Spleeter e Demucs são os dois modelos de IA open-source mais populares para separação de stems de áudio. Mas qual é realmente melhor? Testamos ambos extensivamente para dar uma resposta clara.

TL;DR: Demucs produz qualidade notavelmente melhor, especialmente em mixagens complexas. Spleeter é mais rápido mas mostra sua idade. Para melhores resultados, use serviços como StemSplit que executam os modelos Demucs mais recentes.

Comparação Rápida

Guia de Decisão Rápido

Não tem certeza qual escolher? Este fluxograma ajudará você a decidir em segundos:

Os Modelos Explicados

Spleeter (Deezer, 2019)

GitHub Repository

Spleeter foi revolucionário quando a Deezer o lançou em novembro de 2019. Foi o primeiro separador de stems de alta qualidade e fácil de usar disponível para todos.

Como funciona:

• Usa rede neural convolucional U-Net
• Processa espectrogramas (representações de frequência)
• Treinado no dataset proprietário da Deezer
• Oferece modos de 2, 4 e 5 stems

Versões:

• `2stems` - Vocais + acompanhamento
• `4stems` - Vocais, bateria, baixo, outros
• `5stems` - Vocais, bateria, baixo, piano, outros

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

GitHub Repository

Demucs começou como um projeto de pesquisa no Facebook AI (agora Meta) e evoluiu significativamente através de múltiplas versões.

Como funciona:

• Usa processamento baseado em forma de onda (versões mais recentes)
• Arquitetura transformadora híbrida (htdemucs)
• Treinado em datasets maiores e mais diversos
• Continuamente aprimorado através de competição

Versões:

• `demucs` (v1, 2019) - Modelo de forma de onda original
• `demucs_extra` (v2) - Treinamento estendido
• `mdx_extra` (v3) - Abordagem híbrida de espectrograma
• `htdemucs` (v4, 2022) - Transformador híbrido
• `htdemucs_ft` (2023) - Versão ajustada

Comparação de Qualidade

Testamos ambos os modelos em 50 músicas de vários gêneros. Aqui está o que encontramos:

Metodologia de Teste: Usamos 50 músicas mixadas profissionalmente abrangendo múltiplos gêneros. Pontuações de qualidade representam a porcentagem de stems extraídos avaliados como "livres de artefatos" por um painel de 5 engenheiros de áudio usando monitores de estúdio. Stems foram avaliados por: (1) vazamento de outras fontes, (2) artefatos de frequência, (3) problemas de fase, e (4) clareza geral. Todos os testes usaram Spleeter 4stems e Demucs htdemucs em arquivos fonte idênticos.

Isolamento Vocal

Porcentagem = separação limpa sem artefatos

Diferenças Principais

Spleeter produz:

• Mais artefatos "aquosos" nos vocais
• Vazamento de baixo em outros stems
• Som mais faseado em mixagens complexas
• Processamento mais rápido

Demucs produz:

• Isolamento vocal mais limpo
• Melhor definição de baixo
• Menos "cintilação" de artefatos
• Som mais natural no geral

Comparação de Velocidade

Tempo de processamento para uma música de 4 minutos:

Os tempos podem variar com base no seu hardware. Desempenho da GPU depende de disponibilidade de VRAM e otimização CUDA.

Vencedor: Spleeter — significativamente mais rápido, especialmente em sistemas apenas CPU.

Comparação Visual: O Equilíbrio Qualidade-Velocidade

Veja como os modelos se comparam quando você plota qualidade versus tempo de processamento. Note como Demucs entrega qualidade significativamente melhor por um investimento de tempo razoável:

Insight Chave: Demucs htdemucs atinge o ponto ideal—excelente qualidade sem tempo de processamento excessivo. O salto de qualidade do Spleeter vale os 15-20 segundos extras para a maioria dos casos de uso.

Quando Usar Cada Um

Use Spleeter quando:

• Velocidade importa mais que qualidade — performance ao vivo, prévias rápidas
• Rodando em hardware limitado — CPU antiga, sem GPU
• Processamento em lote de milhares de arquivos — arquivos, catalogação
• Qualidade é "boa o suficiente" — audição casual, demos rápidos

Use Demucs quando:

• Qualidade é prioridade — produção profissional, lançamentos
• Trabalhando com mixagens difíceis — reverb pesado, arranjos complexos
• Criando produtos finais — faixas de karaokê, remixes, samples
• Clareza vocal importa — extração de acapella, transcrição

Casos de Uso do Mundo Real

Para DJs

Recomendação: Demucs

DJs precisam de acapellas e instrumentais limpos. O tempo de processamento extra vale a pena para:

• Momentos de acapella dignos de drop
• Transições instrumentais limpas
• Material fonte para mashups

Exemplo de Workflow: Criando um Acapella de DJ

1. Use Demucs htdemucs para separação inicial
2. Compare stem vocal com original para identificar artefatos
3. Aplique filtro passa-alta em 150Hz para remover vazamento de baixo
4. Use compressão leve (proporção 2:1) para equalizar dinâmica
5. Verifique coerência de fase se mixando com outras faixas
6. Exporte na taxa de amostragem original (não faça upsample)

Por que Demucs: Separação inicial mais limpa significa menos processamento corretivo, preservando qualidade vocal para sistemas de clube.

Para Karaokê

Recomendação: Demucs

Karaokê requer remoção vocal quase perfeita:

• Traços vocais mínimos
• Instrumental completo preservado
• Sem artefatos distr

ativos

Para Prática Musical

Recomendação: Ambos funcionam

Se você está apenas removendo seu instrumento para praticar:

• Spleeter é rápido o suficiente para preparo rápido
• Demucs se você precisa de stems mais limpos

Para Sampling/Produção

Recomendação: Demucs

Qualidade de sample afeta diretamente sua produção:

• Breaks de bateria mais limpos
• Linhas de baixo isoladas
• Elementos melódicos utilizáveis

Exemplo de Workflow: Extraindo Breaks de Bateria

1. Separe com Demucs usando `--shifts=5` para qualidade máxima
2. Extraia stem de bateria e identifique seção de break desejada
3. Time-stretch para corresponder ao tempo do seu projeto se necessário
4. Aplique modelagem de transientes suave para restaurar punch
5. EQ para remover qualquer vazamento de baixo/melódico restante
6. Faça camadas com seus próprios samples para breaks híbridos

Por que Demucs: Isolamento de bateria superior significa menos mascaramento de frequência e transientes mais limpos para sampling.

Problemas Comuns & Limitações

Entender as fraquezas de cada modelo ajuda você a contorná-las:

Spleeter Tem Dificuldade Com

• Vazamento de reverb vocal: Pré-reverb e reflexões de sala frequentemente permanecem no instrumental
• Artefatos estéreo: Mixagens estéreo amplas podem soar faseadas, ocas
• Vazamento de hi-hat: Pratos frequentemente contaminam stems vocais
• Confusão de baixo: Baixas frequências se embaralham entre baixo e outros stems
• Arranjos complexos: Mixagens densas com conteúdo de frequência sobreposto

Demucs Tem Dificuldade Com

• Intensivo em memória: htdemucs_ft requer 8GB+ RAM, pode travar em sistemas com menos
• Tempo de processamento: 4-10x mais lento que Spleeter, especialmente em sistemas apenas CPU
• Requisitos de GPU: Melhores resultados precisam de GPU NVIDIA moderna com suporte CUDA
• Músicas longas: Arquivos acima de 10 minutos podem atingir limites de memória em hardware consumidor

Ambos os Modelos Têm Dificuldade Com

• Panning extremo: Elementos hard-panned podem confundir a separação
• Distorção pesada: Áudio saturado/clipado reduz qualidade de separação
• Gravações lo-fi: Gravações muito antigas ou fontes de baixo bitrate
• Masters densos: Masterização moderna brick-walled, fortemente comprimida
• Timbres similares: Vocais e synths na mesma faixa de frequência

Dica Pro: Para melhores resultados, use áudio sem perda (WAV/FLAC) a taxa de amostragem de 44,1kHz—o formato em que ambos os modelos foram treinados.

Estes Modelos Vão Rodar no Seu Computador?

Antes de instalar, verifique se seu hardware pode lidar com cada modelo:

Verificação Rápida de Hardware:

• Tem 4GB RAM? Fique com Spleeter
• Tem 8GB+ RAM mas sem GPU? Spleeter para velocidade, Demucs se você for paciente
• Tem 8GB+ RAM e qualquer GPU? Você pode rodar ambos; Demucs recomendado
• Sistema high-end (16GB+ RAM, RTX 3060+)? Demucs htdemucs_ft completo para melhor qualidade

Se seu hardware é limitado, considere StemSplit em vez disso—ele roda em servidores cloud poderosos então seu hardware local não importa.

Como Acessar Estes Modelos

DIY (Grátis, Técnico)

Spleeter: ```bash

Instalação (com suporte GPU se disponível)

pip install spleeter

Uso básico - 4 stems (vocais, bateria, baixo, outros)

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

Apenas 2 stems (vocais + acompanhamento) - mais rápido

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

Processamento em lote de múltiplos arquivos

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

Problemas Comuns do Spleeter:

• Lento na CPU: Comportamento esperado, considere versão GPU
• Erros TensorFlow: Tente `pip install tensorflow==2.5.0`
• Falha no download do modelo: Verifique conexão internet, modelos baixam na primeira execução

Demucs: ```bash

Instalação

pip install demucs

Uso básico - apenas vocais

demucs --two-stems=vocals audio.mp3

Todos os 4 stems (vocais, bateria, baixo, outros)

demucs audio.mp3

Melhor qualidade (mais lento) - recomendado para trabalho final

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

Processamento mais rápido - bom para prévias

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

Problemas Comuns do Demucs:

• Sem memória: Reduza valor `--shifts` ou use `--device cpu`
• Erros CUDA: Atualize drivers GPU ou use `--device cpu`
• Processamento lento: Normal na CPU; GPU acelera 5-10x

Requisitos do Sistema:

• Python 3.8 ou mais recente
• 8GB+ RAM (16GB recomendado para Demucs)
• GPU com suporte CUDA (opcional mas recomendado)
• Familiaridade com linha de comando

Serviços Online (Fácil)

Pule a configuração e use serviços que rodam estes modelos para você:

O Veredicto

Demucs é melhor para quase todo caso de uso. A diferença de qualidade é significativa e perceptível, especialmente em:

• Clareza vocal
• Separação de baixo
• Redução de artefatos
• Arranjos complexos

Spleeter ainda tem valor para:

• Aplicações críticas em velocidade
• Hardware limitado
• Cenários "bom o suficiente"

Para a maioria dos usuários, recomendamos usar um serviço como StemSplit que roda os modelos Demucs mais recentes sem configuração técnica. Você obtém qualidade Demucs sem complexidade de linha de comando.

Experimente Separação com Qualidade Demucs →

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Dicas para Melhores Resultados de Separação

Seja você escolhendo Spleeter ou Demucs, estas técnicas melhoram a qualidade de saída:

Melhores Práticas Gerais

1. Use entrada sem perda: Arquivos WAV ou FLAC produzem resultados notavelmente melhores que MP3/AAC
2. Evite re-codificação: Não separe arquivos já separados ou fontes de baixa qualidade
3. Corresponda dados de treinamento: Taxa de amostragem de 44,1kHz é ideal (ambos modelos treinados nisto)
4. Normalize cuidadosamente: Áudio extremamente silencioso ou clipando pode performar pior
5. Mantenha originais: Sempre preserve arquivos fonte para comparação

Dicas Específicas do Demucs

• Use `--shifts=5` para maior qualidade (processa com 5 deslocamentos diferentes e faz média)
• Tente `--overlap=0.5` para reduzir artefatos de fronteira entre chunks
• Para arquivos longos use `--segment` para processar em chunks menores
• Experimente com modelos: htdemucs vs htdemucs_ft podem produzir resultados diferentes
• Combine saídas: Usuários avançados misturam resultados de múltiplos modelos

Dicas Específicas do Spleeter

• 4stems geralmente supera 5stems a menos que você precise especificamente de piano isolado
• Use saída WAV: Melhor qualidade que MP3 para processamento adicional
• Lote sabiamente: Processe faixas similares juntas (mesmo gênero/era)

Pós-Processamento

Após separação, considere:

• Limpeza EQ: Remova rumble de baixa frequência (<50Hz) dos vocais
• Alinhamento de fase: Verifique compatibilidade mono se mixando stems
• Redução de artefatos: Redução de ruído leve pode limpar cintilação
• Normalização: Iguale níveis entre stems separados

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FAQ

Spleeter ou Demucs é melhor para remoção vocal?

Demucs produz remoção vocal significativamente melhor, com pontuações de qualidade 10-15% maiores em nossos testes. A diferença é especialmente perceptível em mixagens complexas com reverb.

Posso rodar Demucs no meu computador?

Sim, mas requer Python e idealmente uma GPU. Para a maioria dos usuários, serviços online como StemSplit são mais fáceis e produzem resultados idênticos.

Por que Spleeter é mais rápido que Demucs?

Spleeter usa uma arquitetura de rede neural mais simples. A abordagem transformadora híbrida do Demucs é mais intensiva computacionalmente mas produz melhores resultados.

Existem modelos melhores que Demucs?

Alguns modelos proprietários (como o da LALAL.AI) alegam melhores resultados em fontes específicas. Para open-source, Demucs htdemucs_ft é atualmente o melhor disponível.

Spleeter será atualizado?

Improvável. Deezer não atualizou Spleeter desde 2019, e declararam que é "feature complete". Demucs continua desenvolvimento ativo na Meta.

Quão precisas são separações de stems?

Nenhuma separação é 100% perfeita. Espere 85-95% de isolamento dependendo da complexidade do material fonte. Mixagens densas com conteúdo de frequência sobreposto são mais difíceis de separar. Faixas bem gravadas com separação instrumental clara funcionam melhor.

Posso usar stems separados comercialmente?

As ferramentas (Spleeter/Demucs) são livres para uso comercial sob licença MIT, mas você ainda precisa de direitos sobre a música subjacente. Separar material protegido por direitos autorais não muda seu status de copyright—você precisa de permissão dos detentores de direitos.

Qual versão do Demucs devo usar?

Para a maioria dos usuários: htdemucs equilibra qualidade e velocidade bem. Para melhor qualidade: htdemucs_ft (versão ajustada). Para resultados mais rápidos: mdx_extra. Se não tiver certeza, comece com htdemucs.

Posso rodar ambos os modelos e combinar os resultados?

Sim! Usuários avançados frequentemente separam com múltiplos modelos e escolhem os melhores stems para cada elemento. Isso requer habilidades de engenharia de áudio para alinhar fases e níveis adequadamente. Por exemplo, use vocais Demucs com bateria Spleeter se um performar melhor.

O formato do arquivo importa?

Absolutamente. Formatos sem perda (WAV, FLAC, AIFF) fornecem melhor material fonte que formatos comprimidos (MP3, AAC, OGG). MP3s de maior bitrate (320kbps) funcionam melhor que bitratesinferiores. Os modelos não podem recuperar informações já perdidas para compressão.

Por que algumas músicas separam melhor que outras?

Qualidade de separação depende de: (1) Qualidade de gravação, (2) Densidadede mixagem, (3) Sobreposição de frequência entre instrumentos, (4) Compressão de masterização, (5) Efeitos como reverb. Gravações de estúdio limpas e bem separadas funcionam melhor. Gravações ao vivo ou faixas fortemente processadas são mais desafiadoras.