旧歌人声伴奏分离需先用Audacity降噪（选纯静音段采样），再用Demucs（禁用多轨、选htdemucs_6s）分离，最后用Vocal Separate+MDXNET二次去人声残留，剪映验证导出。
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想把老磁带翻录的MP3、90年代CD抓轨的WAV，甚至手机录的老歌现场，拆成干净人声和伴奏两轨用于翻唱、教学或混音，但担心AI模型对老旧录音识别不准、底噪干扰大、分离后发虚——这正是旧歌曲人声伴奏分离最常卡住的地方。
优先验证音频基础质量
打开Audacity（免费开源），导入你的旧歌文件→点击菜单栏“效果”→选择“降噪”→先用鼠标框选一段纯空白处（比如前奏静音段）→点“获取噪声特征”。【必须选真正无声的片段，哪怕0.2秒有嘶嘶声，后续降噪就会误伤人声高频】 这一步不能跳过，老录音的模拟底噪会严重干扰Demucs等AI模型的频谱判断，不预处理会导致人声残留或伴奏糊成一团。
完成噪声采样后，全选整条音轨→再次进“效果”→“降噪”→保持默认参数点确定。导出为新WAV文件备用。
本地运行Demucs处理老旧音频
方法一：命令行快速调用（推荐）
确保已安装Python 3.8+及Demucs v4：在终端执行demucs -n htdemucs --two-stems -o ./output "旧歌_clean.wav"
其中--two-stems强制启用人声/伴奏双轨模式，【老旧录音务必禁用4stems或5stems，多轨模型对低信噪比音频容易过拟合，反而把鼓点当人声切掉】
方法二：图形界面简化操作
下载并解压Demucs GUI版（如demucs-gui-win64.zip）→双击启动→拖入已降噪的WAV文件→模型下拉菜单选“htdemucs_6s”（这是目前对中低频饱满的老歌泛化性最强的版本）→输出格式选WAV→点“分离”。
用Vocal Separate做二次校准
第一步：访问 https://vocal-separate.github.io → 点“Choose File”上传Demucs输出的伴奏WAV
第二步：模型选“2stems”→勾选“Post-process with MDXNET”→点“Separate”
第三步：等待处理完成→下载生成的“music.wav”
这一步专治Demucs残留的“人声影子”——MDXNET后处理对老歌里模糊的齿音、气声残留特别有效，能进一步擦除伴奏中不易察觉的人声毛边。
剪映专业版快速验证与导出
打开剪映专业版→新建项目→点“导入媒体”→选Vocal Separate处理后的伴奏WAV→拖入时间线→右侧面板点“基础”→“人声分离”→模式选“仅保留背景声”→点“应用”。【此时不导出，只点播放键听3秒前奏】 如果听到明显人声断续或伴奏突然变薄，说明前几步降噪过度，需回到Audacity降低降噪强度重试；若完全干净，直接右键该音轨→“导出为音频”→格式选WAV→完成。
