使用Spleeter可高效分离音频中的人声与伴奏，首先安装Python环境及Spleeter库，通过命令行调用预训练模型实现2轨或4轨分离，支持自定义采样率、比特率等参数优化音质，结合ffmpeg提升输出精度，分离后的人声与伴奏可导入数字功放设备进行独立增益与滤波处理，适用于高保真播放场景，批量处理时可通过脚本自动化完成多文件分离，显著提升工作效率。
如果您尝试从一段完整的音频中提取人声或伴奏，但发现不同音轨混合难以处理，则可能是由于原始录音未进行分轨保存。以下是使用Spleeter实现音频分离并进行功放处理的步骤：
本文运行环境：Dell XPS 13，Windows 11
一、安装Spleeter及依赖环境
在使用Spleeter之前，必须确保系统已配置好Python环境和相关库，因为Spleeter基于深度学习框架运行，依赖于Python中的特定模块。
1、打开命令提示符，输入 python --version 确认已安装Python 3.7或更高版本。
2、通过pip安装Spleeter，执行命令：pip install spleeter。
3、安装完成后，测试是否成功，在终端输入 spleeter --help 查看帮助信息。
二、使用预训练模型分离音轨
Spleeter提供多种预训练模型，可将音频拆分为2轨（人声与伴奏）、4轨或5轨，适用于不同的后期处理需求。
1、准备需要分离的音频文件，建议格式为WAV或MP3，存放路径不含中文字符。
2、运行以下命令进行2轨分离：spleeter separate -i input.mp3 -o output/。
3、若需4轨分离（vocals, drums, bass, other），使用参数：-p spleeter:4stems。
三、调整输出参数优化音质
默认输出采样率为44.1kHz，可通过自定义参数提升音频质量，尤其适用于高保真功放设备播放场景。
1、添加高级参数指定采样率，命令中加入 -sr 48000 可输出48kHz音频。
2、启用双通道高精度模式，添加选项 --audio-backend ffmpeg 提升编码稳定性。
3、设置输出比特率为24位，使用ffmpeg后处理转换：ffmpeg -i output/vocals.wav -bitexact -acodec pcm_s24le output/vocals_24bit.wav。
四、导入数字功放进行实时处理
分离后的音轨可通过支持DSP功能的数字功放设备进行独立增益控制与均衡调节，实现定向声音增强。
1、将分离出的vocals.wav和accompaniment.wav拷贝至功放设备的指定音频目录。
2、进入功放管理界面，在输入通道中分别加载人声与伴奏轨道，并启用独立电平调节模式。
3、针对人声通道应用高通滤波器（HPF），截止频率设为80Hz，防止低频干扰。
五、批量处理多首歌曲
当需要对多个音频文件连续执行分离任务时，可编写脚本自动化调用Spleeter，提高处理效率。
1、创建文本文件list.txt，每行写入一个音频文件的完整路径。
2、编写批处理脚本循环读取文件列表，示例命令：for /f %i in (list.txt) do spleeter separate -i "%i" -o "output/%~ni"。
3、运行脚本后，系统会自动为每个音频创建独立输出文件夹并完成分离。
