StemDeck 是一款免費且開源的桌面應用程式，主要利用 htdemucs 模型實現本地 AI 音軌分離功能。該工具允許使用者在本地機器上，將混合音軌拆分為人聲、鼓聲和貝斯等獨立組件，支援從任何音訊格式中提取特定音軌。
透過在本地處理音訊，StemDeck 為雲端音軌分離服務提供了易於取得且注重隱私的替代方案。對於需要離線功能、無需依賴網路連線或訂閱費用的開發人員和音訊愛好者而言，此工具尤為重要。需注意的是，StemDeck 本質上是 htdemucs 模型的外殼程式，並未引入新的神經網路架構。
事件背景
音樂來源分離（又稱音軌分離）是一種利用機器學習技術，從混合音軌中隔離個別樂器或人聲的方法。htdemucs（混合 Transformer Demucs）模型是目前最先進的開源演算法之一，廣泛應用於高品質地分離人聲、鼓聲、貝斯及其他組件。這項技術對於混音、取樣和現場表演應用至關重要。
社群觀察
社群討論中，有成員指出 StemDeck 僅是 htdemucs 模型的外殼程式，而非全新架構。針對 DJ 用途，有人建議使用能與 DJ 軟體整合的 Nuo Stems。部分使用者對其本地處理能力表示肯定，亦有評論者回顧了在 AI 技術出現前，提取清唱音軌的歷史困難。
