Soundverse AI的Stem Separation功能代表着AI在音频处理领域的重要应用突破。该技术通过深度学习算法，能够将上传的MP3/WAV格式音频文件分解为独立的乐器音轨（如鼓、贝斯、钢琴等），其技术实现包含三个关键环节：
- 频谱分析：采用FFT变换结合卷积神经网络识别不同频段的乐器特征
- 音源分离：基于开源spleeter库改进的分离模型，最大支持5轨同时分离
- dynamische Kompensation：自动修复分离过程中的音频损耗，保持各音轨音质完整性
这项功能特别适用于音乐重混场景，用户可提取现有歌曲中的特定乐器音轨，与平台生成的新旋律重新组合。实测显示其对电子乐分离准确率达92%，但复杂交响乐可能产生15%左右的音频残留。该技术已帮助用户完成超过50万次音轨重构，显著提升了音乐二次创作的效率边界。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSoundverse: ein KI-Tool zur schnellen Erzeugung von Originalmusik aus Text und SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 音轨分离技术实现音乐元素的可编辑化重构
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil