
Spleeter (Deezer)
Bibliothèque open source de Deezer pour séparer voix, batterie, basse et piano d'un morceau, installable avec pip, conda ou Docker
Overview
Spleeter est une bibliothèque d'apprentissage automatique publiée par Deezer qui sépare les sources d'un morceau : voix contre accompagnement, ou plusieurs éléments comme batterie, basse et piano. Elle s'appuie sur TensorFlow et fournit des modèles pré-entraînés, utilisables en ligne de commande ou dans du code Python. Le dépôt officiel annonce un traitement environ cent fois plus rapide que le temps réel sur GPU, ce qui la rend adaptée à des traitements en masse. L'outil est entièrement gratuit et distribué sous licence MIT : il n'existe aucune grille tarifaire. L'installation se fait avec pip, conda-forge ou les images Docker officielles, et un notebook Google Colab permet de l'essayer depuis un navigateur.
Le projet est en anglais et sans interface graphique : il s'adresse à des personnes à l'aise avec Python et la ligne de commande, et il n'existe pas de version française. Il est toujours ouvert sur GitHub : le dépôt n'est pas archivé, avec un dernier commit poussé le 18 juin 2026 et une dernière version publiée en septembre 2021 (v2.3.0), ce qui indique une maintenance légère plutôt qu'un développement actif. Aucune API hébergée n'est proposée : les données restent sur votre machine, ce qui est un avantage pour la confidentialité mais impose de gérer soi-même le matériel et les dépendances. L'usage d'œuvres protégées reste soumis au droit d'auteur.
Our verdict
À recommander aux développeurs, chercheurs et studios qui veulent intégrer une séparation de sources gratuite, locale et scriptable dans un pipeline audio. À éviter si vous cherchez une application prête à cliquer, une interface en français ou un support commercial : le projet demande Python et une configuration technique, et sa dernière version date de 2021.