노래 보컬 제거기 온라인

AI 스템 분리 기술로 모든 노래에서 반주를 추출하거나 아카펠라를 분리하세요. 노래방, 리믹스, 음악 연습을 위한 머신러닝 기반 도구입니다.

노래에서 보컬을 제거하는 방법

1

오디오 파일을 업로드하세요 (MP3, WAV, FLAC 또는 기타 형식)

2

도구가 보컬과 음악을 분리하는 동안 몇 초 기다리세요

3

결과를 미리 듣기 — 음악, 보컬 또는 둘 다 전환

4

최적의 결과를 위해 분리 강도 슬라이더를 조절하세요

5

출력 형식을 선택하세요 (MP3, WAV 또는 FLAC)

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반주(음악) 또는 보컬 트랙을 별도로 다운로드하세요

몇 초 만에 모든 노래에서 반주와 보컬 트랙 추출

스튜디오 트랙 분리

Demucs 신경망을 사용해 서버에서 곡을 보컬, 드럼, 베이스, 반주 트랙으로 분리합니다. 각 트랙을 따로 또는 한 번에 다운로드하세요.

차이를 들어보세요 예시: 한 곡을 트랙별로 분리한 결과.
원본
드럼
베이스
반주
보컬
🎚️
오디오를 끌어다 놓거나 파일을 선택하세요
MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A
비용: 2000 토큰 · 잔액:
오디오 파일을 여기에 드롭하세요
MP3, WAV, OGG, FLAC, AAC, M4A, WEBM, AIFF, OPUS, WMA, M4B, CAF
분리 방식
처리 방식
이 파일은 모노입니다 — 공격적 및 2회 처리에는 스테레오 파일이 필요합니다(분리 알고리즘이 스테레오 이미지에 의존하여 보컬을 분리합니다). 표준은 여전히 작동합니다.

듣고 조정하기

음악
리드 보컬
0:00 0:00
빠른 믹스:
분리 강도 90%

저장

고급 내보내기 옵션 — 스템별 포맷, 페이드, LUFS 정규화
음량 정규화 EBU R128 loudnorm 필터를 적용하여 스트리밍/방송 LUFS 타겟에 맞춥니다. 인코딩에 ~3-8초 추가.
💡 작동 방식: «울트라»에서는 신경망 모델이 분리합니다. 음색으로 목소리를 알아보므로 보컬이 스테레오 이미지의 어디에 있든 상관없습니다. «빠르게»는 다릅니다. 좌우 채널에서 똑같이 들리는 것을 빼내므로 거의 즉시 끝나지만 더 거칩니다. 분리 강도 슬라이더로 두 트랙의 균형을 맞춥니다.

내부에서 무엇이 동작하는가

모드는 한 알고리즘의 «품질 등급»이 아니라 서로 다른 엔진입니다. 둘은 직접 고르고, 나머지 둘은 자동으로 켜집니다. «울트라»는 먼저 모델을 내려받으니 모바일 데이터에서는 알아 두는 편이 좋습니다.

모드 무엇이 동작하는가 내려받기
빠름 · 품질 낮음 스테레오 이미지 기반 분리: 가운데에 있는 소리를 스펙트럼에서 빼냅니다(창 4096, 음성 대역 100 Hz – 12 kHz). 없음 — 바로 시작
AI 신경망 분리 모델(ONNX)입니다. 직접 고를 수 없으며, «울트라»가 동작하지 않는 모노 파일에서 자동으로 켜집니다. 약 56 MB, 한 번만
울트라 · 최고 품질 MDX-Net Kim Vocal 2 — 사용 가능한 것 중 가장 정확하고 가장 느립니다. 스테레오가 필요합니다. 약 64 MB, 한 번만
백 보컬 UVR MDX-Net Karaoke 2: 추출된 보컬을 한 번 더 지나가며 리드와 코러스를 갈라 줍니다. 약 50 MB, 한 번만

예상해 둘 것

  • «빠르게»는 스테레오가 필요합니다. 모노 녹음에는 빼낼 스테레오 이미지가 없어서 두 트랙이 똑같이 나옵니다. «울트라»도 스테레오가 필요해 모노에서는 동작하지 않으며, 그때는 다른 신경망 엔진이 자동으로 대신합니다.
  • 모델은 한 번만 내려받아 브라우저 캐시에 남습니다. 같은 브라우저에서 다음 곡은 곧바로 시작됩니다.
  • 완벽한 분리는 없습니다. 믹스가 빽빽할수록 반주에 목소리 흔적이 더 자주 남습니다. 도구가 그 잔향을 직접 재어 더 강한 변형을 제안합니다.
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