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开始前准备什么
- 下载并解压到独立目录，先阅读README里的真实执行范围。
- 使用自有输入，不把系统朗读、程序合成源或官方截图冒充模型生成。
- 先完成12秒练习，再扩大文件长度；固定实际工具、模型与运行设备。
- 固定原片和声音时间轴
- 导出音轨并记录采样率
- 分别运行补偿关与开
- 用有声段而非拍手峰检查
- 只替换音轨并保持原始起点
- 检查首尾两段并播放成片
- 归档补偿条件与真实限制
含原创输入、逐步说明、真实检查脚本和已标明身份的实际输出；不含模型权重。
已实际在CPU运行DeepFilterNet3并保存真实输出与逐文件检查；输入包含原创程序音乐或系统朗读，结果只代表当前12秒练习。已从原视频实际提取AAC音轨做两组推理：首尾有声段未补偿均滞后10ms，补偿后均0ms；视频保持25fps和300帧，AAC输出尾部多约10ms。
读取实际PCM16文件与源hash，拒绝损坏或空音频；不请求任何模型。
已实际在CPU运行DeepFilterNet3并保存真实输出与逐文件检查；输入包含原创程序音乐或系统朗读，结果只代表当前12秒练习。已从原视频实际提取AAC音轨做两组推理：首尾有声段未补偿均滞后10ms，补偿后均0ms；视频保持25fps和300帧，AAC输出尾部多约10ms。
1. 固定原片和声音时间轴
使用练习里的original-sync-input.mp4。画面是本网站原有原创程序门板短片，配音为本页系统朗读，属于技术同步教材，不是拍摄口型或模型生成视频。保留原始PTS、帧率和音轨起点。
bash
ffprobe -v error -show_streams -show_format original-sync-input.mp4
2. 导出音轨并记录采样率
提取WAV而不改视频帧率，确认48kHz单声道。不要先trim掉开头空白再把新音轨从0秒合回，否则会人为改变同步关系。
bash
ffmpeg -i original-sync-input.mp4 -vn -ar 48000 -ac 1 input-audio.wav3. 分别运行补偿关与开
0.5.6默认补偿开启；A组加--no-delay-compensation关闭，B组不加。两次使用刚从视频提取的同一音轨，分别保存真实输出；不使用不存在的--compensate-delay参数。
bash
deepFilter -m DeepFilterNet3 --no-delay-compensation --output-dir no-pad input-audio.wav
deepFilter -m DeepFilterNet3 --output-dir with-pad input-audio.wav4. 用有声段而非拍手峰检查
降噪可能削弱拍手等非语音瞬态，所以拍手最多作输入参考。以首尾有声段互相关、原始PTS/帧号和时长共同检查；本练习使用已知原始语音作时间参照。
5. 只替换音轨并保持原始起点
将自己上一步生成的with-pad/input-audio_DeepFilterNet3.wav合回原片。若音视频从0开始可直接映射，其他start_time先核准；不使用-shortest截尾掩盖长度不符。包内denoised-compensated.wav是本站API同条件参考。
bash
ffmpeg -i original-sync-input.mp4 -i with-pad/input-audio_DeepFilterNet3.wav -map 0:v:0 -map 1:a:0 -c:v copy -c:a aac -b:a 192k my-denoised-video.mp4
已实际在CPU运行DeepFilterNet3并保存真实输出与逐文件检查；输入包含原创程序音乐或系统朗读，结果只代表当前12秒练习。已从原视频实际提取AAC音轨做两组推理：首尾有声段未补偿均滞后10ms，补偿后均0ms；视频保持25fps和300帧，AAC输出尾部多约10ms。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
6. 检查首尾两段并播放成片
读回视频帧率、帧数和音轨长度，再播放开头与结尾。互相关反映波形时间对齐，不能独立证明真人口型匹配；本输入本来没有真人口型。
bash
ffprobe -v error -show_streams -show_format my-denoised-video.mp4
7. 归档补偿条件与真实限制
保留原片、两份降噪音轨、实际延迟数值、最终片和命令。不能把离线素材预检当DeepFilterNet模型已运行，未运行时本页会明确保留该标记。
怎样确认已经完成
- 实际输入与输出均可解码，采样率、声道、帧数和时长已记录。
- 按指定同一音节/乐句或首尾有声段回听，保留残留、失真和失败区间。
- 已实际在CPU运行DeepFilterNet3并保存真实输出与逐文件检查；输入包含原创程序音乐或系统朗读，结果只代表当前12秒练习。已从原视频实际提取AAC音轨做两组推理：首尾有声段未补偿均滞后10ms，补偿后均0ms；视频保持25fps和300帧，AAC输出尾部多约10ms。
常见问题
DeepFilterNet 视频降噪同步下载后就是模型成功结果吗？
已实际在CPU运行DeepFilterNet3并保存真实输出与逐文件检查；输入包含原创程序音乐或系统朗读，结果只代表当前12秒练习。已从原视频实际提取AAC音轨做两组推理：首尾有声段未补偿均滞后10ms，补偿后均0ms；视频保持25fps和300帧，AAC输出尾部多约10ms。 输入预检、已知源参考和模型推理是不同证据，未运行时不提供伪造结果。
视频降噪声音不同步怎样判断完成？
先核对当前教程中的真实文件、参数和模型身份，再按第六步的同一区间验收；仅文件存在、峰值变小或界面显示完成都不足以证明声音质量。