除了 Spleeter，这些 AI 人声分离工具更好用更值得推荐
在音乐翻唱、视频剪辑、音频提取等场景中，人声与伴奏分离已经成为高频刚需。曾经风靡一时的开源模型 Spleeter 虽经典易用，但如今已有不少效果更强、操作更友好的 AI 工具出现。本文整理了当前主流、实测靠谱的人声分离工具，覆盖离线本地、在线云端、开源模型三大类，不管是新手还是专业用户都能找到合适选择。
一、离线桌面工具推荐
1. Ultimate Vocal Remover GUI（UVR5）
被不少音频爱好者称为 “人声分离瑞士军刀”。UVR5 免费开源，支持全平台使用，内置 MDX-Net、Demucs、VR 等多个主流分离引擎，可自由切换模型，还支持批量处理、降噪、去混响等扩展功能。所有处理均在本地完成，不上传文件，隐私性极强，唯一不足是界面选项较多，新手需要简单熟悉。
2. Demucs
由 Meta AI 研究院开源的波形域分离模型，也是目前音质第一梯队的分离方案。最新的 HDemucs 版本在复杂编曲下依旧能保持干净分离效果，支持人声、鼓、贝斯、其他乐器四轨拆分，相位损失小，人声自然通透。适合对音质有极致要求的发烧友和开发者，不过原版为命令行操作，需要配置 Python 环境。
3. LyRuno
国产免费离线分离工具，主打简洁易用、批量高效。工具支持本地 GPU 加速，无需上传文件，可分离人声、伴奏、贝斯、鼓、钢琴等音轨，界面直观，无复杂设置，对 Windows 用户十分友好，适合需要批量处理歌曲又不想折腾的用户。
4. MTools
一款免安装、免配置的轻量化分离工具，自带 MDX-Net 高质量模型，支持 Windows、macOS、Linux 全平台，运行速度快，普通独显即可快速处理歌曲，开箱即用，适合追求便捷与音质的普通用户。
5. 简鹿人声分离
这是一款支持 Windows 和 Mac 系统的本地人声音频分离工具。它提供了视频、音频人声和伴奏分离，也可以快速的消除视频或音频中的人声，采用本地模型进行处理，无须上传视频或音频即可进行批量处理。
二、在线云端工具推荐
1. LALAL.AI
目前在线人声分离的标杆产品，采用第六代仙女座算法，音质表现极为出色。支持人声、伴奏、鼓、贝斯、吉他、钢琴等多达 10 轨分离，还能区分主唱与伴唱，处理速度快，可免费预览效果。适合偶尔使用、追求高音质的用户，缺点是免费版有时长限制，完整功能需要付费。
2. Moises.ai
全球音乐人常用的全能音频平台，除了基础人声分离外，还支持变速、变调、节拍检测、循环播放等功能，非常适合练歌、扒谱、乐器学习。拥有网页、APP、桌面多端版本，操作简单易上手，免费版存在一定限制，足够满足日常轻度使用。
3. 剪映
国内用户最熟悉的免费剪辑工具，自带一键分离人声伴奏功能。无需额外安装软件，处理后可直接剪辑导出，完全免费无水印，适合短视频制作、配音、朗诵等基础场景，是新手最易上手的选择。
三、开源模型推荐
1. Open-Unmix
基于 PyTorch 的轻量型音乐分离模型，运行速度快，资源占用低，可实现人声、鼓、贝斯、其他乐器分离，常作为基准模型使用，适合嵌入式设备或低配置电脑，也方便开发者集成到自有项目中。
2. MDX-Net
采用 Transformer 架构的高质量分离模型，对复杂编曲、密集乐器的处理效果优异，也是 UVR5、MTools 等工具的核心分离引擎，分离干净、残留少，音质表现突出。
3. SAM-Audio
Meta 推出的黑科技音频分离模型，支持文本提示与视觉提示分离，可通过文字指令提取人声、钢琴、掌声等声音，甚至能在视频中框选区域提取对应音频，完全开源可本地部署。
整体来看，如今的 AI 人声分离技术已经成熟，不再依赖单一模型，不同工具在音质、便捷性、功能上各有优势，用户可根据自身需求灵活选择，轻松实现高质量人声与伴奏分离。
