Installare Demucs localmente: Guida gratuita alla separazione stem con IA

Demucs è il modello IA che alimenta la maggior parte degli strumenti professionali di separazione degli stem oggi — incluso StemSplit. Questa guida copre tutto, dall'installazione all'architettura all'addestramento di modelli personalizzati, scritta sia per musicisti curiosi che per ingegneri ML.

TL;DR: Demucs è un modello transformer ibrido di Meta AI che separa l'audio in voce, batteria, basso e altri strumenti. Installa con pip install -U demucs, esegui con demucs tua_canzone.mp3, e ottieni stem di qualità da studio in pochi minuti. Per i migliori risultati, usa il modello htdemucs_ft con accelerazione GPU.

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Cos'è Demucs?

Demucs (Deep Extractor for Music Sources) è un modello IA open source sviluppato da Meta AI Research per la separazione delle sorgenti musicali. Prende una traccia audio mixata e produce stem isolati — tipicamente voce, batteria, basso e "altro" (tutto il resto).

Cosa rende Demucs significativo:

• Qualità all'avanguardia: Raggiunge un SDR (Signal-to-Distortion Ratio) di 9,20 dB sul benchmark MUSDB18-HQ — più alto di qualsiasi modello precedente
• Elaborazione basata su waveform: Lavora direttamente sull'audio grezzo, non solo spettrogrammi, preservando le informazioni di fase
• Open source: Licenza MIT, gratuito per uso commerciale e personale
• Collaudato: Alimenta la maggior parte dei servizi professionali di separazione degli stem

L'ultima versione, Hybrid Transformer Demucs (HTDemucs), rappresenta la quarta grande iterazione e combina il meglio dell'elaborazione nel dominio del tempo e della frequenza.

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L'Evoluzione: v1 → v4

Comprendere l'evoluzione di Demucs aiuta a spiegare perché funziona così bene.

Demucs v1 (2019)

Il Demucs originale ha introdotto un'architettura U-Net che opera direttamente sulle waveform — una partenza dai metodi basati solo su spettrogrammi. Innovazioni chiave:

• Gated Linear Units (GLUs) per l'attivazione
• LSTM bidirezionale tra encoder e decoder
• Connessioni skip dall'encoder ai layer del decoder

Architettura: U-Net pura su waveform con BiLSTM
SDR: ~6,3 dB su MUSDB18
Innovazione: Primo modello competitivo basato solo su waveform

Demucs v2 (2020)

Profondità e addestramento migliorati:

• Encoder/decoder più profondi (6 layer → 7 layer)
• Migliore inizializzazione dei pesi
• Miglioramenti nell'augmentazione dei dati

SDR: ~6,8 dB su MUSDB18
Innovazione: Ha dimostrato che i modelli waveform possono competere con i metodi a spettrogramma

Demucs v3 / Hybrid Demucs (2021)

La svolta: combinazione dell'elaborazione spettrogramma e waveform:

• Architettura Dual U-Net (una per il dominio del tempo, una per il dominio della frequenza)
• Rappresentazioni condivise tra i rami
• Fusione cross-domain al collo di bottiglia

SDR: ~7,5 dB su MUSDB18
Innovazione: Il meglio di entrambi i mondi — precisione dello spettrogramma + fase della waveform

Demucs v4 / HTDemucs (2022-2023)

Lo stato dell'arte attuale, aggiungendo Transformer:

• Layer Transformer sia nell'encoder che nel decoder
• Cross-attention tra rami temporali e spettrali
• Self-attention per dipendenze a lungo raggio

SDR: 9,20 dB su MUSDB18-HQ
Innovazione: I Transformer catturano la struttura musicale a lungo raggio

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Approfondimento dell'Architettura

Per i praticanti ML: ecco come funziona realmente HTDemucs.

Struttura di Alto Livello

HTDemucs usa un'architettura a doppio percorso con due rami U-Net paralleli che condividono informazioni:

Ramo Temporale (Elaborazione Waveform)

Il ramo temporale elabora i campioni audio grezzi:

1. Encoder: Pila di convoluzioni 1D con stride che sottocampionano progressivamente l'audio
2. Collo di bottiglia: BiLSTM + self-attention Transformer
3. Decoder: Convoluzioni trasposte che sovracampionano alla risoluzione originale
4. Connessioni skip: Connessioni stile U-Net dall'encoder al decoder

# Struttura semplificata del layer encoder
class TemporalEncoderLayer:
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=8, stride=4):
        self.conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride)
        self.norm = nn.GroupNorm(1, out_channels)
        self.glu = nn.GLU(dim=1)  # Gated Linear Unit
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.norm(x)
        x = self.glu(x)  # L'output è out_channels // 2
        return x

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Confronto dei Modelli Disponibili

Demucs offre diversi modelli pre-addestrati. Ecco come si confrontano:

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Requisiti di Sistema

Requisiti Minimi

Stime dei Tempi di Elaborazione

Per una traccia stereo di 4 minuti a 44,1kHz:

Utilizzo VRAM GPU

I requisiti VRAM dipendono dalla lunghezza dell'audio e dal modello:

Se finisci la VRAM, usa il flag --segment per elaborare in blocchi più piccoli.

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Guida all'Installazione

Opzione 1: pip (Più Semplice)

Per la maggior parte degli utenti che vogliono solo separare le tracce:

# Creare un ambiente virtuale (consigliato)
python3 -m venv demucs_env
source demucs_env/bin/activate  # Windows: demucs_env\Scripts\activate

# Installare Demucs
pip install -U demucs

# Verificare l'installazione
demucs --help

Dovresti vedere:

usage: demucs [-h] [-s SHIFTS] [--overlap OVERLAP] [-d DEVICE]
              [--two-stems STEM] [-n NAME] [-v] ...

positional arguments:
  tracks                Path to tracks

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  ...

Opzione 2: Conda (Consigliato per GPU)

Per accelerazione GPU e sviluppo ML:

# Clonare il repository
git clone https://github.com/facebookresearch/demucs
cd demucs

# Creare l'ambiente (scegli uno)
conda env update -f environment-cuda.yml  # Per NVIDIA GPU
conda env update -f environment-cpu.yml   # Per solo CPU

# Attivare l'ambiente
conda activate demucs

# Installare in modalità sviluppo
pip install -e .

# Verificare che la GPU sia rilevata
python -c "import torch; print(f'CUDA disponibile: {torch.cuda.is_available()}')"

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Uso Base

Separare una Traccia

Il comando più semplice:

demucs canzone.mp3

Struttura dell'output:

Casi d'Uso Comuni

Estrarre solo la voce (creazione karaoke):

demucs --two-stems vocals canzone.mp3

Output: vocals.wav e no_vocals.wav (strumentale)

Estrarre solo lo strumentale:

demucs --two-stems vocals canzone.mp3
# Poi usa il file no_vocals.wav

Elaborare più file:

demucs canzone1.mp3 canzone2.mp3 canzone3.mp3

Output come MP3 invece di WAV:

demucs --mp3 --mp3-bitrate 320 canzone.mp3

Usare il modello di massima qualità:

demucs -n htdemucs_ft canzone.mp3

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Quando il Fai-da-Te Ha Senso

Siamo onesti su quando eseguire Demucs localmente ha senso:

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FAQ

Demucs è gratuito?

Sì. Demucs è open source con licenza MIT, gratuito per uso personale e commerciale. Anche i modelli sono disponibili gratuitamente.

Posso usare Demucs commercialmente?

Sì. La licenza MIT permette l'uso commerciale senza restrizioni. Puoi usare gli stem separati in release commerciali, costruire prodotti su Demucs, ecc.

Qual è la differenza tra Demucs e Spleeter?

Demucs produce una qualità significativamente superiore ma richiede più calcolo.

Ho bisogno di una GPU?

No, ma aiuta significativamente. L'elaborazione CPU funziona ma è 5-10x più lenta. Una GPU NVIDIA moderna con 4GB+ di VRAM è consigliata per tempi di elaborazione ragionevoli.

Quanto tempo richiede l'elaborazione?

Dipende dall'hardware e dal modello:

• GPU (RTX 3080): ~45 secondi per una canzone di 4 minuti
• CPU (i7 moderno): ~8-15 minuti per una canzone di 4 minuti

Quali formati audio supporta Demucs?

Input: MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A, e qualsiasi cosa FFmpeg possa decodificare. Output: WAV (default), MP3 (con flag --mp3).

Demucs può separare più di 4 stem?

Sì. Usa htdemucs_6s per separazione a 6 stem:

• Voce
• Batteria
• Basso
• Chitarra
• Piano
• Altro

Come aggiorno Demucs?

pip install -U demucs

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Conclusione

Demucs rappresenta la frontiera della separazione delle sorgenti musicali basata su IA. Che tu sia un produttore che isola sample, un ricercatore che spinge i confini dell'ML audio, o semplicemente qualcuno che vuole creare una traccia karaoke — capire come funziona questa tecnologia ti dà più controllo sui tuoi risultati.

Per la maggior parte degli utenti, il percorso più facile è usare un servizio che gestisce l'infrastruttura. Per gli utenti avanzati e i praticanti ML, eseguire Demucs localmente offre massimo controllo e personalizzazione.

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Pronto a Provare la Separazione degli Stem?

Hai visto come funziona la tecnologia. Ora provalo.

Opzione 1: Eseguilo da solo — Segui questa guida per configurare Demucs localmente.

Opzione 2: Salta la configurazione — StemSplit esegue Demucs htdemucs_ft nel cloud. Carica la tua canzone, anteprima 30 secondi gratis, e scarica stem di qualità da studio. Nessun Python richiesto.

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Approfondimenti

• Repository GitHub Demucs
• Hybrid Transformers for Music Source Separation (Paper)
• Dataset Benchmark MUSDB18
• Music Demixing Challenge (MDX)