Spleeter 2.4.2 实测：AI 把人声和伴奏分离，开源命令行拖拽即用

Spleeter 是 Deezer Research 开源的音频分离工具，能把一首歌拆成人声与伴奏（2 stems），也能拆成 Vocals、drums、bass、other（4 stems）或再加 piano（5 stems）；MIT 许可证，官方预训练模型被 iZotope RX 8 的 Music Rebalance、SpectralLayers 7 的 Unmix、VirtualDJ 的 stem isolation、Algoriddim 的 NeuralMix 等商业软件当作参考基线。PyPI 页面标注当前最新 2.4.2（2.3.2 发布于 2022-09-07），运行环境硬约束 Python 大于等于 3.7.1 且小于 3.11；2.1.0 起输入参数命名有 breaking change，且不再提供独立的 GPU 专用包。Windows 上快捷命令 spleeter 时好时坏，官方给的绕法是改用 python -m spleeter separate。

下载地址#

官方：https://pypi.org/project/spleeter/ 与 https://github.com/deezer/spleeter，推荐 pip 或 Docker 安装，官方明确不再推荐用 conda；另可先用 Google Colab 官方演示页在浏览器试。本轮网盘包为 PyPI wheel spleeter-2.4.2-py3-none-any.whl（约 48KB）打包 zip。

实测信息#

测试环境：Windows 10 虚拟机。软件先在本机解包到独立目录，再打成光盘挂进虚拟机，在资源管理器里打开同一份文件截图。包内是 PyPI wheel，没有图形界面、也没有 spleeter.exe 快捷命令。

分轨能力#

2 stems 输出 Vocals 与 accompaniment，4 stems 输出 Vocals、drums、bass、other，5 stems 再加 piano。官方原文称 2 stems 与 4 stems 模型在 musdb 数据集上性能较好；官方另称 4 stems 分离在 GPU 上可比实时快 100 倍，这是 GPU 条件下的声明。

安装与依赖#

安装前置必须先装 ffmpeg 和 libsndfile；官方推荐 pip 或 Docker，不再推荐 conda。CSDN 实操（Python 3.10、Win10）反推出的依赖清单包含 ffmpeg-python、httpx、librosa、llvmlite、norbert、numpy、pandas、protobuf、tensorflow、typer，依赖树很重。体积上官方 Docker 镜像为 deezer/spleeter:3.8-5stems，CSDN 记录预训练模型加程序大概需要 1.73GB 硬盘空间。

Windows 已知问题#

GitHub README 的 Troubleshooting 段落原文承认，Windows 上快捷命令 spleeter 有时不工作，属已知问题，绕法是改用 python -m spleeter separate。条目「把音频文件拖到 Spleeter 软件图标上等待转换」描述的是顺畅路径，与官方承认的逆境冲突，以官方绕法为准。

图形化版是第三方#

条目提到的图形化版 SpleeterGUI 由网友制作，非官方；官方 README 明写不托管、不维护、不直接支持任何 GUI 或独立网站项目。条目说环境设置太麻烦，实际性质是民间第三方、官方明确不支持。本包解包结果也印证：只有命令行 Python 包，没有 GUI。

商业版并存#

官方另有商业版 Spleeter Pro，第三方站同时写明 Deezer 开源侧没有付费档，两者是两件事。另需注明 Apple M1 芯片有已知问题（主要来自 TensorFlow 兼容性，官方给了变通方案但未修复）。开源包解出来看不到任何付费档文件。

软件信息#

与 Demucs 相比，Spleeter 走轻量 TensorFlow 工具链加 MIT 许可，Demucs 更侧重感知质量最好的分离。官方 README 另有免责声明，称 Spleeter 是复杂软件，可能遇到预期外的问题。