YouTube 링크를 붙여넣으면 노래를 보컬, 드럼, 베이스, 기타, 피아노 및 기타 여섯 트랙으로 분리하며, 전 과정이 본인 기기에서
요약
StemDeck은 YouTube 링크의 오디오를 로컬 기기에서 여섯 개의 개별 트랙(보컬, 드럼, 베이스, 기타, 피아노 등)으로 분리하는 도구입니다. 이 과정은 클라우드 전송이나 계정 등록 없이 사용자의 장치 내에서 완전히 처리됩니다. 사용자는 DAW와 유사한 인터페이스를 통해 각 트랙을 음소거하거나 솔로 재생하고 페이더를 조절할 수 있으며, BPM, 키, 라우드니스 등의 추가 분석 정보도 얻을 수 있어 노래 연습이나 음악 제작에 매우 유용합니다.
핵심 포인트
- YouTube 오디오를 로컬에서 6개 트랙으로 분리 (보컬, 드럼, 베이스 등).
- 클라우드 전송, 계정 등록, 비용이 전혀 필요 없는 완전한 온디바이스 처리 방식.
- DAW와 유사한 인터페이스 제공: 음소거, 솔로 재생, 페이더 조절 가능.
- BPM, 키, 라우드니스 등 추가적인 음악 분석 정보도 함께 계산 및 제공.
- GPU 자동 인식 및 Apple Silicon에서 빠른 성능을 보여줌.
YouTube 링크를 붙여넣으면 노래를 보컬, 드럼, 베이스, 기타, 피아노 및 기타 여섯 트랙으로 분리하며, 전 과정이 본인 기기에서 실행됩니다. 등록도 필요 없고 업로드도 하지 않습니다.
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github.com/thcp/stemdeck
StemDeck은 Demucs 모델을 사용해 YouTube 오디오를 여섯 트랙으로 분리하며, DAW와 유사한 멀티트랙 인터페이스를 제공합니다: 음소거, 솔로 재생, 페이더 조절, 파형 축소, 루프 설정, 단일 트랙 또는 믹스 다운로드 가능. 모든 처리가 로컬에서 이뤄지며, 데이터 전송 없음, 계정 개설 없음, 비용 없음. 노래 연습에 충분히 활용할 수 있습니다.
GPU를 자동 인식하며, Apple Silicon에서는 속도가 상당히 빨라집니다. 부수적으로 BPM, 키, 라우드니스도 계산되며, 특정 트랙만 추출하거나 보완 채널 참조를 위해 한 트랙을 남겨둘 수도 있고, 작업 중간에 취소도 가능합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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