novamss音源伴奏分离工具是一款专业的人声与伴奏分离工具,基于最先进的深度学习和信号处理算法,能够高精度地将音频文件中的人声音轨与伴奏音轨分离开来。用户只需将 MP3、WAV、FLAC 等常见音频格式文件拖入界面,点击“开始分离”,即可在几秒钟内获得清晰度高、保真度强的独立人声和伴奏音轨。NovaMSS 适用于歌曲翻唱、混音制作、卡拉 OK、音频修复以及音乐教育等多种场景,帮助音乐人、制作人、教师和爱好者轻松提取所需素材,为后续创作和练习提供坚实基础。
技术方面,NovaMSS 采用多层卷积网络与循环神经网络相结合的多模态模型,对音频的时域和频域特征进行深度挖掘,并辅以自适应噪声消除与回声抑制机制,保证分离后的人声自然纯净、伴奏完整丰满。软件还提供高、中、低三种分离模式,以满足不同硬件性能和处理速度的需求,同时支持 GPU 加速与批量处理功能,兼顾效率与质量。界面交互简洁直观,无需专业音频处理基础,小白用户也能快速上手;高级用户可通过参数面板微调滤波阈值、时频掩码强度等选项,实现个性化分离效果。
NovaMSS这款人声伴奏分离软件有社区版和专业版,社区版官方承诺永久免费,其可以一键提取人声、伴奏、贝斯、鼓声等等。
不仅可以处理单个音频的提取,还可以批量处理,据官方介绍其可一次性提取上千个文件。
软件有点大,解压以后有1.6G多,压缩以后346M。
软件的使用非常简单,上传文件,然后设置,设置后点【开始处理】即可。注意的是这里一定要勾选音频啊,不要像9663小编一样又傻傻等着。
之前的软件只有人声和伴奏的分离,但是今天这款还有鼓声、贝斯和其他的分离。
另外,软件还可以切换模型,不过免费的用户只有普通模型,但这个模型对于绝大多数用户来说也足够使用了!
高精度分离
NovaMSS 采用多通道深度神经网络模型,结合短时傅里叶变换与时域特征,能在复杂混音环境下精准区分人声与伴奏,分离误差率低于 2%。
多格式兼容
支持 MP3、WAV、FLAC、AAC、OGG 等主流音频格式,无需额外转码,自动识别采样率与位深度,保持原始音质。
批量处理
一次性导入多个音频文件,通过任务队列并行处理,支持设置最大并发数与定时任务,适合专业制作室与工作室的高效需求。
可视化波形预览
分离前后均可在时间轴上查看波形对比,并自由设置增益、静音或单轨试听,帮助用户快速验证分离质量。
多模式选择
提供高质量模式(优先音质)、极速模式(优先速度)和均衡模式(平衡音质与速度)三种预设,满足不同场景下的需求。
GPU 加速
支持 CUDA 和 OpenCL 加速计算,配合现代显卡可将分离速度提升 5-10 倍,大幅缩短等待时间。
无损输出
分离后音轨可选择与原文件相同的采样率与位深度,并支持导出为 WAV、FLAC 等无损格式,确保后期制作的最高保真度。
智能降噪
集成 AI 降噪与回声抑制模块,可在分离过程中同步去除背景噪声与环境回声,使人声更加清晰自然。
轻量免安装
提供 Windows 可执行单文件版,也有 macOS 和 Linux 可移植包,无需安装依赖,下载即用。
插件与脚本支持
开放命令行接口与 Python SDK,方便与 DAW、脚本化流程和自动化工具集成。
精准时频掩码
通过自适应时频掩码算法,动态调整分离阈值,有效隔离重叠频段,提高分离效果的精准度和保真度。
智能音量平衡
分离后自动对两条音轨进行音量归一化处理,避免因为音量差异导致听感不一致。
音源识别增强
综合利用深度语音识别模型,对人声片段进行语音活动检测,进一步提升语音段分割的准确率。
批量标签导出
在导出音轨同时生成 JSON 或 CSV 标签文件,记录原文件名、分离模式、处理时间等元数据,方便批量管理与统计。
可定制预设
支持用户保存自定义分离参数为预设,一键调用,提高重复任务的执行效率。
跨平台一致性
无论在 Windows、macOS 还是 Linux 上,分离效果与处理速度保持一致,保障团队协同创作的无缝体验。
隐私本地化
所有音频处理在本地完成,无需上传到云端,保障用户音频素材的隐私安全。
Q:NovaMSS 分离过程需要联网吗?
不需要,所有模型和计算都在本地执行,无需上传音频,确保隐私与安全。
Q:处理一分钟歌曲大约需要多长时间?
在均衡模式下,普通 CPU 环境大约 20–30 秒,开启 GPU 加速后可缩短至 3–5 秒。
Q:如何切换分离模式?
在主界面右侧选择“模式”下拉菜单,点击“极速”、“均衡”或“高质量”即可。
Q:分离后音轨如何导入到 DAW?
导出为 WAV 或 FLAC 后,可直接在 Pro Tools、Ableton Live、Logic Pro 等软件中导入并编辑。
Q:批量处理如何查看进度?
任务面板中会实时更新每个文件的处理进度和耗时,也支持完成短信或邮件通知。
相比同类在线分离服务,NovaMSS 无需网络上传,速度更快、隐私更可靠;
深度学习驱动的时频掩码与语音活动检测结合,分离效果更加自然;
提供多种分离模式与可视化预览,适合从初学者到专业制作人的不同需求;
本地化计算与 GPU 加速支持,使大规模批量处理更高效;
命令行与 SDK 接口可与自动化流程无缝集成,满足音频工作室与科研团队的定制化需求。
NovaMSS 作为一款本地化的人声与伴奏分离工具,兼具高精度、低延迟与强大可定制性。无论是在音乐制作、卡拉 OK、音频修复,还是教学与科研领域,它都能够快速提取所需音轨,并提供可视化波形预览和多模式选择,满足不同用户对音质与速度的需求。批量处理与脚本接口进一步提升了工作效率,而本地化计算与隐私保护机制则确保了用户素材的安全。综合来看,NovaMSS 在分离效果、性能优化与易用性方面表现出色,是音频工作者和爱好者分离人声与伴奏的理想工具。