夜雨聆风LALAL.AI 宣布对其旗舰级音频分轨神经网络 Andromeda 进行重大更新。新版本扩展了该模型的能力，新增了专门的鼓组和贝斯分轨功能，同时提升了处理速度以及各支持分轨的整体一致性。
此次更新将 Andromeda 的分轨范围扩展至覆盖单个神经网络模型内的完整节奏声部。除了人声和伴奏分轨外，用户现在可以通过 Andromeda 直接提取鼓组和贝斯分轨。
据 LALAL.AI 称，鼓组是其平台上被分离频率最高的三种分轨之一，2025 年记录的鼓组分轨提取次数已超过五百万次。更新后的模型引入了改进的鼓组提取流程，旨在提升分离度，并减少整首曲目中来自其他乐器的串音。
新版 Andromeda 的主要更新包括：
鼓组与贝斯分轨已集成至 Andromeda 神经网络中，与人声和伴奏分轨并列。
扩展的低频捕获范围，旨在在分离过程中保留泛音、质感及中高频细节。
处理速度相比之前的 Perseus 模型提升最高可达 40%。
鼓组分离从曲目开头到结尾的一致性得到改善，截面稳定性增强。
该公司表示，改进后的贝斯模型能够捕获更宽的频率范围，以保留那些在分离过程中可能被削减的泛音内容。在鼓组方面，此次更新侧重于在整个编曲过程中保持连贯的分轨输出，同时减少提取轨道中贝斯及其他乐器的串扰。
LALAL.AI 将该更新定位为适用于多种专业及创意应用场景。除了混音和制作工作流之外，该公司还特别指出，音乐修复场景是高保真分轨分离的一个实际用例。
其中一个案例涉及一位纳什维尔的制作人，他在一场录音棚火灾中丢失了原始多轨录音。在该案例中，LALAL.AI 被用于从仅存的混音文件中分离出分轨，从而得以从立体声母带中恢复各个独立的演奏声部。该公司将此作为分轨分离技术在档案修复和恢复场景中应用的例证，而不仅限于常规制作任务。
此次 Andromeda 更新之前，LALAL.AI 已获得一系列行业认可。2025 年 12 月，Meta 的独立分轨分离基准测试将该平台评为专业类别中排名最高的商业技术。
MusicRadar 在其分轨分离工具的独立评测中，为 LALAL.AI 的人声和鼓组提取给出了 5 分（满分 5 分）的评分。在 2026 年威比奖中，该平台入围“应用程序、软件与沉浸式”类别中“最佳人工智能与机器学习应用”前五名，并在“创作者、创意与媒体工具”类别中获得荣誉奖。
LALAL.AI 报告称，其平台已被全球超过六百万制作人、工程师、DJ、播客创作者及媒体专业人士使用。该服务支持从音频和视频文件中提取人声、伴奏、鼓组、贝斯、吉他、合成器及其他分轨。
该平台可通过网页、桌面及移动应用程序使用，同时提供 API 接入和 VST 插件集成，适用于专业制作工作流。
