Mac-App StemKit: Songs lokal in Gesang und Instrumente zerlegen

Mit StemKit steht eine neue Open-Source-Anwendung bereit, die Songs aus YouTube in einzelne Spuren zerlegt. Anwender können Gesang, Schlagzeug, Bass und weitere Instrumente voneinander trennen, separat anhören und anschließend als WAV-Dateien exportieren. Die eigentliche Verarbeitung findet vollständig auf dem eigenen Rechner statt.

Die Bedienung ist bewusst einfach gehalten. Eine YouTube-Adresse lässt sich direkt einfügen, alternativ bringt StemKit eine integrierte Suche mit. Nach Auswahl eines Titels entscheidet der Nutzer, welche Bestandteile erzeugt werden sollen. Zur Standardauswahl gehören Gesang, Schlagzeug, Bass und eine Sammelspur für weitere Bestandteile. Gitarre und Klavier lassen sich zusätzlich isolieren.

Einzelne Instrumente stummschalten oder solo hören

Nach der Aufteilung bleiben sämtliche Spuren mit dem ursprünglichen Video synchron. Einzelne Bestandteile können stummgeschaltet oder solo abgespielt werden. Damit eignet sich StemKit nicht nur für Remixes oder Samples. Musiker können beispielsweise die Gitarren-, Bass- oder Klavierspur einzeln abhören oder das eigene Instrument ausblenden und den Rest des Songs als Begleitung verwenden. Auch eine Karaoke-Version ohne Gesang lässt sich auf diese Weise erstellen.

Beim Zerlegen zeigt die Anwendung den Fortschritt an und arbeitet im Hintergrund weiter. Dabei werden nur die ausgewählten Instrumentenspuren erzeugt. Wer weniger Stems benötigt, soll entsprechend schneller ans Ziel kommen.

WAV-Export für die weitere Bearbeitung

Fertige Spuren lassen sich einzeln oder gesammelt als WAV-Dateien exportieren. StemKit nennt unter anderem Ableton, Logic, FL Studio und GarageBand als mögliche Ziele. Ebenso lassen sich die Dateien natürlich in anderen Audio-Workstations weiterverwenden. Wer eine freie Lösung bevorzugt, kann beispielsweise auf Ardour zurückgreifen, dessen aktuelle Hauptversion ebenfalls unter macOS läuft.

StemKit selbst steht für macOS, Windows und Linux bereit. Auf dem Mac wird mindestens macOS 12 und ein Apple-Silicon-Prozessor vorausgesetzt. Beim ersten Start richtet die Anwendung ihre eigene Verarbeitungsumgebung ein und lädt dafür rund 2 GB Daten aus dem Netz. Eine Internetverbindung wird anschließend weiterhin benötigt, um Songs von YouTube abzurufen.

Die Projektseite betont, dass Audiodaten den eigenen Rechner nicht verlassen. Übertragen wird lediglich einmalig eine anonyme Kennung zusammen mit Versions- und Betriebssysteminformationen, um Installationen zu zählen. Der Quellcode der App liegt auf GitHub.