Yükleniyor...
Bir sesi tarif edin veya referans kayıt verin; hedef sesi kayıttan ayırıp indirin.
Giriş
Girişleri mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv gibi formatlarda destekler
Desteklenen formatlar
Çıktı
WAV
Kullanım Durumu
Remiks yapın, eşlikle çalışın ve ayrı partileri düzenleyin.
Malzemenize ve amacınıza uygun modeli seçin, göndermeden önce örnekleri inceleyin.
Ücret, süre, biçimler ve parametreler seçilen modele bağlıdır.
Geri bildiriminizde araç adını, adımları ve sorunu belirtin. Ekran görüntüleri sorunu bulmamıza yardımcı olabilir.
Banquet: Remiks yapın, eşlikle çalışın ve ayrı partileri düzenleyin.
Hedef sesi metinle tarif edin; ses referansı yokken kullanışlıdır.
Flow matching ile metinli ayırma; aynı kesitte AudioSep ile eksikleri ve sızıntıyı karşılaştırın.
CLAPSep: Remiks yapın, eşlikle çalışın ve ayrı partileri düzenleyin.
SAM Audio Base: Remiks yapın, eşlikle çalışın ve ayrı partileri düzenleyin.
SAM Audio Large: Remiks yapın, eşlikle çalışın ve ayrı partileri düzenleyin.
ICML - 2026
AudioSep-Hive, FlowSep-Hive veya CLAPSep ile serbestçe tanımlanan bir sesi çıkarır ya da Banquet ile 10 saniyelik referansla eşleşen kaynağı ayırır.
IEEE/ACM TASLP - 2024
AudioSep-Hive, FlowSep-Hive veya CLAPSep ile serbestçe tanımlanan bir sesi çıkarır ya da Banquet ile 10 saniyelik referansla eşleşen kaynağı ayırır.
ISMIR - 2024
AudioSep-Hive, FlowSep-Hive veya CLAPSep ile serbestçe tanımlanan bir sesi çıkarır ya da Banquet ile 10 saniyelik referansla eşleşen kaynağı ayırır.
Burada ve diğer hizmetlerde kullanılan modellerin herkese açık test sonuçlarını içerir. Varsayılan olarak kaynaktaki tam tablo gösterilir; karşılaştırmak için koşullar ve ölçütler de seçilebilir. Farklı test koşullarındaki puanlar doğrudan karşılaştırılamaz.
Yalnızca herkese açık çıkarım uygulaması ve eşleşen ağırlıkları doğrulanmış kayıtlar ile ağırlık gerektirmeyen algoritmalar gösterilir. Kapalı hizmetler, yayımlanmamış ağırlıklar ve eşleşmeyen deney sürümleri dışarıda bırakılır. Bu, tüm modellerin genel sıralaması değildir.
Herkese açık ağırlıklar, eksiksiz bir açık kaynak lisansını doğrulamaz. Beyan edilen ağırlık lisanslarını ve erişim koşullarını görmek için verileri genişletin. Beyan edilmemiş lisanslar ayrıca işaretlenir.
Seçilen model için doğrulanmış ve eşleşen açık bir sonuç olmadığından sıralama verilmedi.
Her modelin tüm ölçümlerini görmek için bir veri kümesi seçin. Satırlar resmî sıraya veya seçilen ölçüme göre sıralanır. Kalın yazı, eşitlikler dâhil her sütundaki karşılaştırılabilir en iyi değeri gösterir. Farklı değerlendirme protokolleri ayrı sıralanır; eksik puanlar - ile gösterilir.
OVR, makaledeki ikili öznel değerlendirmedir ve karşılaştırılan modele bağlıdır. Başka deneylerle birleştirilmez; sitedeki ağırlıkların yeniden testi değildir.
| Ölçüme göre sıra | Model | Efektler↑OVR (1–5) | Diyalog↑OVR (1–5) | Konuşmacı↑OVR (1–5) | Müzik↑OVR (1–5) | Gerçek ortamdaki enstrümanlar↑OVR (1–5) | Stüdyo enstrümanları↑OVR (1–5) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SAM AudioAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 3.59 | 4.29 | 4.15 | 4.05 | 4 | 4.45 |
| 2 | SoloAudioAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 2.97 | 3.32 | 2.45 | 2.47 | 2.71 | 2.3 |
| 3 | CLAPSepAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 2.92 | 2.47 | 2.79 | 2.97 | 2.81 | 2.56 |
| 4 | AudioSepAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 2.88 | 2.85 | 2.79 | 3.51 | 2.59 | 2.45 |
| 5 | FlowSepAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 2.65 | 2.14 | 2.13 | 2.9 | 2.69 | 2.02 |
| - | MossFormer2Açık ağırlıklar · Çıkarım kodu | - | - | 2.54 | - | - | - |
| - | TigerAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | - | - | 2.5 | - | - | - |
| - | DemucsAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | - | - | - | - | - | 4.26 |
| - | SpleeterAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | - | - | - | - | - | 3.9 |
Veri kümeleri, sürümler ve koşullar ayrı tutulur; uygun sıralama satırı olmayan kaynaklar da kalır.
Dağıtılabilir 3 / kaynak satırı 11
Bu deneyler için tam bir açık çıkarım paketi doğrulanmadı. Aynı adlı modelin farklı ağırlıkları yerine kullanılamaz.
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
Dağıtılabilir 3 / kaynak satırı 3
Puanlar belirtilen veri kümesi, ölçüt ve model sürümü için geçerlidir; farklı testler doğrudan karşılaştırılamaz.
Tabloda yalnızca açık ağırlıkları veya yapılandırmaları bulunan ve yerel olarak çalıştırılabilen modeller yer alır.
Her modelin tüm ölçümlerini görmek için bir veri kümesi seçin. Satırlar resmî sıraya veya seçilen ölçüme göre sıralanır. Kalın yazı, eşitlikler dâhil her sütundaki karşılaştırılabilir en iyi değeri gösterir. Farklı değerlendirme protokolleri ayrı sıralanır; eksik puanlar - ile gösterilir.
Dağıtılabilir 3 / kaynak satırı 11
Bu deneyler için tam bir açık çıkarım paketi doğrulanmadı. Aynı adlı modelin farklı ağırlıkları yerine kullanılamaz.
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
Değerler, bağlantısı verilen herkese açık kaynaktan alınır. Satır etiketleri test kümesini veya kontrol noktasını belirtir; bildirilmeyen puanlar - olarak gösterilir.
| Ölçüme göre sıra | Model | Test koşulu | 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)Açık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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 )Açık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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)Açık ağırlıklar · Çıkarım kodu | Generative Models | - | - | 4.25 | 0.84 | 0.61 | 0.19 | 61.8 | 3.05 | 4.18 | 3.35 | 3.70 |
Tabloda yalnızca açık ağırlıkları veya yapılandırmaları bulunan ve yerel olarak çalıştırılabilen modeller yer alır.
Her modelin tüm ölçümlerini görmek için bir veri kümesi seçin. Satırlar resmî sıraya veya seçilen ölçüme göre sıralanır. Kalın yazı, eşitlikler dâhil her sütundaki karşılaştırılabilir en iyi değeri gösterir. Farklı değerlendirme protokolleri ayrı sıralanır; eksik puanlar - ile gösterilir.
Dağıtılabilir 3 / kaynak satırı 3
Değerler, bağlantısı verilen herkese açık kaynaktan alınır. Satır etiketleri test kümesini veya kontrol noktasını belirtir; bildirilmeyen puanlar - olarak gösterilir.
| Ölçüme göre sıra | Model | 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-PNAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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-PAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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 | AudioSepAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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 |