Pemisahan Stem Dijelaskan: Bagaimana AI Membagi Musik Menjadi Bagian (2026)

Pemisahan stem telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan musik rekaman. Apa yang dulu memerlukan akses ke rekaman multitrack original sekarang mungkin dengan lagu apapun, berkat AI. Tapi bagaimana sebenarnya cara kerjanya? Mari kita uraikan teknologi dan sains di balik pemisahan audio modern.

Apa itu Pemisahan Stem?

Pemisahan stem (juga disebut source separation atau audio demixing) adalah proses mengisolasi komponen individual dari rekaman audio campuran. Lagu pop khas mengandung:

• Vokal - Vokal utama, harmoni, backing vokal
• Drum - Kick, snare, hi-hats, simbal, perkusi
• Bass - Bass gitar, synth bass
• Lainnya - Gitar, keys, synth, strings, efek

Pemisahan stem AI mengambil file stereo campuran dan mengeluarkan setiap komponen sebagai track terpisah, memungkinkan Anda:

• Menghapus vokal untuk karaoke
• Mengekstrak acapella untuk remix
• Mengisolasi drum untuk sampling
• Mute instrumen untuk latihan

Sains di Balik Pemisahan AI

Bagaimana Metode Tradisional Gagal

Sebelum AI, audio engineer mencoba berbagai teknik:

Phase cancellation (1960s-2000s):

• Mengeksploitasi vokal yang dipan tengah
• Hanya bekerja pada mix tertentu
• Menghapus semuanya di tengah, termasuk bass
• Kualitas buruk

Frequency filtering (1970s-2000s):

• Memotong frekuensi terkait vokal
• Merusak instrumental secara parah
• Meninggalkan jejak vokal yang jelas
• Hanya sedikit berguna

Spectral editing (2000s):

• Penghapusan manual menggunakan spektrogram
• Memakan waktu
• Memerlukan keahlian
• Hasil masih tidak sempurna

Revolusi AI

Pemisahan stem modern menggunakan deep neural network yang dilatih pada jutaan lagu. Berikut cara kerjanya:

1. Analisis Spektrogram

AI mengubah audio menjadi representasi visual yang disebut spektrogram, yang menunjukkan:

• Frekuensi (pitch) pada sumbu Y
• Waktu pada sumbu X
• Amplitude (kekerasan) sebagai intensitas warna

2. Pengenalan Pola

Neural network telah belajar mengenali pola terkait dengan instrumen berbeda:

• Formant vokal dan frekuensi
• Transien drum dan timbre
• Frekuensi fundamental bass
• Harmoni gitar dan piano

3. Generasi Mask

AI membuat "mask" untuk setiap stem — pada dasarnya memutuskan bagian mana dari spektrogram yang termasuk instrumen mana.

4. Rekonstruksi

Setiap mask diterapkan ke spektrogram original, dan stem terpisah dikonversi kembali ke audio.

Model AI Kunci untuk Pemisahan Stem

Spleeter (Deezer, 2019)

Solusi open-source pertama yang tersedia luas:

• Mode 2-stem dan 5-stem
• Pemrosesan cepat
• Kualitas baseline bagus
• Memulai revolusi pemisahan AI

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

Saat ini pemimpin industri:

• Kualitas pemisahan superior
• Beberapa versi arsitektur (v1, v2, v3, htdemucs, htdemucs_ft)
• Menangani 2, 4, dan 6 stem
• Digunakan oleh sebagian besar layanan profesional

OpenUnmix (Sony, 2019)

Model fokus penelitian:

• Arsitektur bersih
• Bagus untuk penggunaan akademik
• Sedikit tertinggal dari Demucs dalam kualitas

MDX-Net (2021-2023)

Model pemenang kompetisi:

• Pendekatan ensemble
• Kualitas tertinggi dalam benchmark
• Lebih intensif komputasi

Kualitas Pemisahan: Apa yang Diharapkan

AI modern menghasilkan hasil yang sangat baik, tapi memahami keterbatasan membantu menetapkan ekspektasi:

Apa yang AI Lakukan dengan Baik

Skenario Menantang

• Reverb berat - Membuat batas antara sumber kabur
• Vokal berlapis - Beberapa suara lebih sulit dipisahkan
• Panning ekstrem - Mix tidak biasa dapat membingungkan model
• Rekaman lo-fi - Lebih sedikit data untuk AI kerjakan
• Rekaman live - Kebisingan ambient mempersulit pemisahan

Aplikasi Praktis

Produksi Musik

Sampling & Remixing:

• Ekstrak drum breaks yang dibersihkan secara hukum melalui lisensi
• Isolasi vokal untuk mashup
• Buat aransemen baru dari lagu yang ada

Latihan & Pembelajaran:

• Hapus instrumen Anda untuk bermain bersama
• Perlambat bagian terisolasi
• Pelajari aransemen note-by-note

Pembuatan Konten

YouTube & TikTok:

• Buat instrumental untuk musik latar
• Hapus vokal untuk voiceover
• Ekstrak elemen audio untuk edit

Podcasting:

• Bersihkan audio wawancara
• Buat musik bed kustom
• Isolasi ucapan dari latar

DJing & Performa Live

Mixing Kreatif:

• Drop acapella
• Transisi drum terisolasi
• Build-up hanya bass

Pembuatan Mashup:

• Gabungkan vokal dari satu track dengan instrumental dari yang lain
• Layer elemen secara kreatif

Bagaimana Mode Stem Berbeda Bekerja

Pemisahan 2-Stem

Membagi audio menjadi:

1. Vokal - Semua konten vokal
2. Accompaniment - Semua yang lain

Terbaik untuk: Track karaoke, ekstraksi acapella sederhana

Pemisahan 4-Stem

Membagi audio menjadi:

1. Vokal
2. Drum - Drum kit penuh
3. Bass - Bass gitar/synth
4. Lainnya - Semua yang lain (gitar, keys, dll)

Terbaik untuk: Pekerjaan DJ, sampling, latihan

Pemisahan 6-Stem

Membagi audio menjadi:

1. Vokal
2. Drum
3. Bass
4. Gitar - Akustik dan elektrik
5. Piano - Keys dan synth
6. Lainnya - Elemen tersisa

Terbaik untuk: Kontrol remix penuh, latihan detail

Masa Depan Pemisahan Stem

Pemisahan AI terus membaik dengan cepat:

Perkembangan saat ini:

• Pemisahan real-time untuk penggunaan live
• Penanganan reverb dan efek yang lebih baik
• Peningkatan reduksi artefak
• Lebih banyak kategori stem

Segera hadir:

• Pemisahan elemen drum individual (kick, snare, hi-hat)
• De-reverb vokal dan isolasi
• Pemrosesan spesifik instrumen
• Pemrosesan mobile-native

Coba Sendiri

Alami pemisahan stem modern dengan pemisah stem StemSplit. Upload lagu apapun dan dapatkan preview gratis 30 detik — tidak perlu akun.

Pisahkan Lagu Pertama Anda →

---

FAQ

Seberapa akurat pemisahan stem AI?

AI modern mencapai akurasi 90-95% pada rekaman studio khas. Kualitas tergantung pada materi sumber, dengan mix studio bersih menghasilkan hasil terbaik.

Bisakah AI mengisolasi vokal dengan sempurna?

Tidak sempurna, tapi mendekati. Harapkan 90-97% konten non-vokal dihapus dari vokal, dan sebaliknya. Beberapa bleed normal, terutama dengan mix yang banyak reverb.

Apa perbedaan antara stem dan multitrack?

Stem adalah submix (seperti semua drum bersama), sementara multitrack adalah rekaman individual (mic kick, mic snare, dll). Pemisahan AI menghasilkan stem, bukan multitrack sejati.

Mengapa beberapa lagu memisahkan lebih baik daripada yang lain?

Kualitas pemisahan tergantung pada mix original. Mix yang jelas, terpisah dengan baik dengan reverb minimal menghasilkan hasil terbaik. Mix padat, banyak diproses lebih menantang.