工具怎样工作，又有哪些边界。

Stemix

Stemix 使用来自 Deezer Spleeter 的预训练分离模型，在转换为浏览器可用模型后通过 ONNX Runtime Web 与 WebGPU 运行。我们没有把上游模型的训练成果宣称为自己训练。相关组件和许可证在文末列出。

文件先通过浏览器音频解码，必要时尝试 FFmpeg WASM。处理路径将音频转换为 44.1 kHz 双声道。模型对混合录音进行估计，输出 2、4 或 5 个声部；串音、尾音残留和细节丢失都可能发生。模型并不恢复原始工程。

输入限制	256 MB · 10 分钟
运行条件	WebGPU · 建议新版 Chrome / Edge 与硬件加速
WAV	44.1 kHz · stereo · 16-bit PCM
MP3	320 kbps · 本地编码
批量保存	每个输入的一版 Mix，打包为 ZIP

分析使用音频片段而不是整首歌的完整音乐理解。短片段、变拍、自由速度、调式或密集音色可能使估计不稳定。界面可能显示无法确定的结果。这些数值只提供练习起点，不应作为准确转谱或音乐学分析的证明。

检查器通过 Web Audio 得到解码缓冲区，并直接计算采样峰值、全文件 RMS、接近满幅采样数量及波形包络。当前阈值是绝对采样幅度不小于 0.999；这个计数不是“原录音削波次数”。采样率和声道数描述浏览器解码结果，可能与原始文件元数据不同。

检查器限制为 64 MB 和 10 分钟，不需要分离模型或 WebGPU。它不计算 LUFS、重建真峰值，也不识别全部容器元数据。JSON 报告明确标注了测量范围。

示例是为本站生成的 8 秒合成音频，由简单振荡器、包络与确定性噪声组成旋律、鼓和低音，再按同一比例相加得到完整混音。分轨是预制声部，不是把一首真实歌曲经 AI 分离后的输出。页面波形来自这些合成采样的分段峰值。可下载混音用于测试本站工具。

组件缓存、语言偏好与本地音频历史用途不同。结果只保存在当前浏览器；清理站点数据可能同时删除结果与模型缓存。网站托管、模型分发、统计与广告有各自的网络活动，不能把“本地处理音频”理解为“页面从不联网”。详见隐私政策。