KI-Spurentrennung (Stem Separation) für gezieltes Cleaning & Masterin

abcdefghijklmnopqrstovwxyz schrieb am 17.08.2026 um 13:39 Uhr

Hallo zusammen, ich habe einen Verbesserungsvorschlag für SOUND FORGE Audio Cleaning Lab, der den Workflow bei komplizierten Aufnahmen revolutionieren würde. Was genau ist mein Vorschlag? Ich wünsche mir eine integrierte Funktion zur Spurentrennung (Stem Separation) mittels künstlicher Intelligenz. Ein fertiger Stereo-Mix soll direkt im Programm in einzelne Spuren aufgeteilt werden können (z. B. Gesang, Schlagzeug/Perkussion, Bass, Gitarre/Instrumente). Warum ist das wichtig? / Welches Problem wird gelöst? Aktuell stößt man bei der Reinigung (Cleaning) von alten oder komplexen Stereo-Aufnahmen schnell an Grenzen. Wenn man beispielsweise ein Störgeräusch filtert oder den EQ anpasst, betrifft das immer den gesamten Mix. Mit getrennten Spuren könnte man viel gezielter arbeiten: * Gesang: Kann isoliert gereinigt und im Mastering viel klarer und präsenter gemischt werden. * Schlagzeug: Man könnte gezielt nur die Becken brillanter machen oder dumpfe Kicks korrigieren, ohne die Stimme oder Gitarren mit zu beeinflussen. Beispiel für den Workflow: Man zieht eine Stereo-Datei in SOUND FORGE Audio Cleaning Lab. Über einen Button "Spuren trennen" generiert das Programm untereinander liegende Einzelspuren. Diese können dann separat mit den Cleaning-Werkzeugen (DeNoiser, DeClicker etc.) und Mastering-Effekten bearbeitet werden, bevor sie wieder exportiert werden. Ich denke, dieses Feature würde das Programm auf ein völlig neues Level heben. Was hält das Entwicklerteam und die Community davon? Viele Grüße

Kommentare

SP. schrieb am 17.08.2026 um 14:00 Uhr

@abcdefghijklmnopqrstovwxyz Die Entwicklung wurde vor Jahren eingestellt, die Entwickler sind inzwischen zu BorisFX gewechselt. Ich vermute auch, dass Boris FX die Rechte an der Software besitzt und nicht mehr Magix.

Ich empfehle dir stattdessen kostenlose Stem-Splitter. Sehr simpel und kostenlos funktioniert die Webseite https://mvsep.com/de und alternativ kannst du ein Programm wie Ultimate Vocal Remover benutzen: https://ultimatevocalremover.com/

Wenn du Ahnung von Python hast, dann geht auch ZFTurbo MSST: https://github.com/ZFTurbo/Music-Source-Separation-Training