概要

StemLabは、ローカルで高品質なステム分離（ボーカル、ドラム、ベース、その他）を行えるWindows向けアプリケーションです。DemucsやMDX-Netといった先端の音声分離モデルを活用し、クラウドに音源を送る必要なく無制限に処理できます。配布物には実行ファイルやテスト用スクリプト、デバッグ用パイプラインが含まれ、スタジオ品質の分離を手軽に試せる点が魅力です。

リポジトリの統計情報

スター数: 23
フォーク数: 3
ウォッチャー数: 23
コミット数: 17
ファイル数: 13
メインの言語: Python

主な特徴

完全ローカル実行：クラウドに音源を送らずプライバシー保護と高速処理を実現
複数モデル対応：DemucsとMDX-Netを組み合わせたプロ品質の分離
Windows向け実行ファイル提供：インストール不要で手軽に試せるビルドが用意
テスト／デバッグ支援スクリプト：create_dummy_audio.pyやdebug_pipeline.pyを同梱

技術的なポイント

StemLabはPythonをベースに、音声分離の最先端モデル（Demucs、MDX-Net）を統合したローカルアプリです。通常これらのモデルはPyTorch／torchaudio系で実装されており、モデルのロード、オーディオのリサンプリング、フレーム分割と再構成、VSTやエフェクトなしの純粋な分離処理がパイプラインの中心になります。本リポジトリでは、Windows向けに実行形式が提供されていることから、PyInstaller等でバイナリ化されている可能性が高く、手元の環境に依存しない配布がされています。create_dummy_audio.pyは処理パイプラインの動作確認やUI無しのバッチテストに便利で、debug_pipeline.pyはモデルの入出力や前処理・後処理の挙動確認、ログ出力改善に役立ちます。オフライン動作を重視しているため、モデルファイルのローカル配置やキャッシュ管理、メモリ／GPU利用の最適化が重要な設計要素になっていると推定されます。配布物に“VirusTotal for Exe”への言及がある点は、実行ファイル配布時の信頼性チェックに配慮していることを示しており、ユーザーが安全に利用できるよう配慮されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
create_dummy_audio.py: file
debug_pipeline.py: file

…他 8 ファイル

まとめ

ローカルで手軽に高品質なステム分離を試せる実用的なツール群。

リポジトリ情報：

名前: StemLab
説明: Drag any song → get perfect stems 100 % offline • No subscriptions • No limits
スター数: 23
言語: Python
URL: https://github.com/sunsetsacoustic/StemLab
オーナー: sunsetsacoustic
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/209418950?v=4

READMEの抜粋：

StemLab v1.0

Professional-grade AI stem separation. Local. Unlimited.

StemLab is a powerful, local Windows application for separating audio tracks into individual stems (Vocals, Drums, Bass, Other). It leverages state-of-the-art AI models (Demucs and MDX-Net) to deliver studio-quality results without monthly subscriptions or cloud upload limits.

StemLab Splash

Demo: https://youtu.be/y9qL7bGh40Y

Discord: https://discord.gg/2pF8ej5xbt

VirusTotal for Exe: http…

StemLab — ローカルで動く高品質ステム分離ツール