伴奏人声分离工具 免费下载｜GPU 整合包，一键分出伴奏与和声

这是一套基于开源模型的伴奏人声分离 GPU 整合包，把歌曲拖进去就能一键拆出干声、伴奏与和声三轨，扒带翻唱、做混音、提取清唱素材都用得上。整合包已配好运行环境，解压加载模型即可跑，比在线工具快、无次数限制、不上传文件。

这份资源包含什么

• 伴奏分离和声 GPU 版整合包（rar，约 163MB，解压即用）
• 内置人声/伴奏/和声分离模型，输出三轨独立音频
• 本地运行，文件不出电脑，无在线次数限制

适合谁

想扒伴奏自己翻唱的唱歌爱好者；需要清唱干声做混音、remix 的音乐制作人与编曲学习者；给短视频抽 BGM 人声、做音轨二创的自媒体作者。需要一张支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡，会解压压缩包就能跑。

下载与使用说明

把 rar 解压到非系统盘的英文路径下，运行主程序加载内置模型，选择要处理的音频文件（mp3/flac/wav 均可），点开始即可在输出目录得到人声、伴奏、和声三个独立音轨，直接拖进剪辑软件或 DAW 使用。

人声分离是什么：把一首歌拆成几轨

传统的听歌只有一条混好的音轨，想要伴奏翻唱、或者只要人声做素材，过去只能靠消音软件硬处理，效果惨不忍睹。基于深度学习的分离模型可以把一首成品歌拆成人声、伴奏、和声多条独立音轨，每轨都干净可用。

这套 GPU 整合包把开源分离模型和运行环境打包在一起，省去了自己配 Python、装显卡驱动的麻烦，解压就能跑，处理速度取决于显卡性能，一般一首 4 分钟的歌几秒钟到一分钟内完成。

和在线工具比，本地跑的优势

在线分离工具大多限制次数、限制时长，音质还会被二次压缩；本地处理是原文件直读直出，音质无损，数量不限。

音频文件不上传任何服务器，翻唱小样、未发行作品也能放心处理，隐私上没有顾虑。

输出三轨独立文件，可以直接拖进剪映、Audition、FL Studio 继续加工，做去掉人声的纯伴奏、或者只留人声做清唱对比都很方便。

运行前确认三件事

显卡：需要 NVIDIA 显卡且显存建议 4GB 以上，显存越大可处理的文件越长；纯 CPU 也能跑但速度慢很多。

路径：解压目标路径不要带中文和空格，否则模型加载可能报错，这是整合包最常见的翻车点。

解压软件：rar 建议用 Bandizip 或 7-Zip 解压，系统自带解压对 rar 支持不完整。

常见问题

提示缺少 CUDA 相关组件：到 NVIDIA 官网把显卡驱动更新到最新版本即可，整合包内已带运行库，无需另装 CUDA Toolkit。

分离后伴奏里还有轻微人声残留：属于模型特性，可在处理时选择更高的分离质量档位，或对输出结果再做一次二次分离。

长歌曲卡住不动：显存不足的表现，先把音频切成两三段分别处理，最后再拼回。

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