KI-AUDIOFILTER

KI-Audiofilter und Vocal Remover

Verwende Audiofilter als kostenlosen KI-Musikfilter und Stimmentferner, um einen Song in zwei Spuren aufzuteilen: isolierten Gesang und Instrumentalbegleitung. Hören Sie sich beide Stems an, um Gesang zu üben, Karaoke zu spielen oder sie zu bearbeiten. Die Verarbeitung erfolgt in deinem Browser und die Ergebnisse variieren je nach Aufzeichnung. Songs bis zu 5 Minuten.

STUDIO FÜR GESANGSTRENNUNG

KI-Audiofilter-Arbeitsbereich

Lege einen Song ab und lass den Audiofilter den Gesang vom Instrumental trennen. Höre beide Stems auf einer gemeinsamen Zeitleiste ab, bevor du sie herunterlädst.
Maximal 5 MinutenLängere Audios werden abgelehnt, bevor die Verarbeitung startet — alles läuft auf deinem eigenen Gerät, kürze die Datei also und verarbeite sie in Teilen.
Dateien bleiben auf dem GerätKein Konto erforderlichBis zu 5 MinutenSofort anhören & exportieren

Sieh dir das Tool in Aktion an

Eine kurze Demonstration, aufgenommen von Audiofilter.

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WAS DU ZURÜCKBEKOMMST

Was der Audiofilter erzeugt

Der Audiofilter baut eine Mischung als zwei unabhängige Spuren neu auf, jede davon einzeln anhörbar und einzeln herunterladbar.

Trennung ist eine Rekonstruktion, kein Zurückspulen. Bei dichten oder stark bearbeiteten Mischungen hörst du in einem Stem womöglich noch schwache Spuren des anderen — Audiofilter sagt das offen, statt eine perfekte Trennung zu versprechen. Es trennt Gesang von Begleitung — es stellt keine einzelnen Instrumente frei, und es ist keine Rauschentfernung.

WAS UNTER DER HAUBE STECKT

Basiert auf Spleeter

Die Trennung hier ist Spleeter in der Zwei-Stem-Konfiguration, ausgeführt über sherpa-onnx in der nach WebAssembly kompilierten Fassung.

Zwei Modelle kommen an, eines pro Stem, und beide laufen auf deinem eigenen Gerät — deshalb kann ein Separator dieser Klasse in einem Browser-Tab leben statt hinter einer Upload-Warteschlange. Weder der Song noch irgendetwas daraus Abgeleitetes wird irgendwohin gesendet.

Spleeter wird von Deezer unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, sherpa-onnx steht unter Apache-2.0. Beide sind Open Source, und keines von beiden verlangt etwas von dir für die Nutzung der Ergebnisse.

FRAGEN & ANTWORTEN

Häufig gestellte Fragen

Ist dieser KI-Audiofilter zum Entfernen von Gesang kostenlos?

Ja. Der Audiofilter zum Entfernen von Gesang verlangt kein Konto, keine Anmeldung und setzt kein Wasserzeichen. Er läuft als statische Webseite, du kannst also so viele Titel trennen, wie dein Gerät verkraftet.

Werden meine Titel auf einen Server hochgeladen?

Nein. Dekodierung, Modell-Inferenz und Export laufen alle in deinem Browser über WebAssembly und Web Audio. Audiofilter sendet dein Audio nirgendwohin, und die Arbeitsdaten werden freigegeben, sobald du den Tab schließt.

Welche Stems bekomme ich?

Zwei Stems: eine freigestellte Gesangsspur und eine Instrumentalspur, aus der der Gesang entfernt wurde. Jeder Stem lässt sich auf der Zeitleiste anhören und einzeln herunterladen.

Kann ich damit ein Karaoke-Playback oder ein A cappella erstellen?

Ja. Der Instrumental-Stem funktioniert als Karaoke-Playback und der Gesangs-Stem als A cappella. Trenne nur Musik, die dir gehört oder für die du die Rechte hast.

Welche Audioformate werden unterstützt, und gibt es Grenzen?

Du kannst jedes Format laden, das dein Browser dekodieren kann, darunter MP3, WAV, FLAC, M4A, AAC, OGG und Opus. Songs dürfen höchstens 5 Minuten lang und kleiner als 300 MB sein — die Trennung läuft auf deiner eigenen CPU, ein längerer Titel wird deshalb abgelehnt, bevor die Verarbeitung startet. Stems werden über einen lokalen FFmpeg-Encoder als WAV, MP3 oder AAC exportiert.

Wie lange dauert eine Trennung?

Das hängt von deiner CPU und der Länge des Titels ab, denn die gesamte Inferenz läuft auf deinem eigenen Rechner. Das KI-Modell wird bei der ersten Nutzung einmal heruntergeladen und danach aus dem Browser-Cache wiederverwendet, spätere Durchläufe starten also sofort.

Welche Browser und Geräte funktionieren?

Jeder aktuelle Desktop- oder Mobil-Browser mit WebAssembly-Unterstützung, etwa Chrome, Edge, Firefox oder Safari. Für Songs in voller Länge ist ein Desktop-Rechner zu empfehlen, da die Trennung CPU- und speicherintensiv ist.