À propos de StemSplit
Rendre la séparation audio professionnelle accessible à tous.
Notre mission
Nous croyons que tout le monde devrait avoir accès à des outils audio professionnels. Que vous soyez un producteur amateur, un passionné de karaoké ou un créateur de contenu, StemSplit vous donne des résultats de qualité studio sans le budget studio. Nous construisons en public, et vos suggestions façonnent directement notre feuille de route.
Qui nous servons
- Producteurs de musique et DJs
- Passionnés de karaoké
- Créateurs de contenu et YouTubers
- Podcasteurs et éditeurs audio
- Éducateurs et étudiants en musique
- Développeurs qui créent des apps audio
Construit sur une techno sérieuse
StemSplit utilise HTDemucs — un modèle hybrid transformer de pointe développé par Meta Research et publié à NeurIPS 2022. Le même modèle que les chercheurs, rendu accessible via une interface web claire.
Modèle HTDemucs
HTDemucs est un modèle hybride transformer/convolutionnel qui travaille à la fois dans le domaine de la forme d'onde et du spectrogramme. Cette approche dual-domain lui donne son avantage de précision sur les anciens modèles uniquement CNN comme Demucs v3 ou Spleeter.
Export ONNX
Nous exportons le modèle au format ONNX — un standard ouvert d'interopérabilité pour le machine learning. Le modèle tourne sans PyTorch : plus léger, plus rapide, portable. Les poids ONNX sont publiés sur HuggingFace, libres d'utilisation.
Jusqu'à 6 stems
Le mode standard sépare l'audio en voix, batterie, basse et reste. Le modèle 6 stems isole aussi guitare et piano. Des variantes fine-tunées (htdemucs_ft) existent pour extraire un seul stem avec plus de précision.
Aucune GPU requise
Le traitement se fait entièrement dans le cloud. Vous importez un fichier, nous lançons l'inférence côté serveur, vous téléchargez les stems séparés. Rien à installer, aucune GPU de votre côté.
Qui a construit ça
StemSplit a été construit par un développeur solo qui butait toujours sur la même frustration : les outils de suppression vocale existants se cachaient derrière des abonnements mensuels qu'on oublie d'annuler, ou des crédits qui expiraient avant qu'on en ait à nouveau besoin.
L'objectif était simple — construire l'outil qui aurait déjà dû exister. Un prix juste pour ce que vous utilisez vraiment, un solde qui n'expire jamais, et une qualité suffisante pour ne pas tester trois services différents.
C'est un produit indie. Pas d'argent VC, pas d'équipe growth, pas d'appels commerciaux. Juste un outil qui marche, tarifé honnêtement, maintenu par quelqu'un qui l'utilise aussi. La feuille de route vient des utilisateurs — une suggestion est vraiment lue.
Construit en public
Le développement se fait à découvert. Les packages sont publiés sur GitHub, PyPI, npm et HuggingFace. La méthodologie de benchmark est publique. Quand quelque chose casse, on le répare — et le correctif est visible.
Plus qu'un site web
StemSplit est aussi une plateforme développeur. Le même moteur de séparation que l'app web est disponible via plusieurs canaux.
REST API
Accès programmatique complet à la séparation de stems. Soumettez des jobs, interrogez le statut, téléchargez les résultats. Utilisé par des développeurs qui construisent leurs propres outils sur StemSplit.
Package Python
stemsplit-python sur PyPI. Lancez la séparation en local ou appelez l'API depuis des scripts Python et des pipelines de données.
Outil CLI
stemsplit via Homebrew. Séparez des fichiers audio depuis le terminal en une commande. Utile pour le traitement par lots et les scripts shell.
Nœud n8n
n8n-nodes-stemsplit sur npm. Séparation de stems en glisser-déposer dans les workflows n8n — sans code.
Serveur MCP
stemsplit-mcp sur npm. Exposez la séparation de stems comme un outil que les agents IA (Claude, GPT, etc.) peuvent appeler directement via le Model Context Protocol.
Intégration Zapier
Reliez StemSplit à des milliers d'apps via Zapier. Déclenchez une séparation depuis un import Google Drive, un nouvel e-mail, un formulaire, et plus encore.
Méthodologie ouverte
Nous avons construit et publié un jeu de benchmark sur HuggingFace qui évalue plusieurs variantes HTDemucs sur de vrais morceaux. L'évaluation utilise le Signal-to-Distortion Ratio (SDR) — la métrique académique standard pour la qualité de séparation de sources — ainsi que des tests d'écoute sur différents genres et types de stems.
Voir le jeu de benchmark sur HuggingFaceEvaluation metric
Qu'est-ce que le SDR ?
Le SDR (Signal-to-Distortion Ratio) mesure en décibels à quel point un modèle isole proprement une source cible du mix. Plus c'est haut, mieux c'est. C'est la même métrique que le benchmark SiSEC Music Separation, l'évaluation académique de référence pour ce problème.
Typical SDR scores (HTDemucs)
Source: StemSplit benchmark dataset on HuggingFace. Higher SDR = cleaner separation.
Pourquoi nous facturons comme ça
La plupart des outils audio misent sur l'abonnement parce que c'est bon pour l'entreprise — un revenu prévisible, même chez ceux qui se connectent à peine. Ce n'est pas comme ça que nous voulons travailler.
StemSplit utilise un modèle de crédits à l'usage. Vous achetez des minutes de traitement et elles n'expirent jamais. Un morceau par mois, vous payez un morceau. Un album d'un coup, vous payez ça. Pas de plan à upgrader, pas de fonctions verrouillées derrière un palier plus cher.
L'offre gratuite donne à chaque nouveau compte 5 minutes pour tester le produit pour de vrai — pas un aperçu filigrané, pas un extrait de 30 secondes. Cinq minutes pleines de vrai résultat.
How it works
- Les crédits n'expirent jamais — jamais
- Aucun abonnement requis
- 5 minutes gratuites à l'inscription, sans carte
- La même qualité à chaque niveau de prix
- Accès API complet inclus
Ce en quoi nous croyons
La simplicité d'abord
Une technologie complexe doit être simple à utiliser. Téléchargez, traitez, téléchargez — c'est tout.
Tarifs transparents
Pas d'abonnement, pas de crédits qui expirent. Payez ce que vous utilisez, quand vous l'utilisez.
Construction en public
Nous construisons en public avec notre communauté. Vos suggestions et retours ne sont pas seulement entendus — ils sont notre feuille de route.
Questions fréquentes
Prêt à essayer ?
Découvrez pourquoi des milliers d'utilisateurs choisissent StemSplit.