วิธีลบเสียงร้องออกจากเพลง: เปรียบเทียบ 5 วิธี (2026)

การลบเสียงร้องออกจากเพลงในอดีตหมายความว่าต้องจ่ายเงินหลายร้อยดอลลาร์เพื่อรีมิกซ์ในสตูดิโอหรือยอมรับผลลัพธ์ที่กลวงและเต็มไปด้วยสัญญาณรบกวนจากการยกเลิกเฟสจากเครื่องมือฟรี ทุกอย่างเปลี่ยนไปเมื่อโมเดล AI สำหรับการแยกสเต็มถึงจุดที่ให้คุณภาพเสียงที่ดีจริงๆบนเพลงจริง คู่มือนี้ครอบคลุมทุกวิธีตั้งแต่เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดไปจนถึงเทคนิคแบบเก่าพร้อมการประเมินที่ตรงไปตรงมาว่าแต่ละวิธีให้ผลลัพธ์อย่างไร

ทำไมเครื่องมือ "ลบเสียงร้อง" ส่วนใหญ่ถึงน่าผิดหวัง

ก่อนจะพูดถึงวิธีต่างๆควรทำความเข้าใจก่อนว่าทำไมเครื่องมือที่ดูชัดเจนถึงมักทำให้ผิดหวัง วิธี "การลบช่องกลาง" ซึ่ง Audacity ใช้เครื่องมือออนไลน์ฟรีส่วนใหญ่ใช้และครองตลาดมานานกว่า 20 ปีทำงานโดยการกลับเฟสของช่องสเตอริโอหนึ่งช่องแล้วรวมผล วิธีนี้จะยกเลิกทุกอย่างที่แพนอยู่ตรงกลางพอดีซึ่งในหลายการบันทึกเสียงนั้นรวมถึงเสียงร้องหลัก

ปัญหาคือการมิกซ์เพลงป็อปสมัยใหม่แทบไม่มีเสียงร้องที่แพนอยู่ตรงกลางอย่างแท้จริง หางเสียงรีเวิร์บเสียงร้องประสานฮาร์โมนีและปลั๊กอินขยายเสียงสเตอริโอในกระบวนการมาสเตอริ่งระดับมืออาชีพทำให้พลังงานเสียงร้องกระจายไปทั่วสนามสเตอริโอ การยกเลิกเฟสไม่ได้ลบมันออกแต่ทำให้เสียงบางลงและทิ้งเสียงที่กลวงเป็นเอกลักษณ์ นอกจากนี้ยังลบเสียงเบสกลองเตะและองค์ประกอบตรงกลางอื่นๆที่คุณต้องการเก็บไว้ด้วย

โมเดล AI ทำงานแตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกบนแทร็กที่แยกแล้วหลายหมื่นแทร็กซึ่งทราบคำตอบที่ถูกต้องและเรียนรู้ที่จะจดจำเสียงสีของเสียงร้องรูปแบบฮาร์โมนิกและลายเซ็นสเปกตรัมโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งสเตอริโอ ผลลัพธ์คือการแยกที่แท้จริงแทนการยกเลิก

เปรียบเทียบวิธีต่างๆ

---

วิธีที่ 1: เครื่องมือ AI ออนไลน์ (ดีที่สุดสำหรับคนส่วนใหญ่)

สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ไม่ว่าจะเป็นคาราโอเกะแทร็กฝึกซ้อมรีมิกซ์หรือการเรียนรู้เครื่องมือ AI ออนไลน์คือคำตอบที่ถูกต้อง ไม่ต้องติดตั้งไม่ต้องตั้งค่าและคุณภาพที่ทัดเทียมกับโมเดลในเครื่องบนฮาร์ดแวร์มาตรฐาน

วิธีใช้ StemSplit

เครื่องมือลบเสียงร้องของ StemSplit ใช้ HTDemucs Fine-Tuned (HTDemucs FT) ซึ่งเป็นโมเดลแยกสเต็มออฟไลน์คุณภาพสูงสุดของ Meta โมเดลเดียวกับที่ใช้ในกระบวนการทำงานระดับมืออาชีพทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: อัปโหลดเสียงของคุณ ไปที่เครื่องมือลบเสียงร้องของ StemSplitและอัปโหลดไฟล์ รูปแบบที่รองรับ: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, WEBM และรูปแบบวิดีโอส่วนใหญ่ (เสียงจะถูกดึงออกโดยอัตโนมัติ)

ขั้นตอนที่ 2: ฟังตัวอย่างฟรี ก่อนดาวน์โหลดให้ฟังตัวอย่าง 30 วินาทีของดนตรีบรรเลง สิ่งนี้สำคัญมากเพราะบางแทร็กแยกได้สะอาดกว่าแทร็กอื่นและคุณต้องการตรวจสอบคุณภาพก่อนชำระเงิน

ขั้นตอนที่ 3: ดาวน์โหลด หากตัวอย่างฟังดูสะอาดให้ดาวน์โหลดดนตรีบรรเลงฉบับเต็ม คุณยังสามารถดาวน์โหลดเสียงร้องที่แยกออกมาเป็นไฟล์แยกต่างหากซึ่งมีประโยชน์สำหรับอาคาเปลลางานรีมิกซ์และการวิเคราะห์

คุณภาพของแหล่งเสียงมีความสำคัญ

โมเดลทำงานได้เฉพาะกับสิ่งที่คุณให้มาเท่านั้น ใช้แหล่งเสียงคุณภาพสูงสุดที่คุณมี:

นี่ไม่ใช่เรื่องในทางทฤษฎี โมเดล AI วิเคราะห์รายละเอียดความถี่ที่ละเอียดอ่อนซึ่งการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูลทิ้งไป MP3 ที่ 128 kbps มีอาร์ติแฟกต์การบีบอัดเชิงการรับรู้เหมือนกับต้นฉบับแต่อาร์ติแฟกต์เหล่านั้นรบกวนรูปแบบที่โมเดลใช้สำหรับการแยก

เมื่อการแยก AI ฟังดูดีที่สุด

• เพลงป็อป R&B ฮิปฮอปที่มีเสียงร้องหลักชัดเจน: แทร็กเหล่านี้แยกได้สะอาดมาก เสียงร้องและดนตรีบรรเลงอยู่ในย่านความถี่ที่แตกต่างกันพร้อมรูปแบบเสียงสีที่สม่ำเสมอ
• ดนตรีอิเล็กทรอนิกส์ที่มีเสียงร้องชัดเจน: เครื่องดนตรีสังเคราะห์มีโปรไฟล์สเปกตรัมที่คาดเดาได้ซึ่งโมเดลสามารถแยกแยะออกจากเสียงสีเสียงร้องธรรมชาติได้อย่างชัดเจน
• ดนตรีอะคูสติกที่มีเสียงเดียว: รีเวิร์บน้อยกว่าและความซับซ้อนของการเรียบเรียงน้อยกว่าหมายความว่ามีความถี่ที่ต้องแยกแยะน้อยกว่า

เมื่อควรคาดหวังว่าจะมีอาร์ติแฟกต์มากขึ้น

• แทร็กที่มีรีเวิร์บหนักมากบนเสียงร้อง: หางรีเวิร์บยาวกระจายพลังงานเสียงร้องเข้าไปในพื้นที่ "ดนตรีบรรเลง" มาก โมเดลจะดึงเสียงร้องแห้งออกมาได้สะอาดแต่หางรีเวิร์บอาจรั่วเข้าไปในดนตรีบรรเลง
• แทร็กที่เสียงร้องและเครื่องดนตรีแบ่งปันย่านความถี่เดียวกัน: กีตาร์อะคูสติกแบบนิ้วดีดและเสียงร้องโซปราโนอยู่ในย่านความถี่ที่เกือบเหมือนกันทำให้การแยกนั้นยากกว่า
• การบันทึกที่เก่ามากหรือ lo-fi: การบันทึกโมโนก่อนยุคสเตอริโอมีข้อมูลให้โมเดลทำงานน้อยกว่า

ในทุกกรณีตัวอย่าง 30 วินาทีจะเปิดเผยคุณภาพก่อนที่คุณจะชำระเงิน

---

วิธีที่ 2: Ultimate Vocal Remover (ฟรี ใช้ในเครื่อง)

Ultimate Vocal Remover (UVR) เป็นแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปฟรีโอเพนซอร์สที่รันโมเดล AI คุณภาพสูงเดียวกับเครื่องมือเชิงพาณิชย์รวมถึง HTDemucs, MDX-Net และ BS-RoFormer หากคุณมีคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอและไม่ต้องการค่าใช้จ่ายต่อเพลงนี่คือตัวเลือกฟรีที่ดีที่สุด

ความต้องการระบบ

• Windows, macOS หรือ Linux
• RAM ขั้นต่ำ 8 GB; แนะนำ 16 GB
• แนะนำ GPU อย่างยิ่ง (NVIDIA ที่มี CUDA หรือ Apple Silicon ที่มี Metal)
• พื้นที่ดิสก์ประมาณ 5 GB สำหรับโมเดล

ขั้นตอน

1. ดาวน์โหลดและติดตั้ง UVR จากหน้า GitHub releases
2. ดาวน์โหลดโมเดลในการเปิดใช้งานครั้งแรก — HTDemucs FT แนะนำสำหรับคุณภาพที่ดีที่สุดหรือ BS-RoFormer สำหรับการแยกเสียงร้องโดยเฉพาะ
3. ลากไฟล์เสียงของคุณเข้าไป
4. เลือก "Vocals" เป็นสเต็มที่จะแยก
5. คลิก Process — บน GPU สมัยใหม่เพลงความยาว 4 นาทีใช้เวลา 1–3 นาที
6. ไฟล์ผลลัพธ์จะปรากฏในโฟลเดอร์ที่คุณเลือก

การเลือกโมเดลใน UVR

โมเดลที่คุณเลือกส่งผลต่อคุณภาพผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ:

• HTDemucs FT: คุณภาพรอบด้านที่ดีที่สุดสำหรับสเต็มทั้งสี่ (เสียงร้อง กลอง เบส อื่นๆ) ใช้สิ่งนี้สำหรับการแยกเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป
• BS-RoFormer: ปรับให้เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับการแยกเสียงร้อง หากคุณต้องการเพียงเสียงร้องที่สะอาดหรือดนตรีบรรเลงที่สะอาดโมเดลนี้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในปัจจุบันสำหรับงานนั้น
• MDX-Net variants: ประมวลผลเร็วกว่าแต่คุณภาพต่ำกว่า HTDemucs FT เล็กน้อย ดีสำหรับงานแบทช์ที่ความเร็วสำคัญ

เพดานคุณภาพของ UVR เหมือนกันกับ StemSplit เพราะทั้งคู่รันโมเดลเดียวกัน ความแตกต่างคือความสะดวกเทียบกับค่าใช้จ่าย

---

วิธีที่ 3: iZotope RX (การซ่อมแซมเสียงระดับมืออาชีพ)

iZotope RX เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการซ่อมแซมและบูรณะเสียง โมดูล Music Rebalance ใช้ AI เพื่อแยกสเต็มและให้คุณปรับระดับเสียงอย่างอิสระรวมถึงการลดหรือกำจัดแทร็กเสียงร้อง คุณภาพผลลัพธ์ยอดเยี่ยมและทัดเทียมกับเครื่องมือแยกสเต็มโดยเฉพาะ

เหมาะที่สุดสำหรับ: วิศวกรเสียงโปรดิวเซอร์พอดแคสต์และนักดนตรีมืออาชีพที่มี RX อยู่แล้วหรือต้องการมันสำหรับงานอื่น ค่าใช้จ่าย ($399+ สำหรับชุดมาตรฐานหรือ $9 ต่อเดือนในแบบสมัครสมาชิก) ไม่คุ้มค่าสำหรับการลบเสียงร้องเป็นครั้งคราวเพียงอย่างเดียว

ขั้นตอนใน RX

1. เปิดไฟล์เสียงของคุณใน RX (หรือใช้ปลั๊กอินใน DAW ของคุณ)
2. เปิดโมดูล Music Rebalance
3. ลากสไลเดอร์ Vocals ไปที่ 0 (หรือ -inf dB เพื่อลบออกทั้งหมด)
4. ฟังตัวอย่าง — คุณสามารถปรับสเต็มอื่นพร้อมกันได้หากต้องการ
5. เรนเดอร์และเอ็กซ์พอร์ต

RX ยังมีโมดูล Dialogue Isolation สำหรับกรณีพิเศษที่การแยกสเต็มมาตรฐานมีปัญหากับเสียงพูดหนักหรือเสียงร้องที่บันทึกซ้ำซ้อน

---

วิธีที่ 4: การยกเลิกเฟสใน Audacity (ฟรี ผลลัพธ์แย่)

เอฟเฟกต์ "Vocal Reduction and Isolation" ของ Audacity เป็นเครื่องมือฟรีที่แนะนำกันมากที่สุดและในขณะเดียวกันก็น่าผิดหวังที่สุดอย่างสม่ำเสมอ การเข้าใจว่าทำไมมันถึงล้มเหลวมีประโยชน์แม้คุณจะไม่ได้ใช้มัน

เทคนิคและข้อจำกัดของมัน

เอฟเฟกต์ทำงานโดยการแยกไฟล์สเตอริโอของคุณเป็นช่อง L และ R กลับเฟสของ R แล้วรวม L+R สิ่งที่เหมือนกันในทั้งสองช่อง (แพนตรงกลางพอดี) จะถูกยกเลิกเป็นความเงียบ สำหรับการบันทึกตั้งแต่ยุค 1960–1980 ที่เสียงร้องมักถูกแพนตรงกลางแข็งโดยไม่มีการประมวลผลสเตอริโอวิธีนี้ให้ผลที่ใช้ได้

บนการบันทึกสมัยใหม่ใดๆมันไม่ทำงาน เสียงร้องมีคอรัสรีเวิร์บการขยายสเตอริโอและการดับเบิลฮาร์โมนิกที่กระจายมันไปทั่วสนามสเตอริโอ สิ่งที่คุณได้คือมิกซ์ที่บางและขาดเบสที่เสียงร้องเบาลงแต่ยังได้ยินชัดเจนและเครื่องดนตรีฟังดูแย่ลง

ขั้นตอน (เพื่อความครบถ้วน)

1. ดาวน์โหลด Audacity (ฟรี) และเปิดไฟล์ของคุณ
2. เลือกทั้งหมด (Ctrl+A / Cmd+A)
3. Effect → Noise Removal and Repair → Vocal Reduction and Isolation
4. ตั้ง Action เป็น "Remove Vocals"
5. เอ็กซ์พอร์ต

ตัดสิน: เหมาะสมเฉพาะเมื่อคุณไม่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและยอมรับผลลัพธ์ธรรมดาได้ เครื่องมือ AI แทบเสมอดีกว่า

---

วิธีที่ 5: การลด EQ ด้วยตนเอง (ทางเลือกสุดท้าย)

หากคุณไม่มีการเข้าถึงเครื่องมือข้างต้นใดๆคุณสามารถลดความโดดเด่นของเสียงร้องโดยการตัดความถี่ที่เสียงร้องอยู่ประมาณ 300 Hz ถึง 5 kHz ในอีควอไลเซอร์ใดก็ได้ นี่คือวิธีที่มีประสิทธิภาพน้อยที่สุดอย่างมีนัยสำคัญ

สิ่งที่มันทำจริงๆคือตัดย่านกลางออกจากมิกซ์ทั้งหมด เสียงร้องเบาลงแต่กีตาร์คีย์บอร์ดสตริงและทุกอย่างอื่นที่แบ่งปันย่านความถี่นั้นก็เบาลงเช่นกัน ผลลัพธ์ฟังดูบางและแหลม มันไม่ได้ลบเสียงร้องแต่ทำให้การบันทึกทั้งหมดฟังดูเหมือนกำลังเล่นผ่านลำโพงที่เสีย

ใช้สิ่งนี้เป็นทางเลือกสุดท้ายอย่างแท้จริงเมื่ออยู่ในโหมดออฟไลน์โดยไม่มีเครื่องมืออื่น

---

วิธีไหนสำหรับกรณีใด

การสร้างแทร็กคาราโอเกะ: เครื่องมือ AI ออนไลน์ (StemSplit) — เส้นทางที่เร็วที่สุดไปสู่ดนตรีบรรเลงที่ใช้ได้โดยไม่ต้องตั้งค่าทางเทคนิค ตรวจสอบคุณภาพในตัวอย่างก่อนชำระเงิน

การฝึกดนตรี (ลบเครื่องดนตรีหนึ่งชิ้นเพื่อเล่นตาม): เครื่องมือ AI ออนไลน์หรือ UVR สำหรับการลบกีตาร์เบสหรือกลองไม่ใช่แค่เสียงร้องให้ใช้ตัวแยกสเต็มฉบับเต็มเพื่อรับเครื่องดนตรีแต่ละชิ้นแยกกัน

การรีมิกซ์หรือโปรดักชั่นระดับมืออาชีพ: UVR (ฟรี) หรือ iZotope RX (ถ้าคุณมี) การประมวลผลในเครื่องให้การควบคุมพารามิเตอร์โมเดลและเวิร์กโฟลว์แบทช์มากขึ้น

การเรียนรู้ทำนองเสียงร้อง: แยกเสียงร้องแทนที่จะลบออก ดาวน์โหลดสเต็มเสียงร้องที่แยกออกมาจาก StemSplit และลูปมันในมีเดียเพลเยอร์ใดก็ได้

การใช้งานคาราโอเกะหรือการฝึกครั้งเดียว: เครื่องมือ AI ออนไลน์ — คุณภาพยอดเยี่ยมและราคาต่อเพลงคุ้มค่ากว่าการสมัครสมาชิกรายเดือน

---

จะทำอะไรกับเสียงร้องที่แยกออกมา

นอกจากการสร้างดนตรีบรรเลงคุณยังสามารถใช้แทร็กเสียงร้องที่แยกออกมาจาก StemSplit สำหรับ:

การรีมิกซ์อาคาเปลลา: นำเสียงร้องเข้าไปใน DAW และสร้างบีตใหม่ทั้งหมดข้างใต้ เสียงร้องที่แยกออกมาอยู่ในคีย์และในจังหวะเดียวกับ BPM ต้นฉบับซิงค์มันกับเทมโปใหม่โดยใช้เครื่องมือ time-stretch ใน DAW ของคุณ

การวิเคราะห์ระดับเสียง: โหลดเสียงร้องที่แยกออกมาเข้าในเครื่องมือตรวจจับระดับเสียง (Melodyne, Antares หรือเครื่องมือฟรีอย่าง Tony) เพื่อดูโน้ตและทำนองที่แน่นอนโดยไม่มีการรบกวนจากเครื่องดนตรี

การศึกษาการผลิตเสียงร้อง: ฟังว่ามีการผลิตอะไรถูกนำไปใช้กับเสียงบ้างทั้งการบีบอัดประเภทและเวลาของรีเวิร์บอาร์ติแฟกต์การแก้ไขระดับเสียงและการดับเบิล สิ่งเหล่านี้ชัดเจนกว่ามากบนแทร็กที่แยกออกมาเมื่อเทียบกับมิกซ์ฉบับเต็ม

ชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: นักวิจัยที่สร้างโมเดลการสังเคราะห์หรือแยกเสียงร้องใช้เสียงร้องที่แยกออกมาเป็นข้อมูลสำหรับการฝึก

---

คำถามที่พบบ่อย

คุณสามารถลบเสียงร้องออกจากเพลงได้หมดสิ้นหรือไม่? การแยก AI ลบการปรากฏตัวของเสียงร้องส่วนใหญ่ในเพลงส่วนใหญ่ สิ่งที่เหลืออยู่ขึ้นอยู่กับแทร็กสำหรับโปรดักชั่นป็อปที่แยกได้ดีผลลัพธ์สะอาดโดยพื้นฐาน สำหรับโปรดักชั่นที่มีรีเวิร์บหนักหรือหลายชั้นอาจมีอาร์ติแฟกต์เบาๆเหลืออยู่ AI กำลังค้นหาและดึงรูปแบบเสียงร้องออกมาไม่ใช่ปิดเสียงแถบความถี่เฉพาะดังนั้นจึงจัดการกับโปรดักชั่นสมัยใหม่ส่วนใหญ่ได้ดีมาก

ทำไมผลลัพธ์ถึงฟังดูกลวงเล็กน้อยหรือมีอาร์ติแฟกต์? อาร์ติแฟกต์เกิดขึ้นเมื่อความถี่เสียงร้องทับซ้อนกับความถี่เครื่องดนตรีในลักษณะที่โมเดลไม่สามารถแยกออกได้อย่างสะอาด รีเวิร์บหนักบนเสียงร้องเป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดเพราะหางรีเวิร์บผสมเข้าไปในย่านความถี่ของเครื่องดนตรี การกรองเบาๆด้วยเครื่องมือ de-reverb ก่อนการแยกอาจช่วยได้ในกรณีรุนแรง

ความแตกต่างระหว่าง "vocal remover" และ "stem splitter" คืออะไร? vocal remover ให้ผลลัพธ์สองอย่างคือดนตรีบรรเลง (ลบเสียงร้อง) และเสียงร้องที่แยกออกมาเป็นตัวเลือก stem splitter แยกมิกซ์ทั้งหมดเป็นสี่สเต็มขึ้นไปได้แก่เสียงร้องกลองเบสและเครื่องดนตรีอื่นๆ หากคุณต้องการเพียงดนตรีบรรเลงให้ใช้ vocal remover หากคุณต้องการเครื่องดนตรีแต่ละชิ้นให้ใช้ stem splitter ฉบับเต็ม

การลบเสียงร้องส่งผลต่อคุณภาพเสียงของดนตรีบรรเลงหรือไม่? สเต็มดนตรีบรรเลงจะมีความแตกต่างเล็กน้อยจากมิกซ์ต้นฉบับเพราะเนื้อหาความถี่บางส่วนถูกแบ่งปันระหว่างเสียงร้องและเครื่องดนตรี สำหรับแหล่งเสียงที่ดีที่มีการแยกเสียงร้องชัดเจนดนตรีบรรเลงใกล้เคียงกับต้นฉบับมาก สำหรับแหล่งเสียงที่ยาก (การเรียบเรียงหนาแน่น รีเวิร์บหนัก) อาจมีความแตกต่างที่สังเกตเห็นได้มากกว่า มิกซ์ต้นฉบับเสมอฟังดูดีกว่าสเต็มที่แยกออกมาใดๆแต่สำหรับวัตถุประสงค์ทางปฏิบัติส่วนใหญ่ (การฝึก คาราโอเกะ รีมิกซ์) คุณภาพเพียงพอมากกว่านั้น

ฉันสามารถใช้เพลงจาก Spotify กับ vocal remover ได้หรือไม่? สตรีมของ Spotify ได้รับการป้องกัน DRM และไม่สามารถประมวลผลโดยตรงได้ คุณต้องการไฟล์เสียงที่คุณเป็นเจ้าของไม่ว่าจะเป็นการดาวน์โหลดที่ซื้อมาการริปซีดีที่คุณเป็นเจ้าของหรือไฟล์ที่คุณมีสิทธิ์ใช้

การลบเสียงร้องออกจากเพลงถูกกฎหมายหรือไม่? การสร้างเวอร์ชันที่ลบเสียงร้องออกเพื่อการใช้งานส่วนตัว (การฝึก คาราโอเกะที่บ้าน การเรียนรู้) โดยทั่วไปถือเป็นการใช้งานที่เป็นธรรมในเขตอำนาจศาลส่วนใหญ่ การแจกจ่ายแสดงต่อสาธารณะหรือขายเวอร์ชันที่ดัดแปลงของการบันทึกที่มีลิขสิทธิ์เป็นคำถามแยกต่างหากที่อยู่ภายใต้กฎหมายลิขสิทธิ์ในประเทศของคุณ เมื่อสงสัยให้ใช้สเต็มเพื่อการใช้งานส่วนตัวเท่านั้น

---

ลบเสียงร้องออกจากเพลงใดก็ได้

เครื่องมือลบเสียงร้องของ StemSplit รัน HTDemucs Fine-Tuned ในเบราว์เซอร์ของคุณ — โมเดลเดียวกับที่ใช้สำหรับการแยกสเต็มออฟไลน์ระดับมืออาชีพ

• ตัวอย่าง 30 วินาทีฟรีก่อนชำระเงิน
• ดาวน์โหลดดนตรีบรรเลงฉบับเต็มและเสียงร้องที่แยกออกมา
• ไม่ต้องสร้างบัญชี ไม่ต้องสมัครสมาชิก

ลองใช้ Vocal Remover ฟรี →