AI音乐音干分离工具大盘点系列文章一 独家

电影声音研学中心开幕活动

而就在几天前，音乐制作界翘首以盼的Logic Pro 11横空出世，其最大亮点之一莫过于融入了当前AI音频技术浪潮的热点——AI音频分离功能。这一里程碑式的更新标志着主流数字音频工作站(DAW)正式迈入AI音频分离标配时代，且纷纷加入更多基于AI的新技术新功能，为声音创作带来了一场期待已久的革新风暴。

Logic Pro 11

对于影视声音后期制作而言，AI音干分离技术突破意味着更为精细的音乐操控能力与前所未有的创意自由度，特别是对于国内影视音乐及混音方面，其实际应用价值不言而喻。

音干分离(Stem Separation)工具，堪称录音师的梦想助手。它赋予了声音制作人、混音师、DJ以及各类音乐创作者拥有一种魔法般的能力，能够快速轻松地从复杂的音轨中抽离出单一音乐元素——无论是细腻的人声、激昂的鼓点、深沉的贝斯线条，还是纷繁多样的乐器旋律，皆可独立呈现。

这一革命性功能不仅限于基础的音轨拆分，更提供了高级混音的可能性，让用户能够在保留原始作品精髓的同时，进行二次创作、音乐采样、卡拉OK制作乃至音乐教育领域的深度剖析，极大地拓宽了音乐及影视声音制作的边界。

歌曲（或乐曲）音干是构成录音的相似种类音乐元素。在典型的录音室音乐工程项目中，音干是一种基本的结构，并可从录音工程中单独导出，以提供未来最大的混音灵活性，音干可以是孤立的人声、吉他即兴演奏、合成器、鼓循环或整首歌曲的任何组成部分。

刚发布的RX 11音干分离功能

音干分离，是利用先进的AI算法将从被混音的音频信号中的各个声部或乐器声音精确地分离开来，使得编辑、处理乃至重新混音成为可能。

如果拿不到分轨的工程怎么进行重新混音？在AI音干分离技术大规模出现之前虽然也会有一些工具，但几乎没有一款能够达到专业应用级别的。

自从有了AI人工智能驱动的音频技术解决方案，目前可以将已经混音完成的双声道立体声母带文件及歌曲文件中提取音干，无需原始工程文件，从而实现新的创作可能性，所以除了音乐制作等，这对于当下的多声道格式影视混音有着非常大的意义。

音干分离这一AI音频技术领域的代表，正是AI人工智能在音频领域无尽潜能的又一例证，它要求算法具备深度学习与高度精准的音频解析能力，从而能够辨识并拆分音频中的每一条音干，无论是细腻的人声、激昂的吉他独奏，还是错综复杂的鼓点节奏。尽管这项技术尚处于不断演进和完善之中，但其前景已让整个音乐与影视行业为之振奋。

影视作品中音乐元素至关重要。国内目前影视制作现状，多数情况下，往往受限于作曲家自身及制作条件所限，影视音乐创作者提交的原声音乐往往仅限于立体声混音版本。在这种背景下，音干分离技术便成为了将这些二维音乐魔法般转换为5.1环绕声乃至更先进的沉浸式音频体验的金钥匙。这一技术不仅极大地拓宽了音频后期制作的创意空间，还确保了观众能在专业影厅或家庭影院中享受到身临其境的听觉盛宴。

影视后期中Pro Tools的Stem列表示例

在此趋势下，一系列尖端的音干分离技术和工具应运而生，它们旨在满足专业人士对于音频品质的极致追求。从基于深度神经网络的模型到利用机器学习优化的频谱分析技术，每一项创新都在推动着音频处理技术迈向新的高度。

目前市场上较为成熟的音干分离解决方案大多聚焦于处理那些基于传统电声乐队配置的流行音乐作品。这些技术通过分析大量样本，学习乐器间频率分布、时域特征及动态范围等复杂关系，逐步精进分离效果，使得最终输出的各声部纯净度与还原度均达到了前所未有的水平。然而，对于更多样化的音乐类型，如古典乐、爵士乐以及电子音乐等，音干分离技术仍面临不少挑战，亟需更加智能化与适应性强的算法来攻克难关。

总之，随着AI技术的持续突破与应用拓展，音干分离不再是遥不可及的梦想，而是正逐步成为每一位影视声音人和音乐混音师手中不可或缺的利器，这场由AI人工智能引领的音频革命，无疑将开启一个声音表现力更为丰富多彩的新时代。

AI音干分离技术不仅预示着声音制作流程的更全面发展，也为影视声音设计开辟了新的艺术表现维度，让全球的音频工作者能够以前所未有的精度和效率，探索声音制作与音乐混音的无限可能。

在当今快速发展的AI人工智能音频技术中，音干分离技术作为一项重要分支，正日益展现出其不可或缺的价值。据我们不完全的统计数据显示，市面上活跃着近百种各有特点、不断更迭的音干分离工具。这些工具不仅极大地拓宽了音乐制作人、混音师以及影视后期专业人士的工作边界，也为广大音频爱好者提供了探索声音艺术的新途径。为了更系统地理解这一技术阵营的发展现状，我们依据其依托的技术平台，独家归纳出从用户角度更容易理解和应用的以平台为基础的四大类音干分离技术。

1. 基于DAW数字音频工作站的音干分离技术带来新的可能：

这类AI音干分离工具通常嵌入到专业的音频制作工作站中，如Logic Pro、Audacity等，为用户提供高度集成且灵活的操作环境。它们的优势在于能够与宿主软件内的其他音频处理功能无缝衔接，便于实现从录音、编辑到混音的一站式工作流程。

免费开源DAW Audacity的AI音干分离

2. 基于插件或独立程序的音干分离解决方案：
此分类下包括了各式各样的VST、AU插件以及独立运行的应用程序，如刚发布的iZotope RX11以及当下我们最推崇的SpectraLayers等。这些工具以其高效、精准的算法著称，往往专攻特定类型的音干分离任务，如人声提取、乐器分离等，是专业音频后期制作中的得力助手。

SpectraLayers的AI驱动Unmix解混功能

3. 基于在线网站或APP的便捷服务：
随着云计算技术的发展，越来越多的在线平台和手机应用程序开始提供音干分离服务，如Spleeter、Lalal.ai等。用户无需下载安装即可通过网页浏览器或轻量级应用享受即时的音轨分离体验，特别适合非专业刚需或初学者尝试。

Moises AI包含多个平台界面

4. 基于开源源码的宽自定义方案：
对于追求极致定制化和深度技术探索的开发者而言，以MISST、TritonFX为代表的开源项目无疑是理想的选择。这些项目不仅免费提供了详细的代码库和文档，还鼓励通过社区贡献新算法和优化方案，促进了技术的共享与进步。

知名的Spleeter早在2019年即上线

除上述四大主流类别外，市场上还存在着一些融合多种形态特征的创新工具，它们或是将硬件与软件集合，将在线服务与本地处理相结合，或是集成了DAW插件与独立软件的优点，展现了AI音频技术生态的多元化发展。

针对上述四大类型平台的音干分离工具，我们将逐一探讨，每类工具都将向大家展示其中一些有代表性的工具以及特点、优势及应用场景，旨在将我们的跟踪应用研究的阶段总结在有限的篇幅中构建出一个尽量全面深入的框架。

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