🎵 想翻唱却找不到纯伴奏？或者想提取歌曲里的干净人声？
别急，现在 AI 技术已经能轻松帮我们“拆开”一首歌！只要上传音频，它就能自动把人声、伴奏、鼓点、贝斯等轨道分离开来。最关键的是——有很多免费工具就能做到！

这篇文章小编亲自测试了 4 款实用的免费软件，包括网页版、App 和开源工具，从新手到进阶用户都能用。下面我就带你一步步体验一下，看看到底哪款提取效果最好，哪个更适合你！👇

1) 硬柿子音视频转换器（桌面端）—— 质量感受较好，适合单曲高质量提取 🎚️

适合场景：想要简单操作，快速将音频人声/背景分离，音质更“干净”。

快速上手（软件端）：

下载安装硬柿子音视频转换器软件

拖拽或上传音频文件，选择保存背景音乐还是人声。。

点击开始转换，等待 AI 处理（通常几秒到几十秒），下载分离后的音频文件。

优点：对复杂混音的人声分离效果不错，提供不同提取模式供选择。
缺点：目前仅支持windows端

2) Moises（网页版 / App）—— 新手最友好，功能丰富 ✅📱

适合场景：想要快速做卡拉 OK、练习伴奏、手机端操作。

快速上手（网页版）：

打开 moises.ai 并注册/登录（支持邮箱或第三方登录）。

点击「Upload」上传 MP3/MP4 文件。

选择分离模式（2 stems：人声+伴奏 / 4-5 stems：分离更多乐器）。

等待处理（几秒到几分钟，受文件长度影响），处理完成后点击下载各个 stem。

如需微调，可在线调节音量、变调、节拍等功能，导出 WAV/MP3。

优点：UI 简洁，手机/网页都能用，附带变速、降噪、混音工具。
缺点：免费账号有次数/时长限制，高级效果需付费。

3) Spleeter（Deezer 出品，开源）—— 本地快速批量，面向有一点技术基础的人 🖥️🐍

适合场景：批量处理、自动化流水线、可集成到脚本或服务器。

快速上手（Windows / macOS / Linux）：

安装 Python（建议 3.7+）并打开终端或 PowerShell。

安装 spleeter：

pip install spleeter

执行分离（示例：2 stems）：

spleeter separate -i input.mp3 -p spleeter:2stems -o output_dir

输出会在 output_dir 下生成 vocals.wav 和 accompaniment.wav。

可改成 spleeter:4stems 或 5stems 获取更多轨道。

优点：完全免费、速度快、支持批量与脚本化，质量稳定。
缺点：需要命令行基础；复杂曲目效果受限于模型本身。

4) Demucs（Facebook Research）—— 当前音质最接近原声的开源模型，高质量推荐

适合场景：追求更好分离质量，愿意在本地跑模型的用户。

快速上手（示例）：

安装 Python 和 PyTorch（参考 Demucs 安装说明）。

安装 demucs：

pip install demucs

分离人声（两干/两轨示例）：

demucs –two-stems=vocals input.mp3 -o out_folder

处理后在 out_folder 找到分离后的文件（Demucs 会自动下载模型权重，大约几十到几百 MB）。

优点：分离质量在很多测试中领先（尤其在人声纯净度上），支持多 stem。
缺点：运行对电脑资源有要求（尤其是 CPU-only 情况下较慢），需要安装 PyTorch 等依赖。

小结📝

如果要最快速、上手零门槛：选 硬柿子音视频转换器

如果要批量处理或把流程自动化：用 Spleeter（开源、可脚本化）。

如果追求最高质量的分离效果且能接受稍复杂安装：试 Demucs。作者声明：作品含AI生成内容