AI音乐人声分离工具效果对比
目前主流工具中，UVRNET系列算法表现突出。Deezer开源的Spleeter操作便捷，支持2-5轨分离，对电脑配置要求低。但最高仅支持16kHz采样率，人声残留稍多。Demucs v4采用混合谱分离技术，乐器分离精度更高，对金属乐器解析尤为出色，但需较强显卡支持。
专业级工具中，RX10的Music Rebalance功能实时调节能力突出，适合直播场景。LALAL.AI的Phoenix算法针对和声分离优化明显，保留更多呼吸细节。VocalRemover.org的MDX-Net模型在处理老唱片时降噪表现优异，但网页版有上传限制。
效果评估需关注三个维度：分离纯净度建议用MUSDB18数据集测试，实时性需求可选GPU加速方案，音质损失需检查高频保留率。实际测试显示，Hybrid Demucs在多数场景平衡性最佳，而卡拉OK制作推荐Ultimate Vocal Remover的VR Architecture模型。
操作建议：原始音频比特率建议保持320kbps以上，电音作品可尝试Demucs+Spleeter混合处理方案。注意分离后需检查相位对齐，避免出现“水下声”效应。
