LALAL.AI 宣布旗下神经网络模型 Andromeda 完成重大更新，正式将鼓组与贝斯音轨分离功能整合至统一 Transformer 架构，打破此前不同音轨依赖独立模型处理的局限，为音乐制作人提供更连贯、高质量的音轨分离解决方案。

当前音轨分离工具市场竞争激烈，相关技术宣传层出不穷，而本次 Andromeda 更新的核心突破并非单纯新增鼓组与贝斯支持，而是底层技术架构的优化升级。鼓组与贝斯音轨不再由独立的旧版模型处理，而是与人声、乐器音轨共用同一套 Transformer 网络，从根源上去解决多模型处理带来的失真不一致、串音明显等问题。

事实上，不同音轨由不同模型处理时，会产生不同类型的失真痕迹：贝斯模型对瞬态的处理方式与人声模型处理齿音的方式存在差异，鼓组模型的串音特征也无法与人声音轨的表现保持统一。而升级后的 Andromeda 凭借单一 Transformer 架构，可实现人声、乐器、鼓组、贝斯的统一处理，显著提升跨音轨一致性，减少串音问题，让音轨从开头到结尾的表现更连贯稳定。

针对贝斯分离，本次更新还进行了专项优化，通过拓展频率范围采集，有效保留高频泛音、手指触弦声、拨片起音及合成器质感等细节。这些细节在传统分离技术中常被丢失，导致贝斯音轨听感单薄，仅能呈现基础低频，对于非纯净 DI 信号的处理效果尤为突出。

作为 LALAL.AI 平台最先进的神经网络模型，Andromeda 于 2025 年 12 月首次推出，其训练数据量是前代模型 Perseus 的 4 倍，依托 Transformer 架构，处理速度最高提升4成，基准测试中的 SDR 分数也实现显著优化。初期该模型仅支持人声与乐器音轨分离，而鼓组作为平台第三大分离音轨类型，仅 2025 年就完成超过 500 万次拆分，此次将鼓组与贝斯整合进 Andromeda，是贴合用户需求的顺理成章的升级。

此次更新也进一步巩固了 LALAL.AI 在音轨分离领域的行业地位。第三方评测与认可数据显示，2025 年 12 月 Meta 发布 SAM Audio 研究模型并开展商用方案对比测试时，LALAL.AI 与 Moises、AudioShake、FADR 等一同作为参考工具，在专业乐器分离任务中，LALAL.AI 与 SAM Audio 的性能差距是所有商用方案中最小的；2026 年 1 月 MusicRadar 对 11 款音轨分离工具的独立评测中，LALAL.AI 获得 15/20 分，总排名第三，仅次于 Apple Logic Pro（16/20），与 Steinberg SpectraLayers Pro 12 并列，其乐器识别能力，尤其是钢琴、原声吉他等扩展音轨类型的处理表现，获得评测方高度认可。此外，在 2026 年威比奖中，LALAL.AI 从超过 13000 件参赛作品中脱颖而出，入围人工智能与机器学习最佳应用五强提名，并在创作者、创意与媒体工具类别获得荣誉奖。

Sonarworks 2026 年对 1100 多位音乐制作人的调查显示，音轨分离与音频清理、降噪、工程整理并列，成为制作人认可的“有用且无威胁”的 AI 任务。制作人更倾向于让 AI 处理输出清晰可验证的技术工作，而音轨分离恰好符合这一需求，这也让专用音轨分离工具在 Logic Pro 12、PreSonus Studio One Pro 7、Akai MPC XL 等 DAW 软件纷纷将 AI 音轨分离作为标配功能的当下，依然保持着强劲的商业竞争力。

更新后的 LALAL.AI Andromeda 模型已正式上线。采用点数订阅模式，提供免费层级供用户初步试用，同时支持网页、桌面端、移动端、API 及 VST 插件等多种使用方式，其中 VST 插件仅对 Pro 订阅用户开放。用户可通过官方渠道探索新版 Andromeda 模型的全新功能，体验统一神经网络带来的音轨分离革新。

官网：https://www.lalal.ai/