Spleeter et Demucs sont les deux modèles IA open-source les plus populaires pour la séparation de stems audio. Mais lequel est réellement meilleur ? Nous avons testé les deux de manière approfondie pour vous donner une réponse claire.

TL;DR: Demucs produit une qualité nettement supérieure, surtout sur les mixages complexes. Spleeter est plus rapide mais montre son âge. Pour de meilleurs résultats, utilisez des services comme StemSplit qui exécutent les derniers modèles Demucs.

Comparaison rapide

Guide de décision rapide

Pas sûr de votre choix ? Cet organigramme vous aidera à décider en quelques secondes :

Les modèles expliqués

Spleeter (Deezer, 2019)

GitHub Repository

Spleeter était révolutionnaire lorsque Deezer l'a publié en novembre 2019. C'était le premier séparateur de stems de haute qualité et facile à utiliser disponible pour tous.

Comment ça fonctionne :

• Utilise un réseau neuronal convolutif U-Net
• Traite les spectrogrammes (représentations fréquentielles)
• Entraîné sur l'ensemble de données propriétaire de Deezer
• Offre des modes 2, 4 et 5 stems

Versions :

• `2stems` - Voix + accompagnement
• `4stems` - Voix, batterie, basse, autre
• `5stems` - Voix, batterie, basse, piano, autre

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

GitHub Repository

Demucs a commencé comme un projet de recherche chez Facebook AI (maintenant Meta) et a considérablement évolué à travers plusieurs versions.

Comment ça fonctionne :

• Utilise un traitement basé sur les formes d'onde (versions récentes)
• Architecture hybride transformer (htdemucs)
• Entraîné sur des ensembles de données plus grands et plus diversifiés
• Continuellement amélioré par la compétition

Versions :

• `demucs` (v1, 2019) - Modèle d'onde original
• `demucs_extra` (v2) - Formation étendue
• `mdx_extra` (v3) - Approche hybride spectrogramme
• `htdemucs` (v4, 2022) - Transformer hybride
• `htdemucs_ft` (2023) - Version affinée

Comparaison de qualité

Nous avons testé les deux modèles sur 50 chansons de différents genres. Voici ce que nous avons trouvé :

Méthodologie de test : Nous avons utilisé 50 chansons mixées professionnellement couvrant plusieurs genres. Les scores de qualité représentent le pourcentage de stems extraits notés comme "sans artefacts" par un panel de 5 ingénieurs audio utilisant des moniteurs de studio. Les stems ont été évalués sur : (1) la contamination d'autres sources, (2) les artefacts de fréquence, (3) les problèmes de phase, et (4) la clarté globale. Tous les tests ont utilisé Spleeter 4stems et Demucs htdemucs sur des fichiers sources identiques.

Isolation vocale

Pourcentage = séparation propre sans artefacts

Différences clés

Spleeter produit :

• Plus d'artefacts "aqueux" sur les voix
• Fuite de basse dans d'autres stems
• Son plus phasé sur mixages complexes
• Traitement plus rapide

Demucs produit :

• Isolation vocale plus propre
• Meilleure définition des basses
• Moins de "scintillement" d'artefacts
• Son plus naturel dans l'ensemble

Comparaison de vitesse

Temps de traitement pour une chanson de 4 minutes :

Les temps peuvent varier selon votre matériel. Les performances GPU dépendent de la disponibilité de VRAM et de l'optimisation CUDA.

Gagnant : Spleeter — nettement plus rapide, surtout sur les systèmes CPU uniquement.

Comparaison visuelle : Le compromis qualité-vitesse

Voici comment les modèles se comparent lorsqu'on trace la qualité contre le temps de traitement. Remarquez comment Demucs offre une qualité nettement supérieure pour un investissement temps raisonnable :

Insight clé : Demucs htdemucs trouve le sweet spot—excellente qualité sans temps de traitement excessif. Le saut de qualité par rapport à Spleeter vaut les 15-20 secondes supplémentaires pour la plupart des cas d'usage.

Quand utiliser chacun

Utilisez Spleeter quand :

• La vitesse compte plus que la qualité — performance live, aperçus rapides
• Fonctionnement sur matériel limité — vieux CPU, pas de GPU
• Traitement par lots de milliers de fichiers — archives, catalogage
• La qualité "assez bonne" suffit — écoute occasionnelle, démos brutes

Utilisez Demucs quand :

• La qualité est prioritaire — production professionnelle, sorties
• Travail avec mixages difficiles — forte réverbération, arrangements complexes
• Création de produits finaux — pistes karaoké, remixes, samples
• La clarté vocale compte — extraction d'acapellas, transcription

Cas d'usage pratiques

Pour les DJs

Recommandation : Demucs

Les DJs ont besoin d'acapellas et d'instrumentaux propres. Le temps de traitement supplémentaire en vaut la peine pour :

• Moments d'acapella dignes d'un drop
• Transitions instrumentales propres
• Matériel source pour mashups

Exemple de workflow : Créer un acapella DJ

1. Utilisez Demucs htdemucs pour la séparation initiale
2. Comparez le stem vocal avec l'original pour identifier les artefacts
3. Appliquez un filtre passe-haut à 150Hz pour éliminer la fuite de basse
4. Utilisez une compression légère (ratio 2:1) pour égaliser la dynamique
5. Vérifiez la cohérence de phase si vous mixez avec d'autres pistes
6. Exportez au taux d'échantillonnage original (ne pas upsampler)

Pourquoi Demucs : Une séparation initiale plus propre signifie moins de traitement correctif, préservant la qualité vocale pour les systèmes de club.

Pour le karaoké

Recommandation : Demucs

Le karaoké nécessite une suppression vocale quasi-parfaite :

• Traces vocales minimales
• Instrumental complet préservé
• Pas d'artefacts distrayants

Pour la pratique musicale

Recommandation : Les deux fonctionnent

Si vous ne faites que retirer votre instrument pour pratiquer :

• Spleeter est assez rapide pour une préparation rapide
• Demucs si vous avez besoin de stems plus propres

Pour le sampling/production

Recommandation : Demucs

La qualité des samples affecte directement votre production :

• Breaks de batterie plus propres
• Lignes de basse isolées
• Éléments mélodiques utilisables

Exemple de workflow : Extraire des breaks de batterie

1. Séparez avec Demucs en utilisant `--shifts=5` pour une qualité maximale
2. Extrayez le stem batterie et identifiez la section de break souhaitée
3. Time-stretch pour correspondre au tempo de votre projet si nécessaire
4. Appliquez un façonnage de transitoires doux pour restaurer le punch
5. EQ pour éliminer toute fuite basse/mélodique restante
6. Superposez avec vos propres samples pour des breaks hybrides

Pourquoi Demucs : Une isolation de batterie supérieure signifie moins de masquage de fréquence et des transitoires plus propres pour le sampling.

Problèmes courants & limitations

Comprendre les faiblesses de chaque modèle vous aide à les contourner :

Spleeter a du mal avec

• Fuite de réverbération vocale : La pré-réverb et les réflexions de salle restent souvent dans l'instrumental
• Artefacts stéréo : Les mixages stéréo larges peuvent sonner phasés, creux
• Fuite de hi-hat : Les cymbales contaminent fréquemment les stems vocaux
• Confusion des basses : Les basses fréquences se brouillent entre la basse et autres stems
• Arrangements complexes : Mixages denses avec fréquences qui se chevauchent

Demucs a du mal avec

• Intensif en mémoire : htdemucs_ft nécessite 8GB+ RAM, peut planter sur systèmes avec moins
• Temps de traitement : 4-10x plus lent que Spleeter, surtout sur systèmes CPU uniquement
• Exigences GPU : Meilleurs résultats nécessitent GPU NVIDIA moderne avec support CUDA
• Chansons longues : Fichiers de plus de 10 minutes peuvent atteindre limites mémoire sur matériel grand public

Les deux modèles ont des difficultés avec

• Panoramique extrême : Éléments hard-pannés peuvent confondre la séparation
• Distorsion forte : Audio saturé/écrêté réduit la qualité de séparation
• Enregistrements lo-fi : Très vieux enregistrements ou sources à faible débit
• Masters denses : Mastering moderne brick-walled, fortement compressé
• Timbres similaires : Voix et synthés dans la même plage de fréquences

Astuce pro : Pour de meilleurs résultats, utilisez audio sans perte (WAV/FLAC) à 44,1kHz taux d'échantillonnage—le format sur lequel les deux modèles ont été entraînés.

Ces modèles fonctionneront-ils sur votre ordinateur ?

Avant d'installer, vérifiez si votre matériel peut gérer chaque modèle :

Vérification rapide du matériel :

• 4GB RAM ? Restez sur Spleeter
• 8GB+ RAM mais pas de GPU ? Spleeter pour la vitesse, Demucs si vous êtes patient
• 8GB+ RAM et n'importe quel GPU ? Vous pouvez exécuter les deux ; Demucs recommandé
• Système haut de gamme (16GB+ RAM, RTX 3060+) ? Demucs htdemucs_ft complet pour meilleure qualité

Si votre matériel est limité, considérez StemSplit à la place—il fonctionne sur de puissants serveurs cloud donc votre matériel local n'a pas d'importance.

Comment accéder à ces modèles

Fait-maison (Gratuit, Technique)

Spleeter : ```bash

Installation (avec support GPU si disponible)

pip install spleeter

Utilisation de base - 4 stems (voix, batterie, basse, autre)

spleeter separate -p spleeter:4stems -o output audio.mp3

Seulement 2 stems (voix + accompagnement) - plus rapide

spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio.mp3

Traitement par lots de plusieurs fichiers

spleeter separate -p spleeter:4stems -o output *.mp3 ```

Problèmes courants Spleeter :

• Lent sur CPU : Comportement attendu, considérez version GPU
• Erreurs TensorFlow : Essayez `pip install tensorflow==2.5.0`
• Échec téléchargement modèle : Vérifiez connexion internet, modèles téléchargés à première exécution

Demucs : ```bash

Installation

pip install demucs

Utilisation de base - voix uniquement

demucs --two-stems=vocals audio.mp3

Tous les 4 stems (voix, batterie, basse, autre)

demucs audio.mp3

Meilleure qualité (plus lent) - recommandé pour travail final

demucs -n htdemucs_ft --shifts=5 audio.mp3

Traitement plus rapide - bon pour aperçus

demucs -n htdemucs --shifts=1 audio.mp3 ```

Problèmes courants Demucs :

• Mémoire insuffisante : Réduisez valeur `--shifts` ou utilisez `--device cpu`
• Erreurs CUDA : Mettez à jour pilotes GPU ou utilisez `--device cpu`
• Traitement lent : Normal sur CPU ; GPU accélère 5-10x

Configuration système requise :

• Python 3.8 ou plus récent
• 8GB+ RAM (16GB recommandé pour Demucs)
• GPU avec support CUDA (optionnel mais recommandé)
• Familiarité avec ligne de commande

Services en ligne (Facile)

Évitez la configuration et utilisez des services qui exécutent ces modèles pour vous :

Le verdict

Demucs est meilleur pour presque tous les cas d'usage. La différence de qualité est significative et perceptible, surtout pour :

• Clarté vocale
• Séparation des basses
• Réduction d'artefacts
• Arrangements complexes

Spleeter a toujours de la valeur pour :

• Applications critiques en vitesse
• Matériel limité
• Scénarios "assez bon"

Pour la plupart des utilisateurs, nous recommandons d'utiliser un service comme StemSplit qui exécute les derniers modèles Demucs sans configuration technique. Vous obtenez la qualité Demucs sans complexité de ligne de commande.

Essayer la séparation qualité Demucs →

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Conseils pour de meilleurs résultats de séparation

Que vous choisissiez Spleeter ou Demucs, ces techniques améliorent la qualité de sortie :

Bonnes pratiques générales

1. Utilisez entrée sans perte : Fichiers WAV ou FLAC produisent résultats nettement meilleurs que MP3/AAC
2. Évitez ré-encodage : Ne séparez pas fichiers déjà séparés ou sources basse qualité
3. Correspondez données d'entraînement : 44,1kHz taux d'échantillonnage est optimal (les deux modèles entraînés dessus)
4. Normalisez soigneusement : Audio extrêmement silencieux ou écrêté peut moins bien fonctionner
5. Gardez originaux : Préservez toujours fichiers source pour comparaison

Conseils spécifiques Demucs

• Utilisez `--shifts=5` pour meilleure qualité (traite avec 5 décalages différents et fait moyenne)
• Essayez `--overlap=0.5` pour réduire artefacts frontière entre morceaux
• Pour longs fichiers utilisez `--segment` pour traiter en petits morceaux
• Expérimentez avec modèles : htdemucs vs htdemucs_ft peuvent produire résultats différents
• Combinez sorties : Utilisateurs avancés mélangent résultats de plusieurs modèles

Conseils spécifiques Spleeter

• 4stems bat généralement 5stems sauf si vous avez spécifiquement besoin piano isolé
• Utilisez sortie WAV : Meilleure qualité que MP3 pour traitement ultérieur
• Lots judicieux : Traitez pistes similaires ensemble (même genre/ère)

Post-traitement

Après séparation, considérez :

• Nettoyage EQ : Retirez grondement basses fréquences (<50Hz) des voix
• Alignement phase : Vérifiez compatibilité mono si mixage stems
• Réduction artefacts : Légère réduction bruit peut nettoyer scintillement
• Normalisation : Équilibrez niveaux entre stems séparés

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FAQ

Spleeter ou Demucs est-il meilleur pour suppression vocale ?

Demucs produit suppression vocale nettement meilleure, avec scores qualité 10-15% supérieurs dans nos tests. La différence est surtout perceptible sur mixages complexes avec réverbération.

Puis-je exécuter Demucs sur mon ordinateur ?

Oui, mais nécessite Python et idéalement GPU. Pour plupart utilisateurs, services en ligne comme StemSplit sont plus faciles et produisent résultats identiques.

Pourquoi Spleeter est-il plus rapide que Demucs ?

Spleeter utilise architecture réseau neuronal plus simple. L'approche transformer hybride de Demucs est plus intensive computationnellement mais produit meilleurs résultats.

Y a-t-il meilleurs modèles que Demucs ?

Certains modèles propriétaires (comme celui de LALAL.AI) prétendent meilleurs résultats sur sources spécifiques. Pour open-source, Demucs htdemucs_ft est actuellement le meilleur disponible.

Spleeter sera-t-il mis à jour ?

Improbable. Deezer n'a pas mis à jour Spleeter depuis 2019, et ils ont déclaré qu'il est "feature complete". Demucs continue développement actif chez Meta.

Quelle précision ont séparations stems ?

Aucune séparation n'est 100% parfaite. Attendez-vous à 85-95% isolation selon complexité matériel source. Mixages denses avec contenu fréquentiel qui se chevauche sont plus difficiles à séparer. Pistes bien enregistrées avec séparation instrumentale claire fonctionnent mieux.

Puis-je utiliser stems séparés commercialement ?

Les outils (Spleeter/Demucs) sont libres d'utilisation commerciale sous licence MIT, mais vous avez toujours besoin droits sur musique sous-jacente. Séparer matériel protégé par droit d'auteur ne change pas son statut—vous avez besoin permission détenteurs droits.

Quelle version Demucs devrais-je utiliser ?

Pour plupart utilisateurs : htdemucs équilibre bien qualité et vitesse. Pour meilleure qualité : htdemucs_ft (version affinée). Pour résultats plus rapides : mdx_extra. Si incertain, commencez avec htdemucs.

Puis-je exécuter deux modèles et combiner résultats ?

Oui ! Utilisateurs avancés séparent souvent avec plusieurs modèles et choisissent meilleurs stems pour chaque élément. Cela nécessite compétences ingénierie audio pour aligner correctement phases et niveaux. Par exemple : utilisez voix Demucs avec batterie Spleeter si l'un performe mieux.

Le format fichier importe-t-il ?

Absolument. Formats sans perte (WAV, FLAC, AIFF) fournissent meilleur matériel source que formats compressés (MP3, AAC, OGG). MP3s débit supérieur (320kbps) fonctionnent mieux que débits inférieurs. Les modèles ne peuvent récupérer informations déjà perdues par compression.

Pourquoi certaines chansons se séparent-elles mieux que d'autres ?

Qualité séparation dépend de : (1) Qualité enregistrement, (2) Densité mixage, (3) Chevauchement fréquence entre instruments, (4) Compression mastering, (5) Effets comme réverbération. Enregistrements studio propres, bien séparés fonctionnent mieux. Enregistrements live ou pistes fortement traitées sont plus difficiles.