Splitto — Vocal Stems Splitter

Şarkıları kendi bilgisayarında, ücretsiz olarak vokal ve enstrüman katmanlarına (stem) ayıran ve her birinin MIDI'sini çıkaran bir Claude skill'i. Suno'nun "Extract Stems and MIDI" özelliği, UVR veya LALAL.AI gibi, ama tamamen yerel çalışır.

Claude'a sadece "şu şarkıyı stem'lerine ayır" demen yeterli. Gerisini skill halleder: kurulum, ayırma, MIDI çıkarma, boş stem'leri silme ve her çıktıyı kontrol etme.

Ne çıkarır?

Dosya	İçerik
00_Vokal_Tam.wav	Bütün vokaller
00_Enstrumantal.wav	Vokalsiz altyapı
01_Ana_Vokal.wav	Ana (lead) vokal
02_Arka_Vokal.wav	Arka vokaller / armoniler
03_Davul.wav	Davulun tamamı
04_Bas.wav	Bas
05_Gitar.wav	Gitar
06_Piyano.wav	Piyano / tuşlu
07_Diger_Synth_Pad.wav	Synth, pad, yaylı ve kalan her şey
08–13_Davul_*.wav	Kick, Snare, Tom, Hi-Hat, Ride, Crash

| MIDI/*.mid | Her stem'in MIDI'si: vokal melodisi, bas hattı, gitar/piyano/synth notaları, davul ritmi | | MIDI/00_Tum_Enstrumanlar.mid | Bütün MIDI izleri tek dosyada |

• Çıktılar orijinalle aynı örnekleme hızında ve uzunlukta olur. DAW'a sürükleyince birebir hizalanırlar.
• MIDI'ye şarkının tempo haritası yazılır. Tempo şarkı boyunca kaysa bile (Suno şarkılarında sık görülür) DAW'ın grid'i gerçek vuruşlara oturur: test şarkısında davul vuruşlarının grid'e uzaklığı sabit tempoda 25–63 ms iken tempo haritasıyla 11–12 ms.
• Notalar 1/16'lık grid'e oturtulur. Şarkının tonu bulunup MIDI'ye yazılır. Bas ve ana vokal tek sesli çıkar.
• Davul MIDI'si General MIDI notalarındadır (kick 36, snare 38, hi-hat 42...), her davul VST'sine uyar.
• MIDI otomatik transkripsiyondur: bas, vokal melodisi ve davulda iyi sonuç verir, yoğun akorlarda hata yapabilir. Her MIDI'nin kendi stem'iyle "uyum %" puanı _kontrol.txt'ye yazılır.
• Şarkıda olmayan enstrümanların boş dosyaları otomatik silinir.
• Her iş sonunda tüm dosyalar otomatik kontrol edilir: süre, örnekleme hızı, seviye, clipping ve vokal+enstrümantal toplamının orijinali ne kadar verdiği. Rapor klasöre _kontrol.txt olarak yazılır.

Kurulum

Claude uygulaması / Claude.ai

1. Releases sayfasından splitto.skill dosyasını indir.
2. Claude'da Ayarlar → Capabilities → Skills bölümünden dosyayı yükle.

Claude Code

git clone https://github.com/thecemozen/splitto.git

Ardından splitto/splitto klasörünü ~/.claude/skills/ içine kopyala.

İlk kullanımda skill gerekli Python ortamını kendisi kurar (~/.stems-venv, 2-4 GB) ve modelleri indirir (~1.5 GB). Bu kurulum sadece bir kez yapılır.

Gereksinimler

• Python 3.10–3.13
• ffmpeg (WAV/FLAC dışındaki dosyalar için). Windows: winget install Gyan.FFmpeg, macOS: brew install ffmpeg
• NVIDIA ekran kartı önerilir. 6 GB'lık bir dizüstü kartında 3-4 dakikalık bir şarkı yaklaşık 10-12 dakika sürer. CPU ve Apple Silicon ile de çalışır, ama daha yavaştır.

Claude olmadan kullanmak

python splitto/scripts/kurulum.py
~/.stems-venv/bin/python splitto/scripts/stems.py "şarkı.wav"              # macOS/Linux
%USERPROFILE%\.stems-venv\Scripts\python.exe splitto\scripts\stems.py "şarkı.wav"   # Windows

Seçenekler: --mod tam|hizli|vokal, --cikti KLASÖR, --sessizleri-tut, --midi-yok. Zaten ayrılmış bir klasörden sadece MIDI çıkarmak için: python splitto/scripts/midi_cikar.py "<şarkı> - Stems". Windows'ta ses dosyalarını windows/Splitto.bat üzerine sürükleyip bırakmak da yeterli.

Kullanılan modeller

python-audio-separator üzerinden:

Adım	Model
Vokal / enstrümantal	BS-RoFormer (viperx, SDR 12.97)
Ana / arka vokal	Mel-RoFormer Karaoke (aufr33 & viperx)
Enstrümanlar	Demucs v4 htdemucs_6s (Meta)
Davul seti	MDX23C DrumSep (aufr33 & jarredou)
MIDI	Basic Pitch (Spotify), pYIN (librosa), librosa vuruş/tempo tespiti

Modellerin her birinin kendi lisansı vardır. Ayırdığın şarkıların haklarına sahip olduğundan emin ol.

Lisans

Kod MIT lisansıyla dağıtılır, ayrıntılar LICENSE dosyasında.