Separar la voz de la música o aislar la batería de una canción ya no es cosa de estudios profesionales. Con Spleeter, la herramienta gratuita de Deezer, puedes hacerlo en segundos y sin complicaciones. Aquí te explico paso a paso cómo usarla para procesar desde una sola canción hasta bibliotecas enteras.
¿Qué es Spleeter y por qué es diferente?
Spleeter es un modelo de inteligencia artificial entrenado para dividir una canción en varias stems o pistas independientes: voz, batería, bajo y otros instrumentos. Lo mejor es que funciona localmente en tu ordenador, sin subir archivos a ningún servidor, y puede manejar formatos como MP3, WAV, FLAC o M4A.
La calidad de la separación no es perfecta —a veces quedan artefactos o sangrados entre pistas—, pero para maquetas, karaoke, remixes o sampleo es más que suficiente. Además, al ser código abierto, tienes opciones para usarlo desde la terminal, integrarlo en scripts o hasta llamarlo desde Python.
¿Qué necesitas antes de empezar?
- Python 3.7 o superior instalado en tu sistema. Puedes descargarlo de python.org.
- pip, el gestor de paquetes de Python.
- FFmpeg, para decodificar y codificar múltiples formatos de audio. En Windows lo más fácil es descargar los binarios y añadir la carpeta al PATH.
- Un ordenador con al menos 4 GB de RAM (8 GB recomendados) y procesador razonablemente moderno. Spleeter usa TensorFlow, que puede acelerar por GPU si tienes una NVIDIA con CUDA, pero con CPU también funciona.
Instalación de Spleeter paso a paso
Lo más limpio es crear un entorno virtual de Python para no mezclar dependencias. Abre una terminal (PowerShell, Símbolo del sistema o bash) y ejecuta:
python -m venv spleeter_env— crea la carpeta del entorno.spleeter_envScriptsactivate(en Windows) osource spleeter_env/bin/activate(Mac/Linux).- Instala Spleeter con pip:
pip install spleeter. Esto puede tardar unos minutos porque descarga modelos preentrenados. - Para verificar:
spleeter --helpdebería mostrar las opciones disponibles.
Cómo separar una canción en 2 o 5 pistas
Spleeter ofrece tres configuraciones: 2 stems (voz + acompañamiento), 4 stems (voz, batería, bajo, otros) y 5 stems (añade piano separado). Cuantas más pistas, más lento y más memoria necesita. Para una canción de 4 minutos, con separación en 2 stems, el proceso puede durar menos de un minuto en un ordenador actual.
El comando básico es:
spleeter separate -i entrada.mp3 -p spleeter:2stems -o salida
Esto toma el archivo entrada.mp3, aplica el modelo de 2 stems y guarda el resultado en la carpeta salida. Dentro crearás una subcarpeta con el nombre del archivo y dentro estarán los archivos vocals.wav y accompaniment.wav.
Procesamiento por lotes: separa todas las canciones de una carpeta
Si tienes una colección de canciones y no quieres ir una por una, puedes usar un simple script de shell o Python. Aquí un ejemplo en Windows batch:
for %f in (C:music*.mp3) do spleeter separate -i "%f" -p spleeter:2stems -o C:stemsEn Linux/Mac:
for f in /music/*.mp3; do spleeter separate -i "$f" -p spleeter:2stems -o /stems/; doneEsto ejecutará la separación secuencialmente. Ojo: si tienes muchos archivos, vigila el espacio en disco porque los stems se guardan en WAV sin comprimir.
¿Quieres convertir automáticamente los resultados a MP3? Puedes encadenar con FFmpeg al final del bucle o usar herramientas como convertidor de audio en línea después de obtener los stems.
Exportar los stems a formatos específicos y calidad
Por defecto, Spleeter genera WAV de 44100 Hz y 16 bits. Para obtener MP3 directamente, puedes usar la opción -c seguida del códec:
spleeter separate -i entrada.mp3 -p spleeter:2stems -o salida -c mp3
Formatos soportados: wav, mp3, ogg, m4a, flac, etc. También puedes ajustar el bitrate con -b 320k para MP3 de alta calidad.
Integración con Google Drive sin n8n
Si quieres automatizar un flujo donde subes canciones a Drive y recibes los stems sin depender de servicios de automatización, puedes usar scripts de Python con la API de Google Drive. Un enfoque sencillo:
- Configura un proyecto en Google Cloud, habilita la API de Drive y descarga credenciales.
- Escribe un script que monitoree una carpeta específica de Drive usando la librería
google-api-python-client. - Al detectar un archivo nuevo, lo descarga, ejecuta Spleeter, comprime los stems y los sube a otra carpeta de Drive.
- Puedes enviar un correo o mensaje de Telegram con los enlaces usando las APIs correspondientes.
Este enfoque requiere más conocimientos de programación, pero te da control total y evita depender de plataformas externas. Existen ejemplos completos en GitHub buscando «spleeter google drive automation».
Preguntas frecuentes
¿Puedo usar Spleeter en Windows sin línea de comandos?
Sí, hay interfaces gráficas no oficiales como SpleeterGUI, que ponen un frontend amigable para arrastrar archivos y elegir modelo. Las encuentras en GitHub con el mismo nombre.
¿La separación pierde calidad?
El proceso en sí puede introducir artefactos, sobre todo si la mezcla original tiene mucho solapamiento de frecuencias. No es transparente, pero para la mayoría de usos prácticos la calidad es aceptable. Siempre puedes probar con un extracto antes de procesar bibliotecas completas.
¿Spleeter funciona con música en español?
Sí, el modelo es independiente del idioma porque se basa en características espectrales, no en contenido semántico.
¿Hay alternativas online sin instalar nada?
Existen servicios web que ofrecen separación gratuita con limitaciones, pero si trabajas con muchos archivos o te preocupa la privacidad, instalar Spleeter localmente es la mejor opción. Herramientas en línea suelen tener colas de espera y restricciones de tamaño.
