Tutorial Demucs Online: Cara Menggunakan AI Meta untuk Pemisahan Stem (2026)

Demucs adalah model pemisahan audio open-source dari Meta AI yang memberikan hasil berkualitas tinggi. Artikel ini menjelaskan cara menggunakannya.

Apa Itu Demucs?

Demucs (Deep Extractor for Music Sources) adalah model AI yang dikembangkan oleh Meta AI Research untuk memisahkan:

Vokal
Drum
Bass
Other instruments

Akses Demucs tanpa coding. Gunakan interface web kami.

Coba Sekarang →

Versi Demucs

Versi	Tahun	Kualitas
Demucs v1	2019	Good
Demucs v2	2020	Better
Demucs v3 (Hybrid)	2021	Very Good
Demucs v4 (htdemucs)	2022	Excellent

Cara Menggunakan Demucs

Opsi 1: Via Web Interface (Termudah)

Layanan seperti StemSplit menggunakan Demucs di backend:

Buka website
Upload file audio
Tunggu proses
Download stem

Kelebihan: Tidak perlu instalasi, mudah Cocok untuk: Semua pengguna

Opsi 2: Google Colab (Gratis)

Jalankan Demucs di cloud gratis:

Buka Colab notebook Demucs
Jalankan cells
Upload file
Download hasil

Kelebihan: Gratis, tidak perlu hardware kuat Kekurangan: Perlu akun Google, batas waktu

Opsi 3: Instalasi Lokal (Teknis)

Untuk pengguna dengan GPU:

pip install demucs
demucs --two-stems=vocals song.mp3

Kelebihan: Tanpa batas, privat Kekurangan: Memerlukan Python knowledge

Konfigurasi Demucs

Model Options

Model	Stem	Kualitas	Kecepatan
htdemucs	4 stem	Excellent	Medium
htdemucs_6s	6 stem	Excellent	Slower
htdemucs_ft	4 stem	Best	Slower
mdx_extra	4 stem	Very Good	Fast

Stem Options

--two-stems=vocals  # Hanya vokal & other
--two-stems=drums   # Hanya drum & other
# Default: 4 stems

Kualitas Output

Benchmark

Model	SDR Vokal	SDR Drum	SDR Bass
htdemucs	9.0	10.2	10.5
htdemucs_ft	9.3	10.5	10.9
Spleeter	6.9	6.7	5.5

Format Output

Default: WAV 44.1kHz 16-bit
Bisa dikonfigurasi untuk format lain
Lossless untuk kualitas maksimal

Perbandingan dengan Alternatif

Aspek	Demucs	Spleeter	LALAL.AI
Kualitas	Excellent	Good	Excellent
Kecepatan	Medium	Fast	Fast
Gratis	Ya	Ya	Terbatas
Kemudahan	Teknis	Teknis	Mudah

Tips untuk Hasil Terbaik

Input Quality

Gunakan WAV atau FLAC
Hindari MP3 bitrate rendah
Audio tanpa noise lebih baik

Processing

Gunakan model htdemucs_ft untuk kualitas terbaik
Jika speed penting, gunakan htdemucs
Untuk 6 stem, gunakan htdemucs_6s

Post-Processing

EQ untuk cleanup minor bleed
Normalize untuk level konsisten
Gate untuk menghilangkan noise

Troubleshooting

Error Umum

Error	Solusi
CUDA out of memory	Kurangi segment length atau gunakan CPU
File not found	Periksa path file
Unsupported format	Convert ke WAV dulu

Performance Issues

Slow processing: Normal untuk model berkualitas tinggi
High memory: Gunakan segment chunking
GPU issues: Pastikan CUDA terinstall

FAQ

Apakah Demucs gratis?

Ya, Demucs adalah open-source dan gratis. Layanan web mungkin membebankan biaya untuk convenience.

Berapa lama untuk memproses satu lagu?

Tergantung hardware dan model. Dengan GPU modern: 30 detik - 2 menit. Dengan CPU: 5-15 menit.

Apakah lebih baik dari layanan berbayar?

Demucs sangat kompetitif. Layanan berbayar mungkin menawarkan convenience dan optimisasi tambahan.

Bisakah memisahkan instrumen spesifik?

Model standard memisahkan 4 atau 6 kategori. Instrumen individu dalam "other" tidak dipisahkan lebih lanjut.

Kesimpulan

Demucs adalah salah satu model pemisahan audio terbaik yang tersedia. Untuk penggunaan kasual, layanan web lebih praktis. Untuk penggunaan heavy atau teknis, instalasi lokal memberikan kontrol penuh.

Demucs Tanpa Coding

Akses kualitas Demucs melalui interface web sederhana.

✅ Model Demucs terbaru
✅ Tidak perlu instalasi
✅ Upload dan download mudah
✅ Gratis untuk mencoba