Разделение Стемов Объяснено: Как ИИ Разделяет Музыку на Части (2026)

Разделение стемов революционизировало то, как мы взаимодействуем с записанной музыкой. То, что когда-то требовало доступа к оригинальным многодорожечным записям, теперь возможно с любой песней благодаря ИИ. Но как это на самом деле работает? Давайте разберём технологию и науку за современным разделением аудио.

Что Такое Разделение Стемов?

Разделение стемов (также называемое разделением источников или аудио демиксингом) — это процесс изоляции отдельных компонентов из смешанной аудио записи. Типичная поп песня содержит:

• Вокал - Ведущий вокал, гармонии, бэкинг вокал
• Барабаны - Бас-барабан, малый барабан, хай-хэты, тарелки, перкуссия
• Бас - Бас-гитара, синтезаторный бас
• Другое - Гитары, клавиши, синтезаторы, струнные, эффекты

ИИ разделение стемов берёт смешанный стерео файл и выводит каждый компонент как отдельный трек, позволяя вам:

• Удалять вокал для караоке
• Извлекать акапеллы для ремиксов
• Изолировать барабаны для сэмплирования
• Приглушать инструменты для практики

Наука За ИИ Разделением

Как Традиционные Методы Провалились

До ИИ аудио инженеры пробовали различные техники:

Фазовая компенсация (1960-е-2000-е):

• Использовала центрированный вокал
• Работала только на определённых миксах
• Удаляла всё в центре, включая бас
• Ужасное качество

Частотная фильтрация (1970-е-2000-е):

• Обрезала частоты, связанные с вокалом
• Сильно повреждала инструментал
• Оставляла очевидные следы вокала
• Только маргинально полезно

Спектральное редактирование (2000-е):

• Ручное удаление используя спектрограммы
• Требует времени
• Требует экспертизы
• Всё ещё несовершенные результаты

ИИ Революция

Современное разделение стемов использует глубокие нейронные сети, обученные на миллионах песен. Вот как это работает:

1. Анализ Спектрограммы

ИИ преобразует аудио в визуальное представление, называемое спектрограммой, которая показывает:

• Частоту (высоту тона) на оси Y
• Время на оси X
• Амплитуду (громкость) как интенсивность цвета

2. Распознавание Паттернов

Нейронная сеть научилась распознавать паттерны, связанные с разными инструментами:

• Вокальные форманты и частоты
• Барабанные переходные процессы и тембры
• Бас фундаментальные частоты
• Гармоники гитары и фортепиано

3. Генерация Масок

ИИ создаёт "маски" для каждого стема — по сути решая, какие части спектрограммы принадлежат какому инструменту.

4. Реконструкция

Каждая маска применяется к оригинальной спектрограмме, и разделённые стемы преобразуются обратно в аудио.

Ключевые ИИ Модели для Разделения Стемов

Spleeter (Deezer, 2019)

Первое широко доступное решение с открытым исходным кодом:

• Режимы 2-стем и 5-стем
• Быстрая обработка
• Хорошее базовое качество
• Начало ИИ революции разделения

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

В настоящее время лидер отрасли:

• Превосходное качество разделения
• Множественные архитектурные версии (v1, v2, v3, htdemucs, htdemucs_ft)
• Обрабатывает 2, 4 и 6 стемов
• Используется большинством профессиональных сервисов

OpenUnmix (Sony, 2019)

Исследовательская модель:

• Чистая архитектура
• Хорошо для академического использования
• Немного отстаёт от Demucs в качестве

MDX-Net (2021-2023)

Модели-победители соревнований:

• Ансамблевые подходы
• Высшее качество в бенчмарках
• Более вычислительно интенсивные

Качество Разделения: Чего Ожидать

Современный ИИ производит замечательно хорошие результаты, но понимание ограничений помогает установить ожидания:

Что ИИ Делает Хорошо

Сложные Сценарии

• Сильная реверберация - Делает границы между источниками размытыми
• Наложенный вокал - Несколько голосов сложнее разделить
• Экстремальное панорамирование - Необычные миксы могут сбивать модели с толку
• Ло-фай записи - Меньше данных для работы ИИ
• Живые записи - Амбиентный шум усложняет разделение

Практические Применения

Музыкальный Продакшен

Сэмплирование и Ремикширование:

• Извлеките барабанные брейки, легально очищенные через лицензирование
• Изолируйте вокал для машапов
• Создайте новые аранжировки из существующих песен

Практика и Обучение:

• Удалите ваш инструмент для игры вместе
• Замедлите изолированные части
• Изучайте аранжировки нота за нотой

Создание Контента

YouTube и TikTok:

• Создайте инструменталы для фоновой музыки
• Удалите вокал для голосовых закадровых
• Извлеките аудио элементы для редактирования

Подкастинг:

• Очистите аудио интервью
• Создайте пользовательские музыкальные подложки
• Изолируйте речь от фона

DJing и Живое Выступление

Креативное Микширование:

• Акапелла дропы
• Изолированные барабанные переходы
• Только бас нарастания

Создание Машапов:

• Комбинируйте вокал из одного трека с инструменталом из другого
• Наложите элементы креативно

Как Работают Разные Режимы Стемов

Разделение на 2 Стема

Разделяет аудио на:

1. Вокал - Весь вокальный контент
2. Аккомпанемент - Всё остальное

Лучше для: Караоке треков, простого извлечения акапеллы

Разделение на 4 Стема

Разделяет аудио на:

1. Вокал
2. Барабаны - Полный барабанный набор
3. Бас - Бас-гитара/синтезатор
4. Другое - Всё остальное (гитары, клавиши и т.д.)

Лучше для: DJ работы, сэмплирования, практики

Разделение на 6 Стемов

Разделяет аудио на:

1. Вокал
2. Барабаны
3. Бас
4. Гитара - Акустическая и электрическая
5. Фортепиано - Клавиши и синтезаторы
6. Другое - Оставшиеся элементы

Лучше для: Полного контроля ремикса, детальной практики

Будущее Разделения Стемов

ИИ разделение продолжает быстро улучшаться:

Текущие разработки:

• Разделение в реальном времени для живого использования
• Лучшая обработка реверберации и эффектов
• Улучшенное уменьшение артефактов
• Больше категорий стемов

Скоро:

• Разделение отдельных барабанных элементов (бас-барабан, малый барабан, хай-хэт)
• Вокальная де-реверберация и изоляция
• Инструмент-специфичная обработка
• Мобильная нативная обработка

Попробуйте Сами

Ощутите современное разделение стемов с разделителем стемов StemSplit. Загрузите любую песню и получите бесплатный 30-секундный предпросмотр — аккаунт не требуется.

Разделить Вашу Первую Песню →

---

FAQ

Насколько точно ИИ разделение стемов?

Современный ИИ достигает 90-95% точности на типичных студийных записях. Качество зависит от исходного материала, с чистыми студийными миксами, дающими лучшие результаты.

Может ли ИИ идеально изолировать вокал?

Не идеально, но близко. Ожидайте 90-97% не-вокального контента удалённого из вокала, и наоборот. Некоторая протечка нормальна, особенно с реверберационными миксами.

В чём разница между стемами и многодорожечными записями?

Стемы — это подмиксы (например, все барабаны вместе), в то время как многодорожечные записи — это индивидуальные записи (микрофон бас-барабана, микрофон малого барабана и т.д.). ИИ разделение производит стемы, а не настоящие многодорожечные записи.

Почему некоторые песни разделяются лучше других?

Качество разделения зависит от оригинального микса. Чистые, хорошо разделённые миксы с минимальной реверберацией дают лучшие результаты. Плотные, сильно обработанные миксы более сложны.