Ein GUI-basiertes Werkzeug zur hochwertigen Audiotrennung mittels tiefen neuronalen Netzen.
Deep-Learning-basierte Trennung von Gesang und Instrumenten für die professionelle Audioproduktion.
Dies ist eine Desktop-Anwendung, die eine grafische Oberfläche für fortschrittliche Modelle zur Quellentrennung bereitstellt. Sie wurde für Tontechniker und Produzenten entwickelt, die Gesang und Instrumente aus gemischten Audiodateien extrahieren oder isolieren müssen.
Das Tool verwendet tiefe neuronale Netze zur Quellentrennung, sodass Sie Gesang aus Musiktiteln entfernen können. Es enthält speziell trainierte Modelle und unterstützt verschiedene Architekturen, darunter Demucs v3 und v4, um Stems aus Audiodateien zu isolieren.
Es eignet sich für Audioprofis und Produzenten, die eine hochwertige Stem-Trennung auf ihren lokalen Rechnern benötigen. Es ist nicht geeignet für Nutzer ohne leistungsstarken GPU, da die Verarbeitungszeiten auf Standard-CPUs erheblich sein können.
Verwendet maßgeschneiderte Modelle zur Durchführung einer hochpräzisen Audiotrennung.
Bietet eine einheitliche Oberfläche in Windows-, MacOS- und Linux-Umgebungen.
Enthält optionale Funktionen für Zeitdehnung (Time Stretching) und Tonhöhenanpassung über Rubber Band.
Die Software ist unter ihrer Lizenz kostenlos. Es gibt keine kostenpflichtigen Hosting-Optionen; die einzigen Kosten sind die Hardware und der Strom, die zum Ausführen der Anwendung auf Ihrem eigenen Rechner erforderlich sind.
876 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
Ja, obwohl es auf einer CPU laufen kann, verkürzt sich die Verarbeitungszeit bei Verwendung einer kompatiblen Nvidia-GPU oder eines Mac M1/M2/M3-Chips erheblich.
Die GUI ist für die dateibasierte Trennung konzipiert, obwohl die zugrundeliegende Python-Architektur eine flexible Modellnutzung ermöglicht.
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