona mejor.

¿Importa el formato de archivo?

Absolutamente. Los formatos sin pérdida (WAV, FLAC, AIFF) proporcionan mejor material fuente que formatos comprimidos (MP3, AAC, OGG). Los MP3s de alto bitrate (320kbps) funcionan mejor que bitrates más bajos. Los modelos no pueden recuperar información ya perdida por compresión.

¿Por qué algunas canciones se separan mejor que otras?

La calidad de separación depende de: (1) Calidad de grabación, (2) Densidad de mezcla, (3) Superposición de frecuencia entre instrumentos, (4) Compresión de mastering, (5) Efectos como reverb. Las grabaciones de estudio limpias y bien separadas funcionan mejor. Las grabaciones en vivo o pistas muy procesadas son más desafiantes.