ステム分離 (Stem Separation)
読み: すてむぶんり
最終更新: 2026-06-27・AI PICKS編集部
定義
ステム分離とは、AIが混合された音源ファイルからボーカル・ドラム・ベースなど各パートを個別トラックに分離して抽出する技術のこと。
ステム分離 (Stem Separation)とは — 詳しく解説
ステム分離は、ディープラーニングを活用して混合音源をボーカル・ドラム・ベース・その他楽器などの構成要素（ステム）に分解する技術。HtdemucsやSpleeterが代表的なアルゴリズムで、4〜6ステム分離が業界標準の精度指標となっている。2026年時点の実運用で最大の落とし穴は残響の漏れ込み（ブリード）で、特に低音域の分離精度が商用水準に達しないケースが多い。相場感としてAPI処理は1分あたり$0.01〜$0.05程度、ローカル推論はGPUメモリ8GB以上が推奨。現場での選び方はボーカル抽出ならVocalRemover系、マルチステム分離ならDemucs派生モデル、リアルタイム要件がある場合は軽量モデルを優先するのが定石。AI PICKSで掲載する音楽AIツールでもバックエンドに本技術を採用するサービスが急増しており、DJやリミキサーからポストプロダクション現場まで活用範囲が広がっている。
ステム分離 (Stem Separation)の使用例
- ボーカル入りのMixからインストバージョンを抽出し、カラオケ音源として再利用する。
- 既存楽曲のドラムトラックのみを分離してリミックスのサンプル素材として活用する。
ステム分離 (Stem Separation)に関連するAIツール
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