อธิบายการแยก Stem: วิธี AI แยกดนตรีเป็นส่วนๆ (2026)

การแยก stem ได้ปฏิวัติวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับดนตรีที่บันทึกไว้ สิ่งที่เคยต้องการการเข้าถึงการบันทึกหลายแทร็กต้นฉบับ ตอนนี้เป็นไปได้กับเพลงใดก็ได้ ขอบคุณ AI แต่มันทำงานอย่างไรจริงๆ? มาทำความเข้าใจเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์เบื้องหลังการแยกเสียงสมัยใหม่

การแยก Stem คืออะไร?

การแยก stem (เรียกอีกอย่างว่า source separation หรือ audio demixing) คือกระบวนการแยกองค์ประกอบแต่ละตัวจากการบันทึกเสียงที่มิกซ์แล้ว เพลงป๊อปทั่วไปประกอบด้วย:

• เสียงร้อง - เสียงร้องนำ เสียงประสาน เสียงร้องสนับสนุน
• กลอง - Kick, snare, hi-hats, cymbals, เครื่องกระทบ
• เบส - เบสกีตาร์ ซินธิเบส
• อื่นๆ - กีตาร์ คีย์ ซินธิไซเซอร์ สตริง เอฟเฟกต์

การแยก stem AI รับไฟล์สเตอริโอที่มิกซ์แล้วและส่งออกแต่ละองค์ประกอบเป็นแทร็กแยก ทำให้คุณ:

• ลบเสียงร้องสำหรับคาราโอเกะ
• แยก acapella สำหรับ remix
• แยกกลองสำหรับการสกัดตัวอย่าง
• Mute เครื่องดนตรีสำหรับการฝึกฝน

วิทยาศาสตร์เบื้องหลังการแยก AI

วิธีที่วิธีการดั้งเดิมล้มเหลว

ก่อน AI วิศวกรเสียงลองเทคนิคต่างๆ:

Phase cancellation (1960s-2000s):

• ใช้ประโยชน์จากเสียงร้องที่อยู่ตรงกลาง
• ใช้งานได้เฉพาะมิกซ์บางอย่าง
• ลบทุกอย่างตรงกลาง รวมถึงเบส
• คุณภาพแย่มาก

Frequency filtering (1970s-2000s):

• ตัดความถี่ที่เกี่ยวข้องกับเสียงร้อง
• ทำลาย instrumental อย่างรุนแรง
• เหลือร่องรอยเสียงร้องชัดเจน
• มีประโยชน์เพียงเล็กน้อย

Spectral editing (2000s):

• การลบด้วยตนเองโดยใช้ spectrograms
• ใช้เวลานาน
• ต้องมีความเชี่ยวชาญ
• ผลลัพธ์ยังไม่สมบูรณ์แบบ

การปฏิวัติ AI

การแยก stem สมัยใหม่ใช้ deep neural networks ที่ฝึกฝนบนเพลงหลายล้านเพลง นี่คือวิธีทำงาน:

1. การวิเคราะห์ Spectrogram

AI แปลงเสียงเป็นภาพแทนภาพที่เรียกว่า spectrogram ซึ่งแสดง:

• ความถี่ (pitch) บนแกน Y
• เวลาบนแกน X
• Amplitude (ความดัง) เป็นความเข้มของสี

2. การจดจำรูปแบบ

Neural network ได้เรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับเครื่องดนตรีต่างๆ:

• Formants และความถี่เสียงร้อง
• Transients และ timbres กลอง
• ความถี่พื้นฐานเบส
• Harmonics กีตาร์และเปียโน

3. การสร้าง Mask

AI สร้าง "mask" สำหรับแต่ละ stem — โดยพื้นฐานตัดสินใจว่าส่วนใดของ spectrogram belong กับเครื่องดนตรีใด

4. การสร้างใหม่

แต่ละ mask ถูกใช้กับ spectrogram เดิม และ stem ที่แยกแล้วถูกแปลงกลับเป็นเสียง

โมเดล AI สำคัญสำหรับการแยก Stem

Spleeter (Deezer, 2019)

โซลูชันโอเพนซอร์สที่ใช้ได้อย่างกว้างขวางครั้งแรก:

• โหมด 2-stem และ 5-stem
• การประมวลผลเร็ว
• คุณภาพ baseline ดี
• เริ่มการปฏิวัติการแยก AI

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

ผู้นำอุตสาหกรรมปัจจุบัน:

• คุณภาพการแยกที่เหนือกว่า
• เวอร์ชันสถาปัตยกรรมหลายเวอร์ชัน (v1, v2, v3, htdemucs, htdemucs_ft)
• จัดการ 2, 4 และ 6 stem
• ใช้โดยบริการมืออาชีพส่วนใหญ่

OpenUnmix (Sony, 2019)

โมเดลที่เน้นการวิจัย:

• สถาปัตยกรรมสะอาด
• ดีสำหรับการใช้งานทางวิชาการ
• คุณภาพต่ำกว่า Demucs เล็กน้อย

MDX-Net (2021-2023)

โมเดลที่ชนะการแข่งขัน:

• แนวทางแบบ ensemble
• คุณภาพสูงสุดใน benchmark
• ใช้การคำนวณมากขึ้น

คุณภาพการแยก: สิ่งที่คาดหวัง

AI สมัยใหม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีอย่างน่าทึ่ง แต่การเข้าใจข้อจำกัดช่วยตั้งความคาดหวัง:

สิ่งที่ AI ทำได้ดี

สถานการณ์ที่ท้าทาย

• Reverb หนัก - ทำให้ขอบเขตระหว่างแหล่งที่มาคลุมเครือ
• เสียงร้องซ้อนกัน - เสียงหลายเสียงแยกยากขึ้น
• Panning สุดขั้ว - มิกซ์ที่ผิดปกติสามารถทำให้โมเดลสับสน
• การบันทึก Lo-fi - ข้อมูลน้อยลงสำหรับ AI ทำงาน
• การบันทึกสด - เสียงรบกวนแวดล้อมทำให้การแยกซับซ้อน

การใช้งานจริง

การผลิตดนตรี

การสกัดตัวอย่างและการ Remix:

• แยก drum breaks ที่ได้รับอนุญาตทางกฎหมายผ่านการออกใบอนุญาต
• แยกเสียงร้องสำหรับ mashup
• สร้างการจัดเรียงใหม่จากเพลงที่มีอยู่

การฝึกฝนและการเรียนรู้:

• ลบเครื่องดนตรีของคุณเพื่อเล่นตาม
• ชะลอส่วนที่แยกแล้ว
• ศึกษาการจัดเรียงทีละโน้ต

การสร้างเนื้อหา

YouTube และ TikTok:

• สร้าง instrumental สำหรับดนตรีพื้นหลัง
• ลบเสียงร้องสำหรับ voiceover
• แยกองค์ประกอบเสียงสำหรับการแก้ไข

พอดคาสต์:

• ทำความสะอาดเสียงสัมภาษณ์
• สร้างเตียงดนตรีที่กำหนดเอง
• แยกคำพูดจากพื้นหลัง

DJing และการแสดงสด

การมิกซ์สร้างสรรค์:

• Acapella drops
• การเปลี่ยนผ่านกลองที่แยกแล้ว
• Bass-only buildups

การสร้าง Mashup:

• รวมเสียงร้องจากแทร็กหนึ่งกับ instrumental จากอีกแทร็ก
• ซ้อนองค์ประกอบอย่างสร้างสรรค์

วิธีที่โหมด Stem ต่างๆ ทำงาน

การแยก 2-Stem

แบ่งเสียงเป็น:

1. เสียงร้อง - เนื้อหาทางเสียงทั้งหมด
2. Accompaniment - ทุกอย่างอื่น

เหมาะสำหรับ: แทร็กคาราโอเกะ การสกัด acapella ง่ายๆ

การแยก 4-Stem

แบ่งเสียงเป็น:

1. เสียงร้อง
2. กลอง - ชุดกลองเต็ม
3. เบส - เบสกีตาร์/ซินธิ
4. อื่นๆ - ทุกอย่างอื่น (กีตาร์ คีย์ ฯลฯ)

เหมาะสำหรับ: งาน DJ การสกัดตัวอย่าง การฝึกฝน

การแยก 6-Stem

แบ่งเสียงเป็น:

1. เสียงร้อง
2. กลอง
3. เบส
4. กีตาร์ - อะคูสติกและไฟฟ้า
5. เปียโน - คีย์และซินธิ
6. อื่นๆ - องค์ประกอบที่เหลือ

เหมาะสำหรับ: การควบคุม remix เต็มรูปแบบ การฝึกฝนโดยละเอียด

อนาคตของการแยก Stem

การแยก AI ยังคงปรับปรุงอย่างรวดเร็ว:

การพัฒนาปัจจุบัน:

• การแยกแบบเรียลไทม์สำหรับการใช้งานสด
• การจัดการ reverb และเอฟเฟกต์ที่ดีขึ้น
• การลด artifact ที่ปรับปรุง
• หมวดหมู่ stem เพิ่มเติม

เร็วๆ นี้:

• การแยกองค์ประกอบกลองแต่ละตัว (kick, snare, hi-hat)
• การลบ reverb และการแยกเสียงร้อง
• การประมวลผลเฉพาะเครื่องดนตรี
• การประมวลผลแบบ mobile-native

ลองเอง

สัมผัสการแยก stem สมัยใหม่ด้วย StemSplit's stem splitter อัปโหลดเพลงใดก็ได้และรับตัวอย่างฟรี 30 วินาที — ไม่ต้องสร้างบัญชี

แยกเพลงแรกของคุณ →

---

คำถามที่พบบ่อย

การแยก stem AI แม่นยำแค่ไหน?

AI สมัยใหม่บรรลุความแม่นยำ 90-95% บนการบันทึกสตูดิโอทั่วไป คุณภาพขึ้นอยู่กับวัสดุแหล่งที่มา โดยมิกซ์สตูดิโอที่สะอาดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

AI แยกเสียงร้องได้สมบูรณ์แบบหรือไม่?

ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ใกล้เคียง คาดหวังการลบเนื้อหาไม่ใช่เสียงร้อง 90-97% และในทางกลับกัน การรั่วไหลบางอย่างเป็นเรื่องปกติ โดยเฉพาะกับมิกซ์ที่มี reverb หนัก

ความแตกต่างระหว่าง stem และ multitrack คืออะไร?

Stem เป็น submix (เช่น กลองทั้งหมดรวมกัน) ในขณะที่ multitrack เป็นการบันทึกแต่ละตัว (ไมโครโฟน kick, snare mic ฯลฯ) การแยก AI สร้าง stem ไม่ใช่ multitrack จริง

ทำไมเพลงบางเพลงแยกได้ดีกว่าเพลงอื่น?

คุณภาพการแยกขึ้นอยู่กับมิกซ์ต้นฉบับ เพลงที่มีเสียงร้องชัดเจน อยู่ตรงกลาง และตำแหน่งเครื่องดนตรีที่แตกต่างกันแยกได้ดีที่สุด มิกซ์ที่หนาแน่น ประมวลผลหนัก หรือทดลองสามารถลดคุณภาพได้