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怎样提升Demucs的音轨分离质量？

2025-08-22

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提升Demucs分离精度的3个关键方法

音频源的质量和参数选择直接影响分离效果，以下是最佳实践：

1. 选择最佳模型

优先使用-n htdemucs_ft微调模型（v4版本）
复杂音乐可尝试-n htdemucs_6s六音轨模型分离更多乐器
古典音乐建议使用-n mdx_extra专用模型

2. 优化输入质量

使用无损WAV格式替代MP3，减少压缩损失
确保音频采样率≥44.1kHz
去除音频前端的静音部分

3. 参数微调技巧

添加--float32使用32位浮点计算提升精度
避免使用--segment参数切割过小片段(建议≥10秒)
通过--shifts=2增加预测次数(会延长处理时间)

测试表明，采用WAV+htdemucs_ft组合可比默认设置提升约15%的分离准确率。

本答案来源于文章《Demucs：免费分离音乐音轨的开源工具》

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