Spleeter และ Demucs เป็นโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สยอดนิยมสองตัวสำหรับการแยก audio stem แต่ตัวไหนดีกว่ากันจริงๆ? เราทดสอบทั้งสองอย่างละเอียดเพื่อให้คำตอบที่ชัดเจน

TL;DR: Demucs ให้คุณภาพที่ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัด โดยเฉพาะในการมิกซ์ที่ซับซ้อน Spleeter เร็วกว่าแต่แสดงให้เห็นถึงอายุของมัน สำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ใช้บริการอย่าง StemSplit ที่รันโมเดล Demucs ล่าสุด

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

คู่มือการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว

ไม่แน่ใจว่าจะเลือกอันไหน? แผนผังนี้จะช่วยคุณตัดสินใจภายในไม่กี่วินาที:

อธิบายโมเดล

Spleeter (Deezer, 2019)

GitHub Repository

Spleeter เป็นการปฏิวัติเมื่อ Deezer เปิดตัวในพฤศจิกายน 2019 มันเป็นตัวแยก stem คุณภาพสูงและใช้งานง่ายตัวแรกที่พร้อมให้ทุกคนใช้งาน

วิธีการทำงาน:

• ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ U-Net
• ประมวลผล spectrogram (การแสดงความถี่)
• ฝึกฝนบนชุดข้อมูลของ Deezer เอง
• เสนอโหมด 2, 4 และ 5 stem

เวอร์ชัน:

• `2stems` - เสียงร้อง + การบรรเลง
• `4stems` - เสียงร้อง, กลอง, เบส, อื่นๆ
• `5stems` - เสียงร้อง, กลอง, เบส, เปียโน, อื่นๆ

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

GitHub Repository

Demucs เริ่มต้นเป็นโปรเจกต์วิจัยที่ Facebook AI (ปัจจุบันคือ Meta) และพัฒนาอย่างมากผ่านหลายเวอร์ชัน

วิธีการทำงาน:

• ใช้การประมวลผลแบบรูปคลื่น (เวอร์ชันใหม่)
• สถาปัตยกรรม transformer แบบผสม (htdemucs)
• ฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าและหลากหลายกว่า
• ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการแข่งขัน

เวอร์ชัน:

• `demucs` (v1, 2019) - โมเดลรูปคลื่นดั้งเดิม
• `demucs_extra` (v2) - การฝึกอบรมขยาย
• `mdx_extra` (v3) - แนวทาง spectrogram แบบผสม
• `htdemucs` (v4, 2022) - Transformer แบบผสม
• `htdemucs_ft` (2023) - เวอร์ชันปรับแต่งละเอียด

การเปรียบเทียบคุณภาพ

เราทดสอบทั้งสองโมเดลกับเพลง 50 เพลงในหลายแนว นี่คือสิ่งที่เราพบ:

วิธีการทดสอบ: เราใช้เพลงที่มิกซ์อย่างมืออาชีพ 50 เพลงครอบคลุมหลายแนว คะแนนคุณภาพแสดงเปอร์เซ็นต์ของ stem ที่สกัดออกมาซึ่งได้รับการประเมินว่า "ปราศจากสิ่งผิดปกติ" โดยคณะกรรมการวิศวกรเสียง 5 คนที่ใช้มอนิเตอร์สตูดิโอ Stem ได้รับการประเมินสำหรับ: (1) การรั่วไหลจากแหล่งอื่น (2) สิ่งผิดปกติทางความถี่ (3) ปัญหาเฟส และ (4) ความชัดเจนโดยรวม การทดสอบทั้งหมดใช้ Spleeter 4stems และ Demucs htdemucs บนไฟล์ต้นฉบับเดียวกัน

การแยกเสียงร้อง

เปอร์เซ็นต์ = การแยกที่สะอาดโดยไม่มีสิ่งผิดปกติ

ความแตกต่างหลัก

Spleeter ผลิต:

• สิ่งผิดปกติ "เหมือนน้ำ" มากขึ้นบนเสียงร้อง
• เสียงเบสรั่วไหลไปยัง stem อื่น
• เสียงที่มีเฟสมากขึ้นในการมิกซ์ที่ซับซ้อน
• การประมวลผลเร็วกว่า

Demucs ผลิต:

• การแยกเสียงร้องที่สะอาดกว่า
• คำจำกัดความของเบสที่ดีกว่า
• "ประกายแสง" ของสิ่งผิดปกติน้อยกว่า
• เสียงที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นโดยรวม

การเปรียบเทียบความเร็ว

เวลาในการประมวลผลสำหรับเพลง 4 นาที:

เวลาอาจแตกต่างกันขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคุณ ประสิทธิภาพ GPU ขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานของ VRAM และการเพิ่มประสิทธิภาพ CUDA

ผู้ชนะ: Spleeter — เร็วกว่ามาก โดยเฉพาะบนระบบ CPU เพียงอย่างเดียว

การเปรียบเทียบด้วยภาพ: การแลกเปลี่ยนระหว่างคุณภาพและความเร็ว

นี่คือวิธีที่โมเดลเปรียบเทียบกันเมื่อคุณพล็อตคุณภาพกับเวลาประมวลผล สังเกตว่า Demucs ให้คุณภาพที่ดีกว่าอย่างมากสำหรับการลงทุนเวลาที่สมเหตุสมผล:

ข้อมูลเชิงลึกสำคัญ: Demucs htdemucs บรรลุจุดที่เหมาะสม—คุณภาพที่ยอดเยี่ยมโดยไม่มีเวลาประมวลผลมากเกินไป การกระโดดขึ้นของคุณภาพจาก Spleeter คุ้มค่ากับเวลาเพิ่มเติม 15-20 วินาทีสำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่

เมื่อใดควรใช้แต่ละตัว

ใช้ Spleeter เมื่อ:

• ความเร็วสำคัญกว่าคุณภาพ — การแสดงสด, ตัวอย่างรวดเร็ว
• ทำงานบนฮาร์ดแวร์จำกัด — CPU เก่า, ไม่มี GPU
• การประมวลผลแบบแบตช์หลายพันไฟล์ — คลังเก็บ, การจัดหมวดหมู่
• คุณภาพ "ดีพอ" — การฟังเป็นครั้งคราว, เดโมคร่าวๆ

ใช้ Demucs เมื่อ:

• คุณภาพเป็นสิ่งสำคัญ — การผลิตระดับมืออาชีพ, การเปิดตัว
• ทำงานกับการมิกซ์ที่ยาก — รีเวิร์บหนัก, การจัดเรียงที่ซับซ้อน
• สร้างผลิตภัณฑ์สุดท้าย — แทร็กคาราโอเกะ, รีมิกซ์, แซมเปิ้ล
• ความชัดของเสียงร้องสำคัญ — การสกัด acapella, การถอดเสียง

กรณีการใช้งานในโลกจริง

สำหรับดีเจ

คำแนะนำ: Demucs

ดีเจต้องการ acapella และเพลงบรรเลงที่สะอาด เวลาประมวลผลเพิ่มเติมคุ้มค่าสำหรับ:

• ช่วงเวลา acapella ที่คุ้มค่าสำหรับดร็อป
• การเปลี่ยนเพลงบรรเลงที่สะอาด
• วัสดุต้นทางสำหรับแมชอัพ

ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์: การสร้าง Acapella ของดีเจ

1. ใช้ Demucs htdemucs สำหรับการแยกเริ่มต้น
2. เปรียบเทียบ stem เสียงร้องกับต้นฉบับเพื่อระบุสิ่งผิดปกติ
3. ใช้ high-pass filter ที่ 150Hz เพื่อกำจัดการรั่วไหลของเบส
4. ใช้การบีบอัดเบา (อัตราส่วน 2:1) เพื่อปรับไดนามิก
5. ตรวจสอบความสอดคล้องของเฟสหากมิกซ์กับแทร็กอื่น
6. ส่งออกด้วยอัตราการสุ่มตัวอย่างดั้งเดิม (ไม่ต้องอัปแซมเปิ้ล)

ทำไมต้อง Demucs: การแยกเริ่มต้นที่สะอาดกว่าหมายถึงการประมวลผลแก้ไขน้อยลง รักษาคุณภาพเสียงร้องสำหรับระบบคลับ

สำหรับคาราโอเกะ

คำแนะนำ: Demucs

คาราโอเกะต้องการการกำจัดเสียงร้องที่เกือบสมบูรณ์:

• ร่องรอยเสียงร้องน้อยที่สุด
• เพลงบรรเลงเต็มที่ถูกรักษาไว้
• ไม่มีสิ่งผิดปกติที่รบกวน

สำหรับการฝึกซ้อมดนตรี

คำแนะนำ: ทั้งสองใช้ได้

หากคุณเพียงแค่ลบเครื่องดนตรีของคุณเพื่อฝึกซ้อม:

• Spleeter เร็วพอสำหรับการเตรียมตัวรวดเร็ว
• Demucs หากคุณต้องการ stem ที่สะอาดกว่า

สำหรับการสร้างแซมเปิ้ล/การผลิต

คำแนะนำ: Demucs

คุณภาพแซมเปิ้ลส่งผลโดยตรงต่อการผลิตของคุณ:

• จังหวะกลองที่สะอาดกว่า
• เส้นเบสที่แยกออก
• องค์ประกอบทำนองที่ใช้ได้

ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์: การสกัดจังหวะกลอง

1. แยกด้วย Demucs โดยใช้ `--shifts=5` สำหรับคุณภาพสูงสุด
2. สกัด stem กลองและระบุส่วนจังหวะที่ต้องการ
3. Time-stretch เพื่อให้ตรงกับจังหวะโปรเจกต์ของคุณหากจำเป็น
4. ใช้การปั้นแต่งทรานเซียนท์เบาเพื่อกู้คืนพลัง
5. EQ เพื่อกำจัดการรั่วไหลของเบส/ทำนองที่เหลืออยู่
6. เลเยอร์กับแซมเปิ้ลของคุณเองสำหรับจังหวะแบบผสม

ทำไมต้อง Demucs: การแยกกลองที่เหนือกว่าหมายถึงการบังทับความถี่น้อยลงและทรานเซียนท์ที่สะอาดกว่าสำหรับการสร้างแซมเปิ้ล

ปัญหาและข้อจำกัดทั่วไป

การเข้าใจจุดอ่อนของแต่ละโมเดลช่วยคุณแก้ปัญหา:

Spleeter ประสบปัญหากับ

• การรั่วไหลของรีเวิร์บเสียงร้อง: พรีรีเวิร์บและการสะท้อนของห้องมักคงอยู่ในเพลงบรรเลง
• สิ่งผิดปกติสเตอริโอ: การมิกซ์สเตอริโอกว้างอาจเกิดเสียงเฟส กลวง
• การรั่วไหลของไฮแฮต: ฉาบมักปนเปื้อน stem เสียงร้อง
• ความขุ่นของเบส: ความถี่ต่ำเบลอระหว่างเบสและ stem อื่นๆ
• การจัดเรียงที่ซับซ้อน: การมิกซ์หนาแน่นที่มีเนื้อหาความถี่ทับซ้อน

Demucs ประสบปัญหากับ

• การใช้หน่วยความจำมาก: htdemucs_ft ต้องการ 8GB+ RAM อาจแครชบนระบบที่มีน้อยกว่า
• เวลาประมวลผล: ช้ากว่า Spleeter 4-10 เท่า โดยเฉพาะบนระบบ CPU เพียงอย่างเดียว
• ข้อกำหนด GPU: ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดต้องการ GPU NVIDIA ทันสมัยที่มีการสนับสนุน CUDA
• เพลงยาว: ไฟล์ยาวกว่า 10 นาทีอาจถึงขีดจำกัดหน่วยความจำบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค

ทั้งสองโมเดลมีปัญหากับ

• การแพนอิงสุดขั้ว: องค์ประกอบที่แพนแบบฮาร์ดอาจทำให้การแยกสับสน
• การบิดเบือนหนัก: เสียงที่อิ่มตัว/ตัดลดคุณภาพการแยก
• การบันทึก lo-fi: การบันทึกที่เก่ามากหรือแหล่งที่มีบิตเรตต่ำ
• มาสเตอร์หนาแน่น: การมาสเตอริงสมัยใหม่แบบ brick-walled บีบอัดอย่างหนัก
• ทิมเบรที่คล้ายกัน: เสียงร้องและซินธ์ในช่วงความถี่เดียวกัน

เคล็ดลับมืออาชีพ: สำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ใช้เสียงแบบไม่สูญเสีย (WAV/FLAC) ที่อัตราการสุ่มตัวอย่าง 44.1kHz—รูปแบบที่ทั้งสองโมเดลได้รับการฝึกฝน

โมเดลเหล่านี้จะทำงานบนคอมพิวเตอร์ของคุณหรือไม่?

ก่อนติดตั้ง ตรวจสอบว่าฮาร์ดแวร์ของคุณสามารถจัดการกับแต่ละโมเดลได้หรือไม่:

การตรวจสอบฮาร์ดแวร์อย่างรวดเร็ว:

• มี 4GB RAM? ใช้ Spleeter
• มี 8GB+ RAM แต่ไม่มี GPU? Spleeter สำหรับความเร็ว, Demucs หากคุณอดทน
• มี 8GB+ RAM และ GPU ใดๆ? คุณสามารถรันทั้งสอง; แนะนำ Demucs
• ระบบไฮเอนด์ (16GB+ RAM, RTX 3060+)? Demucs htdemucs_ft เต็มสำหรับคุณภาพที่ดีที่สุด

หากฮาร์ดแวร์ของคุณจำกัด พิจารณา StemSplit แทน—มันทำงานบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่ทรงพลังดังนั้นฮาร์ดแวร์ท้องถิ่นของคุณไม่สำคัญ

วิธีเข้าถึงโมเดลเหล่านี้

DIY (ฟรี, เทคนิค)

Spleeter: ```bash

การติดตั้ง (ด้วยการสนับสนุน GPU หากมี)

pip install spleeter

การใช้งานพื้นฐาน - 4 stem (เสียงร้อง, กลอง, เบส, อื่นๆ)

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

เพียง 2 stem (เสียงร้อง + การบรรเลง) - เร็วกว่า

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

การประมวลผลแบบแบตช์หลายไฟล์

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

ปัญหาทั่วไปของ Spleeter:

• ช้าบน CPU: พฤติกรรมที่คาดหวัง พิจารณาเวอร์ชัน GPU
• ข้อผิดพลาด TensorFlow: ลอง `pip install tensorflow==2.5.0`
• การดาวน์โหลดโมเดลล้มเหลว: ตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต โมเดลดาวน์โหลดในการรันครั้งแรก

Demucs: ```bash

การติดตั้ง

pip install demucs

การใช้งานพื้นฐาน - เฉพาะเสียงร้อง

demucs --two-stems=vocals audio.mp3

ทั้งหมด 4 stem (เสียงร้อง, กลอง, เบส, อื่นๆ)

demucs audio.mp3

คุณภาพดีกว่า (ช้ากว่า) - แนะนำสำหรับงานสุดท้าย

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

การประมวลผลเร็วกว่า - ดีสำหรับตัวอย่าง

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

ปัญหาทั่วไปของ Demucs:

• หน่วยความจำไม่เพียงพอ: ลดค่า `--shifts` หรือใช้ `--device cpu`
• ข้อผิดพลาด CUDA: อัปเดตไดรเวอร์ GPU หรือใช้ `--device cpu`
• การประมวลผลช้า: ปกติบน CPU; GPU เร่งขึ้น 5-10 เท่า

ข้อกำหนดระบบ:

• Python 3.8 หรือใหม่กว่า
• 8GB+ RAM (แนะนำ 16GB สำหรับ Demucs)
• GPU ที่มีการสนับสนุน CUDA (ทางเลือกแต่แนะนำ)
• ความคุ้นเคยกับบรรทัดคำสั่ง

บริการออนไลน์ (ง่าย)

ข้ามการตั้งค่าและใช้บริการที่รันโมเดลเหล่านี้สำหรับคุณ:

คำตัดสิน

Demucs ดีกว่า สำหรับเกือบทุกกรณีการใช้งาน ความแตกต่างของคุณภาพมีนัยสำคัญและเห็นได้ชัด โดยเฉพาะใน:

• ความชัดของเสียงร้อง
• การแยกเบส
• การลดสิ่งผิดปกติ
• การจัดเรียงที่ซับซ้อน

Spleeter ยังมีคุณค่า สำหรับ:

• แอปพลิเคชันที่สำคัญด้านความเร็ว
• ฮาร์ดแวร์จำกัด
• สถานการณ์ "ดีพอ"

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ เราแนะนำให้ใช้บริการอย่าง StemSplit ที่รันโมเดล Demucs ล่าสุดโดยไม่ต้องตั้งค่าทางเทคนิค คุณจะได้รับคุณภาพ Demucs โดยไม่มีความซับซ้อนของบรรทัดคำสั่ง

ลองการแยกคุณภาพ Demucs →

---

เคล็ดลับสำหรับผลลัพธ์การแยกที่ดีขึ้น

ไม่ว่าคุณจะเลือก Spleeter หรือ Demucs เทคนิคเหล่านี้ปรับปรุงคุณภาพเอาต์พุต:

แนวทางปฏิบัติทั่วไปที่ดีที่สุด

1. ใช้อินพุตแบบไม่สูญเสีย: ไฟล์ WAV หรือ FLAC ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า MP3/AAC อย่างเห็นได้ชัด
2. หลีกเลี่ยงการเข้ารหัสซ้ำ: อย่าแยกไฟล์ที่แยกแล้วหรือแหล่งคุณภาพต่ำ
3. จับคู่ข้อมูลการฝึก: อัตราการสุ่มตัวอย่าง 44.1kHz เหมาะสม (ทั้งสองโมเดลฝึกฝนในนี้)
4. ทำให้ปกติอย่างระมัดระวัง: เสียงที่เงียบมากหรือตัดอาจทำงานได้แย่ลง
5. เก็บต้นฉบับไว้: เก็บไฟล์ต้นทางไว้เสมอเพื่อเปรียบเทียบ

เคล็ดลับเฉพาะ Demucs

• ใช้ `--shifts=5` สำหรับคุณภาพสูงกว่า (ประมวลผลด้วยการเลื่อน 5 ครั้งและหาค่าเฉลี่ย)
• ลอง `--overlap=0.5` เพื่อลดสิ่งผิดปกติขอบเขตระหว่างชิ้น
• สำหรับไฟล์ยาว ใช้ `--segment` เพื่อประมวลผลในชิ้นเล็กลง
• ทดลองกับโมเดล: htdemucs vs htdemucs_ft สามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
• รวมเอาต์พุต: ผู้ใช้ขั้นสูงผสมผลลัพธ์จากหลายโมเดล

เคล็ดลับเฉพาะ Spleeter

• 4stems มักเอาชนะ 5stems เว้นแต่คุณต้องการเปียโนแยกเฉพาะ
• ใช้เอาต์พุต WAV: คุณภาพดีกว่า MP3 สำหรับการประมวลผลต่อไป
• แบตช์อย่างชาญฉลาด: ประมวลผลแทร็กที่คล้ายกัน (แนวเพลง/ยุคเดียวกัน)

การประมวลผลหลัง

หลังการแยก พิจารณา:

• การทำความสะอาด EQ: ลบเสียงก้องความถี่ต่ำ (<50Hz) จากเสียงร้อง
• การจัดเฟส: ตรวจสอบความเข้ากันได้แบบโมโนหากมิกซ์ stem
• การลดสิ่งผิดปกติ: การลดเสียงรบกวนเบาสามารถทำความสะอาดประกายแสง
• การทำให้ปกติ: จับคู่ระดับระหว่าง stem ที่แยก

---

คำถามที่พบบ่อย

Spleeter หรือ Demucs ดีกว่าสำหรับการกำจัดเสียงร้อง?

Demucs ให้การกำจัดเสียงร้องที่ดีกว่าอย่างมาก ด้วยคะแนนคุณภาพสูงกว่า 10-15% ในการทดสอบของเรา ความแตกต่างเห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในการมิกซ์ที่ซับซ้อนกับรีเวิร์บ

ฉันสามารถรัน Demucs บนคอมพิวเตอร์ของฉันได้หรือไม่?

ใช่ แต่ต้องการ Python และ GPU เป็นอุดมคติ สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ บริการออนไลน์อย่าง StemSplit ง่ายกว่าและให้ผลลัพธ์เหมือนกัน

ทำไม Spleeter เร็วกว่า Demucs?

Spleeter ใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียบง่ายกว่า แนวทาง transformer แบบผสมของ Demucs ต้องการการคำนวณมากกว่าแต่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

มีโมเดลที่ดีกว่า Demucs หรือไม่?

โมเดลเป็นกรรมสิทธิ์บางตัว (เช่น LALAL.AI) อ้างว่าได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในแหล่งที่มา

เฉพาะ สำหรับโอเพนซอร์ส Demucs htdemucs_ft เป็นที่ดีที่สุดในปัจจุบัน

Spleeter จะได้รับการอัปเดตหรือไม่?

ไม่น่าจะ Deezer ไม่ได้อัปเดต Spleeter ตั้งแต่ 2019 และพวกเขาได้แถลงว่ามัน "สมบูรณ์แล้ว" Demucs ยังคงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องที่ Meta

การแยก stem แม่นยำแค่ไหน?

ไม่มีการแยกที่สมบูรณ์แบบ 100% คาดหวังการแยก 85-95% ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของวัสดุต้นทาง การมิกซ์หนาแน่นที่มีเนื้อหาความถี่ทับซ้อนยากที่สุดในการแยก แทร็กที่บันทึกดีพร้อมการแยกเครื่องดนตรีที่ชัดเจนทำงานได้ดีที่สุด

ฉันสามารถใช้ stem ที่แยกในเชิงพาณิชย์ได้หรือไม่?

เครื่องมือ (Spleeter/Demucs) ใช้ในเชิงพาณิชย์ได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาต MIT แต่คุณยังต้องการสิทธิ์ในเพลงพื้นฐาน การแยกวัสดุที่มีลิขสิทธิ์ไม่เปลี่ยนสถานะลิขสิทธิ์—คุณต้องการอนุญาตจากผู้ถือสิทธิ์

ฉันควรใช้เวอร์ชัน Demucs ไหน?

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่: htdemucs สมดุลคุณภาพและความเร็วดี สำหรับคุณภาพที่ดีที่สุด: htdemucs_ft (เวอร์ชันปรับแต่งละเอียด) สำหรับผลลัพธ์เร็วกว่า: mdx_extra หากไม่แน่ใจ เริ่มต้นด้วย htdemucs

ฉันสามารถรันทั้งสองโมเดลและรวมผลลัพธ์ได้หรือไม่?

ใช่! ผู้ใช้ขั้นสูงมักแยกด้วยหลายโมเดลและเลือก stem ที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละองค์ประกอบ นี่ต้องการทักษะวิศวกรรมเสียงเพื่อจัดเฟสและระดับอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น: ใช้เสียงร้อง Demucs กับกลอง Spleeter หากหนึ่งทำงานได้ดีกว่า

รูปแบบไฟล์สำคัญหรือไม่?

อย่างแน่นอน รูปแบบไม่สูญเสีย (WAV, FLAC, AIFF) ให้วัสดุต้นทางที่ดีกว่ารูปแบบบีบอัด (MP3, AAC, OGG) MP3 บิตเรตสูงกว่า (320kbps) ทำงานได้ดีกว่าบิตเรตต่ำกว่า โมเดลไม่สามารถกู้คืนข้อมูลที่สูญหายจากการบีบอัดแล้ว

ทำไมบางเพลงแยกได้ดีกว่าเพลงอื่น?

คุณภาพการแยกขึ้นอยู่กับ: (1) คุณภาพการบันทึก (2) ความหนาแน่นของการมิกซ์ (3) การทับซ้อนความถี่ระหว่างเครื่องดนตรี (4) การบีบอัดการมาสเตอริง (5) เอฟเฟกต์เช่นรีเวิร์บ การบันทึกในสตูดิโอที่สะอาดและแยกดีทำงานได้ดีที่สุด การบันทึกสดหรือแทร็กที่ประมวลผลหนักท้าทายกว่า