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StemDeck – 免費、本地化音軌分離工具

功能說明

• 支援 MP3、WAV、FLAC、OGG/Opus、MP4、M4A 等音樂檔案，或 YouTube 連結，可將其拆分為最多六個音軌（人聲、鼓、貝斯、吉他、鋼琴、其他）。
• 提供微型 DAW 風格介面，支援對每個音軌進行靜音/獨奏、音量調節、循環片段、波形視圖，並可匯出單一音軌或自訂混音。
• 所有處理均在您自己的電腦上完成；無需帳戶、上傳或訂閱。

運作原理

• 核心分離模型為 Demucs htdemucs_6s，由 Meta AI 發布的開源 6 音軌神經網路。
• 應用程式會自動選擇最佳 Torch 裝置（NVIDIA GPU 的 CUDA、Apple Silicon 的 MPS，或 CPU 降級）。
• 音訊透過 yt-dlp 從 YouTube 下載，使用 Demucs 進行分軌，再透過 FFmpeg 混音，並使用 librosa 與 pyloudnorm 進行分析（BPM、調性/音階、響度（LUFS）、峰值電平）。
• 桌面 UI 使用 Tauri v2（Rust + 原生 WebView）與純 JavaScript 建構，透過 REST 與 Server-Sent Events 與 FastAPI 後端通訊。

主要功能

功能	詳細
6 音軌分離	使用 Demucs htdemucs_6s；支援 GPU、Apple-silicon 或 CPU
YouTube 導入	粘貼 URL；使用 yt-dlp 本地下載音訊
DAW 風格混音器	波形視圖、每音軌音量推子、靜音/獨奏/監聽、即時 VU 表
原始伴奏	選擇部分音軌時，第 7 軌將顯示補全音軌（完整歌曲減去所選音軌）
匯出	透過 FFmpeg 匯出單一 WAV 音軌或合成混音（mix.wav）
音訊分析	BPM、調性/音階檢測、響度（LUFS）、峰值電平
任務控制	取消任務、自動清理部分工作、任務 TTL、佇列限制
資料庫面板	基於資料夾的組織、拖放、搜尋、回收站
跨平台	macOS（Intel 與 Apple-silicon）、Windows（CPU 或 NVIDIA CUDA）、Linux（Docker 或原始碼）
自包含安裝包	首次啟動後，無需外部 Python 或系統相依性

為何選擇它

• 隱私 – 音訊從不離開您的裝置。
• 成本 – 完全免費且開源。
• 離線使用 – 初始模型下載後，無需網路連接即可使用。
• 簡單工作流程 – 拖放操作、一鍵處理、無需帳戶管理。

商業服務可能更適合的情況

• 需要更高精度或超過六個音軌。
• 需要批次處理、行動應用、音高變換、和弦檢測、歌詞提取等功能。
• 偏好更精緻、專業級 UI 和更快的雲端處理。

快速上手

1. 從 Releases 頁面下載適合的安裝檔（macOS 用 DMG，Windows 用 ZIP）。
2. 執行應用程式 – 首次啟動將下載內建的 Python 執行環境、FFmpeg 和 Demucs 模型（約 170 MB）。
3. 拖入音訊檔案或貼上 YouTube 連結，選擇所需音軌，點擊 Process。
4. 使用螢幕上的混音器調整音量、循環片段，並匯出結果。

自行執行

• 專案也可作為本地 Web 伺服器（FastAPI + uvicorn）或透過 Docker 執行。README 提供了 macOS、Linux、Windows 和 Unraid 的詳細指令。
• 環境變數可控制 Torch 裝置、任務目錄、逾時等參數。

授權與社群

• 以 MIT 授權開源。
• 社群管道：GitHub、Discord、Reddit、Instagram、X（Twitter）及官方網站。

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總結：StemDeck 是一款真正的開源 AI 驅動本地音樂分軌工具。它將最先進的神經網路模型（Demucs）封裝在輕量、注重隱私的桌面介面後，為需要快速、離線分軌提取的愛好者與音樂人提供了可靠的免費替代方案。