Spleeter 대 Demucs: 어느 AI 스템 분리기가 더 나은가? (2026)

Spleeter와 Demucs는 오디오 스템 분리를 위한 가장 인기 있는 두 가지 오픈 소스 AI 모델입니다. 하지만 실제로 어느 것이 더 나은가요? 명확한 답변을 제공하기 위해 둘 다 광범위하게 테스트했습니다.

요약: Demucs는 특히 복잡한 믹스에서 눈에 띄게 더 나은 품질을 생성합니다. Spleeter는 더 빠르지만 나이를 보여줍니다. 최상의 결과를 위해 최신 Demucs 모델을 실행하는 StemSplit과 같은 서비스를 사용하세요.

빠른 비교

품질 비교

다양한 장르에 걸쳐 50곡에서 두 모델을 테스트했습니다. 찾은 것은 다음과 같습니다:

보컬 분리

백분율 = 아티팩트 없는 깨끗한 분리

주요 차이점

Spleeter 생성:

• 보컬에 더 많은 "물 같은" 아티팩트
• 다른 스템으로 베이스 출혈
• 복잡한 믹스에서 더 위상적인 소리
• 더 빠른 처리

Demucs 생성:

• 더 깨끗한 보컬 분리
• 더 나은 베이스 정의
• 아티팩트 "반짝임" 적음
• 전체적으로 더 자연스러운 소리

속도 비교

4분 노래의 처리 시간:

승자: Spleeter — 특히 CPU 전용 시스템에서 상당히 빠름.

각각 사용 시기

Spleeter 사용 시기:

• 속도가 품질보다 중요 — 라이브 공연, 빠른 미리보기
• 제한된 하드웨어에서 실행 — 오래된 CPU, GPU 없음
• 수천 파일 배치 처리 — 아카이브, 카탈로그
• 품질이 "충분히 좋음" — 캐주얼 청취, 거친 데모

Demucs 사용 시기:

• 품질이 우선순위 — 전문 프로덕션, 릴리스
• 어려운 믹스 작업 — 무거운 리버브, 복잡한 편곡
• 최종 제품 만들기 — 노래방 트랙, 리믹스, 샘플
• 보컬 명확성 중요 — 아카펠라 추출, 전사

자주 묻는 질문

Spleeter 또는 Demucs가 보컬 제거에 더 나은가요?

Demucs는 테스트에서 10-15% 더 높은 품질 점수로 훨씬 더 나은 보컬 제거를 생성합니다. 차이는 특히 리버브가 있는 복잡한 믹스에서 눈에 띕니다.

컴퓨터에서 Demucs를 실행할 수 있나요?

예, 하지만 Python이 필요하고 이상적으로는 GPU. 대부분의 사용자에게 StemSplit과 같은 온라인 서비스는 더 쉽고 동일한 결과를 생성합니다.

Spleeter가 Demucs보다 빠른 이유는?

Spleeter는 더 간단한 신경망 아키텍처를 사용합니다. Demucs의 하이브리드 트랜스포머 접근 방식은 더 계산 집약적이지만 더 나은 결과를 생성합니다.

Demucs보다 더 나은 모델이 있나요?

일부 독점 모델 (LALAL.AI의 것)은 특정 소스에서 더 나은 결과를 주장합니다. 오픈 소스의 경우 Demucs htdemucs_ft가 현재 사용 가능한 최고입니다.

평결

Demucs가 더 나음 거의 모든 사용 사례에 대해. 품질 차이는 상당하고 눈에 띄며 특히 다음에서:

• 보컬 명확성
• 베이스 분리
• 아티팩트 감소
• 복잡한 편곡

Spleeter는 여전히 가치가 있음 다음을 위해:

• 속도 중요한 애플리케이션
• 제한된 하드웨어
• "충분히 좋음" 시나리오

대부분의 사용자에게 기술 설정 없이 최신 Demucs 모델을 실행하는 StemSplit과 같은 서비스를 사용하는 것이 좋습니다. 명령줄 복잡성 없이 Demucs 품질을 받습니다.

Demucs 품질 분리 시도하기 →

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