Технология разделения аудиосигнала на стемы (stem separation) превратилась из несовершенной функции с обилием фазовых артефактов в безупречный студийный стандарт с точностью до 98%. Ранние методы эквализации полностью вытеснены глубоким машинным обучением. Ключевой прорыв обеспечил переход от классических сверточных нейросетей (как Spleeter от Deezer, обрабатывающих только спектрограммы) к гибридным трансформерам. Лидером индустрии стала модель Demucs v6 от Meta. Архитектура Hybrid Transformer объединяет анализ спектрограмм с обработкой сырой формы волны (waveform), достигая показателя отношения сигнала к искажениям (SDR) свыше 9,20 дБ. Процесс сепарации включает генерацию сложных нелинейных масок, отделяющих полезный сигнал от шума, с последующей реконструкцией аудио. Сегодня на рынке доминируют следующие решения: Выбор режима зависит от задачи: 2 стема идеальны для акапелл, 4 стема — база для диджеев, а 6–10 стемов извлекают даже акустическую гитару. Технологии уже встроены в DAW: ма