用 htdemucs AI 模型把任意歌曲拆分为独立的纯人声和干净的伴奏——在你自己的显卡上运行，歌曲不会上传到任何地方。
100% in your browser - your files never leave your device.
支持 MP3、WAV、OGG、FLAC 或 M4A。解码在本地完成，没有任何上传，所以也没有排队、账户或按歌收费的限制。
首次运行会下载开源的 htdemucs 模型（约 120 MB，之后缓存复用）。推理通过 WebGPU 在你的显卡上运行——现代 GPU 的分离速度比歌曲播放还快。
你会得到两个可直接用于制作的 WAV：独立的人声，以及其余部分混合成的伴奏。下载前可在页面中试听两者。
卡拉 OK 和现场翻唱是最经典的用法：去掉原曲的主唱，用全音质的伴奏而不是 MIDI 伴奏来演唱。制作人则反过来——独立的纯人声成为 Remix 和 Mashup 的素材，随时可以铺在新的节拍上（记得先用BPM 与调性检测确认它的调性和速度）。
练习则是更低调的超能力：把你正在学的声部静音，跟着乐队的其余部分一起演奏。歌手对着伴奏排练；扒谱的人把人声单独提出来，听清楚被混音掩盖的乐句处理和和声。
现代的人声分离是用多轨素材训练的神经网络，不再是只对居中人声有效、还会掏空低频的老式反相技巧。htdemucs（Demucs v4，本工具运行的开源模型）会重建每个声部，混响尾音和叠录人声的伪影都少得多。而且一切都在你的浏览器里运行，未发布的 demo 和客户项目始终留在你的机器上。
不会。AI 模型只会下载到你的浏览器一次（约 120 MB，缓存复用），推理通过 WebGPU 在你的显卡上运行。音频绝不会离开你的设备——没有排队，无需付费，事后也不用删除什么。
神经网络的计算量远超纯 JavaScript 的能力，所以它通过 WebGPU 在 GPU 上运行。最新的桌面版 Chrome 和 Edge 开箱即用（Safari 18+ 也支持）；如果你的浏览器无法运行，页面会提示你。
本工具运行 htdemucs（Demucs v4），最强的开源分离模型之一。对典型的现代混音，伴奏的干净程度足以用于卡拉 OK 和 Remix；非常密集或母带压得很重的素材可能残留轻微人声——所有分离器都是如此。
模型一次性下载后，分离速度取决于你的显卡——较新的独立显卡处理速度超过实时，集成显卡则需要歌曲时长的几倍。进度条会逐块显示进度。
可以——同一个模型实际上会产出四个声部。使用分轨拆分页面，可以把鼓、贝斯、其他乐器和人声分别下载为独立的 WAV。
把分轨在 TuttiDAW 中打开，你就拥有了一个完整的 Remix 会话——EQ、效果、编排——全程不离开浏览器。
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