首先声明一下，我的观点并不针对点明音频编辑器。如果你真心希望做好 AI 音源分离，追求提取出干净、无杂音的人声和伴奏，那么我建议你尽量避免依赖音频编辑器。因为音频编辑器内置的AI分离模型存在较大的局限性：一方面，它通常不允许调整分离参数和精度，导致分离结果模糊、残留杂音；另一方面，模型的类型也无法具体调整，用户不能自主选择用于分离的子模型。
实际上，专业的神经分离模型其性能往往与模型尺寸和结构密切相关。例如，像 SHNet 这类高级模型，会针对人声和伴奏进行专门的优化，比如“SCNet XL (very high fullness).onnx”这样的子模型，就能在分离时显著提升饱满度和清晰度。此外，参数量较大、结构更复杂的模型，通常能够更好地保留伴奏中的乐器细节，使人声部分也保持自然、完整的听感，避免声音失真或信息丢失。
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实际上，专业的神经分离模型其性能往往与模型尺寸和结构密切相关。例如，像 SHNet 这类高级模型，会针对人声和伴奏进行专门的优化，比如“SCNet XL (very high fullness).onnx”这样的子模型，就能在分离时显著提升饱满度和清晰度。此外，参数量较大、结构更复杂的模型，通常能够更好地保留伴奏中的乐器细节，使人声部分也保持自然、完整的听感，避免声音失真或信息丢失。
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