# UVR 去混响：处理房间回声并保留句尾与齿音

已从原创系统朗读加入四段已知延迟生成混响输入，完成原始与干声参考检查；未运行UVR去混响模型。

## 输入来源

{
  "speech": "macOS Tingting system TTS reading the original text; not a human singer or cloned voice",
  "music": "Original deterministic synthesized drums, bass, guitar-like pluck and piano-like harmonics; not recorded instruments or model outputs",
  "seed": 50015,
  "durationSeconds": 12,
  "sampleRate": 48000
}


## 操作

### 1. 比较有回声录音与干声

先听reverberant-speech.wav，再听clean-speech.wav。输入由原创系统朗读叠加55、120、210、340毫秒的延迟构成，干声是真值参考，不能称为去混响输出。

```sh
python3 verify.py
```

### 2. 固定实际UVR与模型版本

使用官方UVR 5.6系列，在Download Center核对UVR-DeEcho-DeReverb是否仍可下载，并保存完整模型名。该模型属于VR路线，不能在MDX模型框随意选一个同名文件；找不到模型就停止并记录版本。

### 3. 只输入一条人声录音

先处理不带音乐的原始人声混响，选独立输出目录和WAV。官方初始界面只说明Select Input与输出位置；本页没有本站实际去混响界面截图。

### 4. 记录首轮参数再运行

固定同一模型和默认参数，先完成一次12秒处理。显存或依赖错误应保留原始错误文本，不能把正常导出干声参考作为故障回退的模型结果。

### 5. 检查句尾和弱读字

对“设备”“接口”“结果”的句尾逐段回听。回声减弱但辅音被吞掉仍属于失败；文件更安静或峰值更低不等于人声更清楚。

### 6. 对齐后才做差异分析

把真实输出与干声参考对齐，再看尾音区域和频谱。本页图展示已知输入与源参考，不包含未运行模型的预期差值。

```sh
python3 verify.py --file your-dereverb.wav
```

### 7. 保留不适用范围

记录残留与声音损伤，不承诺去除所有房间回声。后续如果做旁白，应再核对文字完整性；不要把语音降噪、歌曲去伴奏和去混响当作同一模型任务。

## 文件验证

```sh
python3 verify.py
python3 verify.py --self-test
```

验证PCM16音频的格式、帧和输入hash，不证明模型质量。原始合成源轨不是分离结果。

官方来源：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui