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Describe un sonido o aporta audio de referencia para extraerlo de una grabación y descargarlo.
Entrada
Soporta entradas en formatos como mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv
Formatos soportados
Producción
WAV
Caso de uso
Remezclar, practicar con acompañamiento y editar partes por separado.
Elige un modelo según tu material y objetivo y revisa los ejemplos antes de enviar.
Coste, tiempo, formatos y parámetros dependen del modelo elegido.
Indica la herramienta, los pasos y el problema en tus comentarios. Las capturas de pantalla ayudan a localizarlo.
Describe el sonido a extraer; útil cuando no hay audio de referencia.
Separación por texto con flow matching; compara omisiones y filtraciones con AudioSep en el mismo fragmento.
CLAPSep: Remezclar, practicar con acompañamiento y editar partes por separado.
Banquet: Remezclar, practicar con acompañamiento y editar partes por separado.
SAM Audio Base: Remezclar, practicar con acompañamiento y editar partes por separado.
SAM Audio Large: Remezclar, practicar con acompañamiento y editar partes por separado.
ICML - 2026
Extrae un sonido descrito libremente con AudioSep-Hive, FlowSep-Hive o CLAPSep, o aísla con Banquet una fuente que coincida con una referencia de 10 segundos.
IEEE/ACM TASLP - 2024
Extrae un sonido descrito libremente con AudioSep-Hive, FlowSep-Hive o CLAPSep, o aísla con Banquet una fuente que coincida con una referencia de 10 segundos.
ISMIR - 2024
Extrae un sonido descrito libremente con AudioSep-Hive, FlowSep-Hive o CLAPSep, o aísla con Banquet una fuente que coincida con una referencia de 10 segundos.
Incluye resultados públicos de modelos usados aquí y en otros servicios. La tabla completa de la fuente se muestra por defecto; también se pueden elegir condiciones y métricas para comparar. Las puntuaciones de pruebas con condiciones distintas no son directamente comparables.
Solo se muestran registros con implementación pública de inferencia y pesos correspondientes verificados, además de algoritmos que no necesitan pesos. Se excluyen servicios cerrados, pesos no publicados y versiones experimentales sin correspondencia comprobada. No es una clasificación de todos los modelos.
Publicar los pesos no demuestra que exista una licencia de código abierto completa. Despliega los datos para consultar las licencias declaradas y las condiciones de acceso. Las licencias no declaradas se indican por separado.
Elige un conjunto de datos para ver todas las métricas de cada modelo. Las filas siguen la clasificación oficial o la métrica seleccionada. La negrita indica el mejor valor comparable de cada columna, incluidos los empates. Los protocolos de evaluación diferentes se clasifican por separado; las puntuaciones ausentes se muestran como -.
Entradas desplegables 3 / filas originales 11
No se ha verificado un paquete completo de inferencia pública para estos experimentos. Otros pesos con el mismo nombre no son equivalentes.
LASS-Net ( Liu et al., 2022 ) · Discriminative Models · CLIPSep ( Dong et al., 2023 ) · Discriminative Models · OmniSep ( Cheng et al., 2025 ) · Discriminative Models · ZETA ( Manor and Michaeli, 2024 ) · Generative Models · FlowSep ( Yuan et al., 2025 ) · Generative Models · ZeroSep ( Huang et al., 2025 ) · Generative Models · DGMO ( Lee et al., 2025b ) · Generative Models · SAM-Audio ( Shi et al., 2025 ) · Generative Models
Los valores proceden de la fuente pública enlazada. Las etiquetas de las filas indican el conjunto de prueba o el checkpoint; las puntuaciones no publicadas se muestran como -.
Las fuentes usan condiciones de entrenamiento o tareas distintas; compara las cifras solo dentro del protocolo indicado.
| Clasificación por métrica | Modelo | Condición de prueba | Signal Fidelity ↑ | Perceptual & Semantic Quality | Reference-free Quality ↑ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SDR | SI-SDR | LPAPS ↓ | FAD ↓ | CLAP-A ↑ | CLAP-T ↑ | MUSHRA ↑ | OQ | Rec | Pre | Fai | |||
| 1 | AudioSep (Hive)Modelo usado aquíPesos públicos · Código de inferencia | Discriminative Models | 5.67 | 5.02 | 3.86 | 0.80 | 0.65 | 0.31 | 68.4 | 3.34 | 4.81 | 3.40 | 4.39 |
| 2 | AudioSep ( Liu et al., 2024 )Pesos públicos · Código de inferencia | Discriminative Models | 2.37 | 1.58 | 4.22 | 0.90 | 0.57 | 0.26 | 60.9 | 2.94 | 4.86 | 2.96 | 4.47 |
| - | FlowSep (Hive)Pesos públicos · Código de inferencia | Generative Models | - | - | 4.25 | 0.84 | 0.61 | 0.19 | 61.8 | 3.05 | 4.18 | 3.35 | 3.70 |
Las marcas identifican modelos o componentes usados aquí. Las puntuaciones y los ajustes proceden de las pruebas citadas, no de una nueva evaluación de todo el proceso del sitio.
Se separan conjuntos, versiones y condiciones, incluidas fuentes sin filas aptas para el ranking.
Entradas desplegables 3 / filas originales 11
No se ha verificado un paquete completo de inferencia pública para estos experimentos. Otros pesos con el mismo nombre no son equivalentes.
LASS-Net ( Liu et al., 2022 ) · Discriminative Models · CLIPSep ( Dong et al., 2023 ) · Discriminative Models · OmniSep ( Cheng et al., 2025 ) · Discriminative Models · ZETA ( Manor and Michaeli, 2024 ) · Generative Models · FlowSep ( Yuan et al., 2025 ) · Generative Models · ZeroSep ( Huang et al., 2025 ) · Generative Models · DGMO ( Lee et al., 2025b ) · Generative Models · SAM-Audio ( Shi et al., 2025 ) · Generative Models
Entradas desplegables 3 / filas originales 3
Las puntuaciones corresponden al conjunto de datos, métrica y versión indicados; no son comparables entre pruebas distintas.
La tabla solo incluye modelos con pesos o configuraciones públicas que pueden ejecutarse localmente.
Elige un conjunto de datos para ver todas las métricas de cada modelo. Las filas siguen la clasificación oficial o la métrica seleccionada. La negrita indica el mejor valor comparable de cada columna, incluidos los empates. Los protocolos de evaluación diferentes se clasifican por separado; las puntuaciones ausentes se muestran como -.
Entradas desplegables 3 / filas originales 11
No se ha verificado un paquete completo de inferencia pública para estos experimentos. Otros pesos con el mismo nombre no son equivalentes.
LASS-Net ( Liu et al., 2022 ) · Discriminative Models · CLIPSep ( Dong et al., 2023 ) · Discriminative Models · OmniSep ( Cheng et al., 2025 ) · Discriminative Models · ZETA ( Manor and Michaeli, 2024 ) · Generative Models · FlowSep ( Yuan et al., 2025 ) · Generative Models · ZeroSep ( Huang et al., 2025 ) · Generative Models · DGMO ( Lee et al., 2025b ) · Generative Models · SAM-Audio ( Shi et al., 2025 ) · Generative Models
Los valores proceden de la fuente pública enlazada. Las etiquetas de las filas indican el conjunto de prueba o el checkpoint; las puntuaciones no publicadas se muestran como -.
| Clasificación por métrica | Modelo | Condición de prueba | Signal Fidelity ↑ | Perceptual & Semantic Quality | Reference-free Quality ↑ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SDR | SI-SDR | LPAPS ↓ | FAD ↓ | CLAP-A ↑ | CLAP-T ↑ | MUSHRA ↑ | OQ | Rec | Pre | Fai | |||
| 1 | AudioSep (Hive)Pesos públicos · Código de inferencia | Discriminative Models | 5.67 | 5.02 | 3.86 | 0.80 | 0.65 | 0.31 | 68.4 | 3.34 | 4.81 | 3.40 | 4.39 |
| 2 | AudioSep ( Liu et al., 2024 )Pesos públicos · Código de inferencia | Discriminative Models | 2.37 | 1.58 | 4.22 | 0.90 | 0.57 | 0.26 | 60.9 | 2.94 | 4.86 | 2.96 | 4.47 |
| - | FlowSep (Hive)Pesos públicos · Código de inferencia | Generative Models | - | - | 4.25 | 0.84 | 0.61 | 0.19 | 61.8 | 3.05 | 4.18 | 3.35 | 3.70 |
La tabla solo incluye modelos con pesos o configuraciones públicas que pueden ejecutarse localmente.
Elige un conjunto de datos para ver todas las métricas de cada modelo. Las filas siguen la clasificación oficial o la métrica seleccionada. La negrita indica el mejor valor comparable de cada columna, incluidos los empates. Los protocolos de evaluación diferentes se clasifican por separado; las puntuaciones ausentes se muestran como -.
Entradas desplegables 3 / filas originales 3
Los valores proceden de la fuente pública enlazada. Las etiquetas de las filas indican el conjunto de prueba o el checkpoint; las puntuaciones no publicadas se muestran como -.
| Clasificación por métrica | Modelo | 2-sources separation · 1-target | 3-sources separation · 1-target | 3-sources separation · 2-target | 4-sources separation · 1-target | 4-sources separation · 2-taget | 4-sources separation · 3-target | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SDRi↑ | SISDRi↑ | SDRi↑ | SISDRi↑ | SDRi↑ | SISDRi↑ | SDRi↑ | SISDRi↑ | SDRi↑ | SISDRi↑ | SDRi↑ | SISDRi↑ | ||
| 1 | CLAPSep-PNPesos públicos · Código de inferencia | 12.67±7.80 | 11.79±8.23 | 8.96±6.13 | 8.09±6.17 | 8.90±5.78 | 7.82±6.32 | 7.73±5.79 | 6.80±6.00 | 5.20±4.63 | 4.01±4.95 | 8.00±4.87 | 6.73±5.20 |
| 2 | CLAPSep-PPesos públicos · Código de inferencia | 10.03±11.27 | 8.70±12.64 | 6.48±7.82 | 5.73±8.50 | 6.35±7.36 | 4.88±8.10 | 5.94±7.58 | 4.85±8.29 | 2.91±5.54 | 1.37±5.98 | 5.34±6.70 | 3.79±7.09 |
| 3 | AudioSepPesos públicos · Código de inferencia | 8.60±8.86 | 7.38±9.48 | 4.90±6.13 | 4.20±6.42 | 5.30±5.38 | 2.96±5.54 | 3.52±5.21 | 2.81±5.76 | 2.37±4.26 | 0.65±4.32 | 4.20±4.51 | 2.03±4.27 |