Spleeter vs Demucs: Công Cụ Tách Stem AI Nào Tốt Hơn? (2026)

Spleeter và Demucs là hai mô hình AI mã nguồn mở phổ biến nhất để tách stem âm thanh. Nhưng cái nào thực sự tốt hơn? Chúng tôi đã kiểm tra cả hai một cách kỹ lưỡng để đưa ra câu trả lời rõ ràng.

TL;DR: Demucs cho chất lượng tốt hơn đáng kể, đặc biệt trên các bản mix phức tạp. Spleeter nhanh hơn nhưng đã lỗi thời. Để có kết quả tốt nhất, hãy sử dụng các dịch vụ như StemSplit chạy các mô hình Demucs mới nhất.

So Sánh Nhanh

Hướng Dẫn Quyết Định Nhanh

Không chắc chọn cái nào? Sơ đồ quyết định này sẽ giúp bạn quyết định trong vài giây:

Giải Thích Về Các Mô Hình

Spleeter (Deezer, 2019)

GitHub Repository

Spleeter là một cuộc cách mạng khi Deezer phát hành nó vào tháng 11 năm 2019. Đây là công cụ tách stem chất lượng cao, dễ sử dụng đầu tiên có sẵn cho mọi người.

Cách hoạt động:

• Sử dụng mạng nơ-ron tích chập U-Net
• Xử lý phổ tần (biểu diễn tần số)
• Được huấn luyện trên bộ dữ liệu độc quyền của Deezer
• Cung cấp các chế độ 2, 4 và 5 stem

Các phiên bản:

• 2stems - Giọng hát + nhạc đệm
• 4stems - Giọng hát, trống, bass, khác
• 5stems - Giọng hát, trống, bass, piano, khác

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

GitHub Repository

Demucs bắt đầu như một dự án nghiên cứu tại Facebook AI (nay là Meta) và đã phát triển đáng kể qua nhiều phiên bản.

Cách hoạt động:

• Sử dụng xử lý dựa trên sóng âm (các phiên bản mới hơn)
• Kiến trúc transformer lai (htdemucs)
• Được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn hơn, đa dạng hơn
• Liên tục được cải thiện qua các cuộc thi

Các phiên bản:

• demucs (v1, 2019) - Mô hình sóng âm gốc
• demucs_extra (v2) - Huấn luyện mở rộng
• mdx_extra (v3) - Phương pháp phổ tần lai
• htdemucs (v4, 2022) - Transformer lai
• htdemucs_ft (2023) - Phiên bản tinh chỉnh

So Sánh Chất Lượng

Chúng tôi đã kiểm tra cả hai mô hình trên 50 bài hát thuộc nhiều thể loại. Đây là những gì chúng tôi phát hiện:

Phương pháp kiểm tra: Chúng tôi sử dụng 50 bài hát được mix chuyên nghiệp trải dài nhiều thể loại. Điểm chất lượng đại diện cho tỷ lệ phần trăm các stem được trích xuất được đánh giá là "không có nhiễu" bởi một nhóm 5 kỹ sư âm thanh sử dụng loa studio. Các stem được đánh giá về: (1) nhiễu từ các nguồn khác, (2) nhiễu tần số, (3) vấn đề pha, và (4) độ rõ tổng thể. Tất cả các bài kiểm tra sử dụng Spleeter 4stems và Demucs htdemucs trên các tệp nguồn giống hệt nhau.

Tách Giọng Hát

Phần trăm = tách sạch không có nhiễu

Sự Khác Biệt Chính

Spleeter tạo ra:

• Nhiều nhiễu "nước" hơn trên giọng hát
• Bass bị nhiễu vào các stem khác
• Âm thanh pha hơn trên các bản mix phức tạp
• Xử lý nhanh hơn

Demucs tạo ra:

• Tách giọng hát sạch hơn
• Định nghĩa bass tốt hơn
• Ít nhiễu "lấp lánh" hơn
• Âm thanh tự nhiên hơn tổng thể

So Sánh Tốc Độ

Thời gian xử lý cho một bài hát 4 phút:

Thời gian có thể thay đổi tùy theo phần cứng của bạn. Hiệu suất GPU phụ thuộc vào khả năng VRAM và tối ưu hóa CUDA.

Người chiến thắng: Spleeter — nhanh hơn đáng kể, đặc biệt trên các hệ thống chỉ có CPU.

So Sánh Trực Quan: Đánh Đổi Chất Lượng-Tốc Độ

Đây là cách các mô hình so sánh khi bạn vẽ biểu đồ chất lượng so với thời gian xử lý. Lưu ý cách Demucs mang lại chất lượng tốt hơn đáng kể với khoản đầu tư thời gian hợp lý:

Thông tin chính: Demucs htdemucs đạt điểm ngọt ngào—chất lượng xuất sắc mà không tốn quá nhiều thời gian xử lý. Sự cải thiện chất lượng từ Spleeter đáng giá với thêm 15-20 giây cho hầu hết các trường hợp sử dụng.

Khi Nào Sử Dụng Mỗi Công Cụ

Sử Dụng Spleeter Khi:

• Tốc độ quan trọng hơn chất lượng — biểu diễn trực tiếp, xem trước nhanh
• Chạy trên phần cứng hạn chế — CPU cũ, không có GPU
• Xử lý hàng loạt hàng nghìn tệp — lưu trữ, phân loại
• Chất lượng "đủ tốt" — nghe thông thường, demo thô

Sử Dụng Demucs Khi:

• Chất lượng là ưu tiên — sản xuất chuyên nghiệp, phát hành
• Làm việc với các bản mix khó — reverb nặng, sắp xếp phức tạp
• Tạo sản phẩm cuối cùng — bản karaoke, remix, mẫu
• Độ rõ giọng hát quan trọng — trích xuất acapella, phiên âm

Trường Hợp Sử Dụng Thực Tế

Cho DJ

Khuyến nghị: Demucs

DJ cần acapella và nhạc nền sạch. Thời gian xử lý thêm là đáng giá cho:

• Khoảnh khắc acapella đáng drop
• Chuyển tiếp nhạc nền sạch
• Nguyên liệu mashup

Ví dụ Quy Trình: Tạo Acapella Cho DJ

1. Sử dụng Demucs htdemucs để tách ban đầu
2. So sánh stem giọng hát với bản gốc để xác định nhiễu
3. Áp dụng bộ lọc high-pass ở 150Hz để loại bỏ nhiễu bass
4. Sử dụng nén nhẹ (tỷ lệ 2:1) để cân bằng động học
5. Kiểm tra tính nhất quán pha nếu trộn với các track khác
6. Xuất ở tốc độ mẫu gốc (không tăng mẫu)

Tại sao Demucs: Tách ban đầu sạch hơn có nghĩa là ít xử lý sửa chữa hơn, bảo tồn chất lượng giọng hát cho hệ thống club.

Cho Karaoke

Khuyến nghị: Demucs

Karaoke yêu cầu loại bỏ giọng hát gần như hoàn hảo:

• Tối thiểu dấu vết giọng hát
• Nhạc nền đầy đủ được bảo tồn
• Không có nhiễu gây mất tập trung

Cho Luyện Tập Âm Nhạc

Khuyến nghị: Cả hai đều hoạt động

Nếu bạn chỉ loại bỏ nhạc cụ của mình để luyện tập:

• Spleeter đủ nhanh để chuẩn bị nhanh
• Demucs nếu bạn cần stem sạch hơn

Cho Sampling/Sản Xuất

Khuyến nghị: Demucs

Chất lượng mẫu ảnh hưởng trực tiếp đến sản xuất của bạn:

• Break trống sạch hơn
• Dòng bass cô lập
• Yếu tố giai điệu có thể sử dụng

Ví dụ Quy Trình: Trích Xuất Break Trống

1. Tách với Demucs sử dụng --shifts=5 để có chất lượng tối đa
2. Trích xuất stem trống và xác định phần break mong muốn
3. Time-stretch để khớp với tempo dự án của bạn nếu cần
4. Áp dụng định hình transient nhẹ để khôi phục độ punch
5. EQ để loại bỏ bất kỳ nhiễu bass/giai điệu còn lại
6. Lớp với các mẫu của riêng bạn để có break lai

Tại sao Demucs: Tách trống vượt trội có nghĩa là ít che phủ tần số và transient sạch hơn cho sampling.

Vấn Đề & Hạn Chế Thường Gặp

Hiểu điểm yếu của mỗi mô hình giúp bạn làm việc xung quanh chúng:

Spleeter Gặp Khó Khăn Với

• Nhiễu reverb giọng hát: Pre-reverb và phản xạ phòng thường vẫn còn trong nhạc nền
• Nhiễu stereo: Mix stereo rộng có thể tạo ra âm thanh pha, rỗng
• Nhiễu hi-hat: Cymbal thường làm nhiễm stem giọng hát
• Bass mờ đục: Tần số thấp mờ giữa bass và các stem khác
• Sắp xếp phức tạp: Mix dày đặc với tần số chồng chéo

Demucs Gặp Khó Khăn Với

• Tốn bộ nhớ: htdemucs_ft yêu cầu 8GB+ RAM, có thể crash trên hệ thống có ít hơn
• Thời gian xử lý: Chậm hơn 4-10 lần so với Spleeter, đặc biệt trên các hệ thống chỉ có CPU
• Yêu cầu GPU: Kết quả tốt nhất cần GPU NVIDIA hiện đại với hỗ trợ CUDA
• Bài hát dài: Tệp trên 10 phút có thể đạt giới hạn bộ nhớ trên phần cứng tiêu dùng

Cả Hai Mô Hình Đều Gặp Khó Khăn Với

• Panning cực đoan: Các phần tử pan cứng có thể làm nhầm lẫn việc tách
• Distortion nặng: Âm thanh bão hòa/clip giảm chất lượng tách
• Bản ghi lo-fi: Bản ghi rất cũ hoặc nguồn bitrate thấp
• Master dày đặc: Mastering hiện đại bị nén nặng, brick-walled
• Timbre tương tự: Giọng hát và synth trong cùng dải tần số

Mẹo Pro: Để có kết quả tốt nhất, sử dụng âm thanh không mất mát (WAV/FLAC) ở tốc độ mẫu 44.1kHz—định dạng cả hai mô hình được huấn luyện.

Các Mô Hình Này Có Chạy Trên Máy Tính Của Bạn Không?

Trước khi cài đặt, kiểm tra xem phần cứng của bạn có thể xử lý mỗi mô hình không:

Kiểm Tra Phần Cứng Nhanh:

• Có 4GB RAM? Dùng Spleeter
• Có 8GB+ RAM nhưng không có GPU? Spleeter để tốc độ, Demucs nếu bạn kiên nhẫn
• Có 8GB+ RAM và bất kỳ GPU nào? Bạn có thể chạy cả hai; khuyến nghị Demucs
• Hệ thống cao cấp (16GB+ RAM, RTX 3060+)? Demucs htdemucs_ft đầy đủ để có chất lượng tốt nhất

Nếu phần cứng của bạn hạn chế, hãy cân nhắc sử dụng StemSplit thay thế—nó chạy trên các máy chủ đám mây mạnh mẽ nên phần cứng cục bộ của bạn không quan trọng.

Cách Truy Cập Các Mô Hình Này

Tự Làm (Miễn Phí, Kỹ Thuật)

Spleeter:

# Cài đặt (với hỗ trợ GPU nếu có)
pip install spleeter

# Sử dụng cơ bản - 4 stems (giọng hát, trống, bass, khác)
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output audio.mp3

# Chỉ 2 stems (giọng hát + nhạc đệm) - nhanh hơn
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio.mp3

# Xử lý hàng loạt nhiều tệp
spleeter separate -p spleeter:4stems -o output *.mp3

Vấn Đề Spleeter Thường Gặp:

• Chậm trên CPU: Hành vi mong đợi, cân nhắc phiên bản GPU
• Lỗi TensorFlow: Thử pip install tensorflow==2.5.0
• Tải mô hình thất bại: Kiểm tra kết nối internet, mô hình tải xuống khi chạy lần đầu

Demucs:

# Cài đặt
pip install demucs

# Sử dụng cơ bản - chỉ giọng hát
demucs --two-stems=vocals audio.mp3

# Tất cả 4 stems (giọng hát, trống, bass, khác)
demucs audio.mp3

# Chất lượng tốt hơn (chậm hơn) - khuyến nghị cho công việc cuối cùng
demucs -n htdemucs_ft --shifts=5 audio.mp3

# Xử lý nhanh hơn - tốt cho xem trước
demucs -n htdemucs --shifts=1 audio.mp3

Vấn Đề Demucs Thường Gặp:

• Hết bộ nhớ: Giảm giá trị --shifts hoặc sử dụng --device cpu
• Lỗi CUDA: Cập nhật driver GPU hoặc sử dụng --device cpu
• Xử lý chậm: Bình thường trên CPU; GPU tăng tốc 5-10 lần

Yêu Cầu Hệ Thống:

• Python 3.8 trở lên
• 8GB+ RAM (16GB khuyến nghị cho Demucs)
• GPU với hỗ trợ CUDA (tùy chọn nhưng khuyến nghị)
• Quen thuộc với dòng lệnh

Dịch Vụ Trực Tuyến (Dễ Dàng)

Bỏ qua thiết lập và sử dụng các dịch vụ chạy các mô hình này cho bạn:

Kết Luận

Demucs tốt hơn cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng. Sự khác biệt về chất lượng là đáng kể và đáng chú ý, đặc biệt trên:

• Độ rõ giọng hát
• Tách bass
• Giảm nhiễu
• Sắp xếp phức tạp

Spleeter vẫn có giá trị cho:

• Ứng dụng quan trọng về tốc độ
• Phần cứng hạn chế
• Kịch bản "đủ tốt"

Đối với hầu hết người dùng, chúng tôi khuyến nghị sử dụng dịch vụ như StemSplit chạy các mô hình Demucs mới nhất mà không yêu cầu thiết lập kỹ thuật. Bạn có được chất lượng Demucs mà không có độ phức tạp dòng lệnh.

Thử Tách Chất Lượng Demucs →

---

Mẹo Để Có Kết Quả Tách Tốt Hơn

Dù bạn chọn Spleeter hay Demucs, các kỹ thuật này cải thiện chất lượng đầu ra:

Thực Hành Tốt Nhất Chung

1. Sử dụng đầu vào không mất mát: Tệp WAV hoặc FLAC tạo ra kết quả tốt hơn đáng chú ý so với MP3/AAC
2. Tránh mã hóa lại: Đừng tách các tệp đã được tách hoặc nguồn chất lượng thấp
3. Khớp dữ liệu huấn luyện: Tốc độ mẫu 44.1kHz là tối ưu (cả hai mô hình được huấn luyện trên điều này)
4. Chuẩn hóa cẩn thận: Âm thanh cực kỳ yên tĩnh hoặc clipping có thể hoạt động kém hơn
5. Giữ bản gốc: Luôn bảo tồn tệp nguồn để so sánh

Mẹo Cụ Thể Cho Demucs

• Sử dụng --shifts=5 để có chất lượng cao hơn (xử lý với 5 shift khác nhau và trung bình)
• Thử --overlap=0.5 để giảm nhiễu ranh giới giữa các đoạn
• Cho tệp dài sử dụng --segment để xử lý trong các đoạn nhỏ hơn
• Thử nghiệm với các mô hình: htdemucs vs htdemucs_ft có thể tạo ra kết quả khác nhau
• Kết hợp đầu ra: Người dùng nâng cao trộn kết quả từ nhiều mô hình

Mẹo Cụ Thể Cho Spleeter

• 4stems thường tốt hơn 5stems trừ khi bạn cụ thể cần piano được cô lập
• Sử dụng đầu ra WAV: Chất lượng tốt hơn MP3 để xử lý thêm
• Xử lý hàng loạt khôn ngoan: Xử lý các track tương tự cùng nhau (cùng thể loại/thời đại)

Hậu Xử Lý

Sau khi tách, cân nhắc:

• Dọn dẹp EQ: Loại bỏ tiếng ồn tần số thấp (<50Hz) từ giọng hát
• Căn chỉnh pha: Kiểm tra khả năng tương thích mono nếu trộn stems
• Giảm nhiễu: Giảm nhiễu nhẹ có thể làm sạch shimmer
• Chuẩn hóa: Khớp mức giữa các stems đã tách

---

Câu Hỏi Thường Gặp

Spleeter hay Demucs tốt hơn cho việc loại bỏ giọng hát?

Demucs tạo ra việc loại bỏ giọng hát tốt hơn đáng kể, với điểm chất lượng cao hơn 10-15% trong kiểm tra của chúng tôi. Sự khác biệt đặc biệt đáng chú ý trên các bản mix phức tạp với reverb.

Tôi có thể chạy Demucs trên máy tính của mình không?

Có, nhưng nó yêu cầu Python và lý tưởng là GPU. Đối với hầu hết người dùng, các dịch vụ trực tuyến như StemSplit dễ dàng hơn và tạo ra kết quả giống hệt.

Tại sao Spleeter nhanh hơn Demucs?

Spleeter sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron đơn giản hơn. Phương pháp transformer lai của Demucs tính toán nhiều hơn nhưng tạo ra kết quả tốt hơn.

Có mô hình nào tốt hơn Demucs không?

Một số mô hình độc quyền (như của LALAL.AI) tuyên bố kết quả tốt hơn trên các nguồn cụ thể. Đối với mã nguồn mở, Demucs htdemucs_ft hiện là tốt nhất có sẵn.

Spleeter có được cập nhật không?

Không chắc. Deezer chưa cập nhật Spleeter kể từ năm 2019, và họ đã tuyên bố nó "hoàn chỉnh tính năng." Demucs tiếp tục phát triển tích cực tại Meta.

Độ chính xác của việc tách stem như thế nào?

Không có sự tách nào hoàn hảo 100%. Mong đợi 85-95% cô lập tùy thuộc vào độ phức tạp của nguyên liệu nguồn. Các bản mix dày đặc với nội dung tần số chồng chéo khó tách nhất. Các track được ghi tốt với sự tách nhạc cụ rõ ràng hoạt động tốt nhất.

Tôi có thể sử dụng stems đã tách thương mại không?

Các công cụ (Spleeter/Demucs) miễn phí sử dụng thương mại theo giấy phép MIT, nhưng bạn vẫn cần quyền đối với âm nhạc cơ bản. Tách tài liệu có bản quyền không thay đổi trạng thái bản quyền của nó—bạn cần sự cho phép từ người nắm quyền.

Tôi nên sử dụng phiên bản Demucs nào?

Đối với hầu hết người dùng: htdemucs cân bằng chất lượng và tốc độ tốt. Để có chất lượng tốt nhất: htdemucs_ft (phiên bản tinh chỉnh). Để có kết quả nhanh hơn: mdx_extra. Nếu bạn không chắc, bắt đầu với htdemucs.

Tôi có thể chạy cả hai mô hình và kết hợp kết quả không?

Có! Người dùng nâng cao thường tách với nhiều mô hình và chọn các stem tốt nhất cho mỗi phần tử. Điều này yêu cầu kỹ năng kỹ thuật âm thanh để căn chỉnh pha và mức độ đúng cách. Ví dụ, sử dụng giọng hát Demucs với trống Spleeter nếu một cái hoạt động tốt hơn.

Định dạng tệp có quan trọng không?

Chắc chắn. Định dạng không mất mát (WAV, FLAC, AIFF) cung cấp nguyên liệu nguồn tốt hơn so với định dạng nén (MP3, AAC, OGG). MP3 bitrate cao hơn (320kbps) hoạt động tốt hơn so với bitrate thấp hơn. Các mô hình không thể khôi phục thông tin đã mất do nén.

Tại sao một số bài hát tách tốt hơn những bài khác?

Chất lượng tách phụ thuộc vào: (1) Chất lượng ghi âm, (2) Độ dày của mix, (3) Chồng chéo tần số giữa các nhạc cụ, (4) Nén mastering, (5) Hiệu ứng như reverb. Các bản ghi studio sạch, được tách rõ ràng hoạt động tốt nhất. Bản ghi trực tiếp hoặc track được xử lý nặng khó khăn hơn.