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Demucs GUI の紹介

概要

Demucs GUI は、楽曲からボーカルや伴奏を切り分けたい人向けの音源分離ツールです。コマンド操作なしで Demucs を使えるようにした GUI 版なので、AI ベースの音源分離を試したいけれど、Python 環境の準備まではしたくない人に向いています。GUI 部分は GPL-3.0 で公開され、取り込まれている Demucs 由来のコードは MIT ライセンスです。

このソフトでできること

1 曲の音源をそのまま編集するのではなく、まずパートごとに分けて作業しやすくする用途に向いています。

ボーカルだけを抜き出して確認したい
伴奏側を分離して練習用に使いたい
分離した素材をあとで別ソフトで編集したい
コマンドラインなしで Demucs を使いたい

「音声を直接編集するソフト」ではなく、「編集や練習の前段で素材を切り分けるソフト」と考えると役割が分かりやすくなります。

主な特徴

もともと技術寄りの Demucs を GUI で扱いやすくしている点が強みです。音源分離そのものは AI モデル側の性能に依存しますが、導入や実行のハードルを下げて、まず試しやすくしています。

配布形態が CPU 版と GPU 向け版に分かれているため、手元の環境に合わせて選べます。長い曲や重い処理はマシン性能の影響を受けやすいので、最初に環境を確認しておくと失敗しにくくなります。

対応OS・日本語対応・料金

対応OS：公式の説明では、バイナリは Windows 8 以上、macOS 10.15 以上です。Linux は Python 3.11 が動き、glibc 2.27 以上の環境が条件です
メモリ：物理メモリとスワップを合わせて最低約 8 GB が必要で、長い曲ではさらに必要です
GPU：NVIDIA（compute capability 3.5 以上）、Intel Arc / Iris Xe、Apple MPS に対応し、専用メモリ 2 GB 以上が目安です
料金：無償で公開されています。GUI は GPL-3.0、Demucs 由来のコードは MIT です。入力する楽曲の権利は別に確認してください
日本語：対応言語は公式の説明で確認できていません

使い方

ダウンロード

GitHub の Releases ページ（https://github.com/CarlGao4/Demucs-Gui/releases）を開きます。ビルド済みのバイナリは GitHub Releases と FossHub で配布されています。GitHub に載せられない大容量ファイルは FossHub 側です。
安定版は 1.3.2（1.x 系の最終）です。2.0a1 はプレリリースで開発中のため、安定版としては扱えません。
1.3.2 のファイルは次のとおりです。
- Windows：Demucs-GUI1.3.2cpu.7z（GPU を使わない版）と cudamkl.7z
- macOS：.dmg（x86_64 の Rosetta 2 版と ARM64 版）
- Linux：.tar（cpu / cuda / rocm）。Linux の CUDA 版は FossHub での配布です
自分のハードウェアに合う版（CUDA / CPU / MKL / MPS）を選びます。
RTX 50 シリーズ（Blackwell）は Windows のみ対応です。1.3.2 以降の CUDA 版に、リリース「1.3.2.1 Runtime for Blackwell」の torch-blackwell.7z を使い、展開後の torch フォルダーを置き換えます。2.x には torch-blackwell-for-2.x.7z を使います。これは実行環境のみの配布で、アプリ本体ではありません。

ソースから実行する方法もあります。Python と git を用意し、git submodule update --init --recursive を実行して、pip で requirements を導入したうえで GUI/GuiMain.py を実行します。

インストール

Windows は、7z を展開して Demucs-GUI.exe を実行します。インストーラー形式ではなく、展開して実行する方式です。
macOS は、DMG を開いて Applications に入れ、そこから起動します。
macOS 15.0 未満で起動できない場合は、アイコンを右クリックして「Open」を選び、表示されたダイアログでもう一度「Open」を押します。
macOS 15.0 以降では、System Settings > Privacy & Security で「Open Anyway」をクリックし、ログインパスワードを入力します。
FFmpeg は任意ですが推奨されています。PATH にあれば使用されます（FFmpeg と FFprobe の両方が必要です）。

初期設定

ハードウェアに合うビルドを選びます。
GPU が device の選択肢に表示されない場合は、CPU を使うか、GitHub の Issues で報告します。
設定ファイル settings.json には、style、prepend_ffmpeg_path（既定は false）、custom_repo、file_list_animation、model_cache の項目があります。

基本的な使い方

「load」ボタンでモデルを読み込みます。既定のモデルは htdemucs です。
音声を追加します。ドラッグ＆ドロップ、または Add files / Add folder（フォルダー内を再帰的に追加）/ Add URLs を使います。
必要に応じて Mixer で出力方式を選びます。Single stems（既定）、Minus stems、No stems、All left（1.3 以降）があります。行ごとのチェックで stem の有効・無効を切り替え、ダブルクリックで名前と音量（-500%〜500%）を編集できます。
分離のパラメータとして、Segment、Overlap、Shifts、Device（CPU / CUDA / MPS）を設定します。
保存先の設定で、Save file location を Relative path または Absolute path から選びます。既定のパスは separated/{model}/{track}/{stem}.{ext} です。
Clip mode（None / rescale（既定）/ clamp / tanh）と Encoder を選びます。Encoder は soundfile（wav と flac のみ）か ffmpeg（MP3、AAC などのプリセットあり）です。
「Start separate」をクリックして分離を実行します。

補足として、advanced でカスタムモデルリポジトリを管理でき、refresh でモデル一覧を更新できます。モデルのアンロードには、メニューの restart が必要です。

安全性と注意点

音源分離は、元の曲を完全にきれいに分けられるとは限りません。曲によってはボーカルの残りや伴奏のにじみが出ることがあります
分離した音源の扱いは、利用する楽曲の権利や利用条件も確認しておくほうが安心です
2.0a1 はプレリリースです。安定版は 1.3.2 です
Windows で CUDA をソースから実行する場合、torch は 2.0.x が推奨されています（2.1.0 以上は時々エラーが出ます）
Intel GPU で backend_with_compiler.dll の WinError 126 が出る場合は、libuv を手動で導入するか、conda install conda-forge::libuv を実行します
質問や不具合は、GitHub の Issues へ報告します

向いている人・向いていない人

向いている人：

曲からボーカルや伴奏を分けて確認したい人
Demucs を GUI で扱いたい人
練習用音源や下処理用素材を作りたい人
分離後の編集は別ソフトで進める前提の人

向いていない人：

波形編集やミックス調整を 1 本で完結させたい人
低スペック環境で重い音源分離を無理なく回したい人
元音源を完全にきれいに分離できることを前提にしている人

よくある質問

Demucs GUI は何をするソフトですか？

楽曲からボーカルや伴奏を切り分ける Demucs を、GUI で扱いやすくしたソフトです。

Windows 以外でも使えますか？

公式の Releases では、Windows、macOS、Linux 向けの配布があります。

分離した音をそのまま仕上げまで使えますか？

用途によります。まず分離して聴き分ける用途には向いていますが、細かな仕上げは別ソフトのほうが進めやすいです。

Demucs GUI

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