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StemDeck – 免费、本地化音频分轨分离

功能说明

• 支持 MP3、WAV、FLAC、OGG/Opus、MP4、M4A 等音乐文件，或 YouTube 链接，可将其拆分为最多六个音轨（人声、鼓、贝斯、吉他、钢琴、其他）。
• 提供微型 DAW 风格界面，支持对每个音轨进行静音/独奏、音量调节、循环片段、波形可视化，并可导出单个音轨或自定义混音。
• 所有处理均在您自己的计算机上完成；无需账户、上传或订阅。

工作原理

• 核心分离模型为 Demucs htdemucs_6s，由 Meta AI 发布的开源 6 音轨神经网络。
• 应用程序会自动选择最佳 Torch 设备（NVIDIA GPU 的 CUDA、Apple Silicon 的 MPS，或 CPU 降级）。
• 音频通过 yt-dlp 从 YouTube 下载，使用 Demucs 进行分轨，再通过 FFmpeg 混音，并使用 librosa 和 pyloudnorm 进行分析（BPM、调性/音阶、响度（LUFS）、峰值电平）。
• 桌面 UI 使用 Tauri v2（Rust + 原生 WebView）和纯 JavaScript 构建，通过 REST 和 Server-Sent Events 与 FastAPI 后端通信。

主要功能

功能	详情
6 音轨分离	使用 Demucs htdemucs_6s；支持 GPU、Apple-silicon 或 CPU
YouTube 导入	粘贴 URL；使用 yt-dlp 本地下载音频
DAW 风格混音器	波形视图、每音轨音量推子、静音/独奏/监听、实时 VU 表
原始伴奏	选择部分音轨时，第 7 轨将显示补全音轨（完整歌曲减去所选音轨）
导出	通过 FFmpeg 导出单个 WAV 音轨或合成混音（mix.wav）
音频分析	BPM、调性/音阶检测、响度（LUFS）、峰值电平
任务控制	取消任务、自动清理部分工作、任务 TTL、队列限制
库面板	基于文件夹的组织、拖放、搜索、回收站
跨平台	macOS（Intel 与 Apple-silicon）、Windows（CPU 或 NVIDIA CUDA）、Linux（Docker 或源码）
自包含安装包	首次启动后，无需外部 Python 或系统依赖

为何选择它

• 隐私 – 音频从不离开您的设备。
• 成本 – 完全免费且开源。
• 离线使用 – 初始模型下载后，无需网络连接即可使用。
• 简单工作流 – 拖放操作、一键处理、无需账户管理。

商业服务可能更优的情况

• 需要更高精度或超过六个音轨。
• 需要批量处理、移动应用、音高变换、和弦检测、歌词提取等功能。
• 偏好更精致、专业级 UI 和更快的云端处理。

快速上手

1. 从 Releases 页面下载合适的安装包（macOS 用 DMG，Windows 用 ZIP）。
2. 运行应用 – 首次启动将下载捆绑的 Python 运行时、FFmpeg 和 Demucs 模型（约 170 MB）。
3. 拖入音频文件或粘贴 YouTube 链接，选择所需音轨，点击 Process。
4. 使用屏幕上的混音器调整音量、循环片段，并导出结果。

自行运行

• 项目也可作为本地 Web 服务器（FastAPI + uvicorn）或通过 Docker 运行。README 提供了 macOS、Linux、Windows 和 Unraid 的详细命令。
• 环境变量可控制 Torch 设备、任务目录、超时等参数。

许可证与社区

• 采用 MIT 许可证开源。
• 社区渠道：GitHub、Discord、Reddit、Instagram、X（Twitter）及官方网站。

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总结：StemDeck 是一款真正的开源 AI 驱动本地音乐分轨工具。它将最先进的神经网络模型（Demucs）封装在轻量、注重隐私的桌面 UI 之后，为需要快速、离线分轨提取的爱好者和音乐人提供了可靠的免费替代方案。