想要调好人声分离的音质高低参数，核心可以从基础音频参数、AI分离模型参数、输出编码参数三大类核心维度调整，具体的设置逻辑整理如下：
第一类是基础音频参数，包含采样率和位深两个核心项，这两个参数直接决定了分离后音频本身的细节容量。如果追求高音质输出，需要把输出采样率设置为和输入原始音频保持一致，不要主动做降采样处理：如果输入是44.1kHz的CD级音频就保留44.1kHz，输入是48kHz的视频源音频就保留48kHz，哪怕是更高规格的96kHz母带音频也要保持原采样率，避免人为砍掉人声的高频泛音，损失人声的通透度和质感；如果需要低音质来缩小文件体积、加快分离速度，可以主动把输出采样率降到16kHz-22.05kHz区间，这个范围会砍掉大部分人耳不敏感的高频细节，音质下降明显，生成文件体积仅为原规格的一半不到。而位深决定了音频的动态范围和底噪水平，高音质设置要选择16bit（CD级）以上，如果需要做后续后期编辑，选24bit甚至32bit浮点就足够，能完整保留人声强弱变化的动态范围，不会出现小声底噪大、大声破音失真的问题；低音质设置选8bit或者普通16bit即可，8bit的动态范围小、底噪高，音质损失明显，对应文件体积也更小。
第二类是AI模型相关参数，目前主流人声分离都依赖AI模型完成处理，模型参数直接决定分离后的纯净度和细节保留度。首先是模型选择：追求高音质要选高精度大参数量模型，比如常用工具中，Demucs可选择mdx23c、htdemucs_6s，UltimateVocalRemover（UVR）可选择MDX23CKimVocal2、Roformer高精度分离模型，这类模型训练数据充分、参数量大，分离后人声和伴奏串音少、边界伪影少，人声细节保留完整；如果追求低音质快速出结果，就选择轻量量化小模型，比如Demucs的htdemucs_quantized、UVR的轻量MDX模型，模型体积小、运算速度快，但分离后串音多、细节损失大。然后是重叠率（overlap）参数，这个参数是分离时分块处理音频的重叠比例，重叠率越高，分块连接处的毛刺伪影越少，音质越平滑自然，因此高音质设置要把重叠率调到0.5-0.8，缺点是分离速度会变慢；低音质设置把重叠率调到0.1-0.2即可，分离速度能提升数倍，但会出现连接处的杂音毛刺，音质下降明显。还有分块窗口大小参数，高音质要选更大的窗口（一般4096以上，部分工具支持10240以上），能更好捕捉音频的长周期特征，分离更干净；低音质选1024-2048的小窗口，减少运算量，牺牲分离纯度。另外多数工具自带的“后处理增强”“去伪影”选项，高音质要打开，进一步优化分离结果，低音质可以关闭来加快处理速度。
第三类是输出格式与码率参数，编码设置直接决定最终输出的音质水平。如果追求最高音质，选择无压缩WAV或者无损压缩FLAC输出，就能完全保留分离出来的所有细节，没有编码损失；如果需要低音质，直接选择MP3、AAC这类有损编码格式即可。针对有损编码，高音质设置下MP3选320kbps恒定码率（CBR），AAC选256kbps以上，这个码率范围基本听不出编码损失；低音质设置下MP3选128kbps甚至64kbps，AAC选96kbps以下，码率越低音质损失越明显，文件体积越小，仅适合快速预览使用。
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发布者：云, 赵，出处：https://www.qishijinka.com/software-testing/5589/
