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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。
- 先区分源参考与估计轨
- 选择六轨模型而非默认四轨
- 按短样命令实际运行
- 回读六个真实WAV
- 按起点检查相互泄漏
- 保留不理想的真实结果
- 记录模型适用边界
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htdemucs_6s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。
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htdemucs_6s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。
1. 先区分源参考与估计轨
输入中的guitar.wav是程序拨弦音色，piano.wav是谐波衰减音色，不是真实录音，也不是Demucs输出。已知音符起点用于查串音，不能借源轨制造完美分离。
bash
python3 verify.py
2. 选择六轨模型而非默认四轨
固定htdemucs_6s，官方明确增加guitar与piano，同时提醒钢琴轨常有串音与伪影。默认htdemucs没有这两份独立输出，改文件名不能变成六轨结果。
3. 按短样命令实际运行
使用CPU、shifts=0、segment=3，运行后保存原始日志和模型名。模型或依赖不可用时记录失败，不替换为手工分轨。
bash
python -m demucs.separate -n htdemucs_6s -d cpu --shifts 0 --segment 3 --overlap 0.25 -o separated original-mix.wav4. 回读六个真实WAV
确认vocals、drums、bass、other、guitar、piano均存在且可解码。零能量或只含混音的文件不算该乐器已经正确提取。
5. 按起点检查相互泄漏
拨弦从0.25秒开始，钢琴从0.05秒开始；在同一时间窗回听两条估计轨，记录互相出现的音符、消失的起音和持续噪声。先做采样率/时间对齐再画差异。
6. 保留不理想的真实结果
即使文件校验通过，也要公开同段试听与失败点；不把钢琴轨弱或混入吉他的问题藏掉。分离音频不是自动乐谱，不能用它直接证明AI扒谱准确。
bash
python3 verify.py --file separated/htdemucs_6s/original-mix/piano.wav
7. 记录模型适用边界
保存原混音、真值源、六轨、参数和试听区间。需要对四轨中的贝斯做重混时走相邻教程，不再把轨道数量重复写成一次入门。
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htdemucs_6s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。
常见问题
Demucs 吉他钢琴分离下载后就是模型成功结果吗？
已实际在CPU运行htdemucs_6s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。 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。
提取吉他钢琴怎样判断完成？
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。