SKILL.md - 九歌完美版音频处理流水线#

名称#

Jiuge Flow Perfect V1 - 九歌音频大师完美版

版本#

V1.2.0

描述#

基于2026-05-01 21:47《敬兄弟》no-wash完美处理经验封装的音频处理Skill。执行"01_Sep → 03_Dry → 04_Master"三步流程，跳过洗声节省25%时间，全链路48kHz，输出320kbps MP3预览版。

核心特性#

• 默认no-wash：智能跳过洗声，节省约25%处理时间
• 全链路48kHz：从分离到母带保持统一采样率
• 双版本输出：320kbps母带 + 128kbps预览版
• 自动归档：按"项目名+时间戳"自动归档到Jiuge_Audio_Projects
• 断点续处理：支持从任意步骤中断点继续

执行流程#

第一步：人声分离 (01_Sep)#

• 引擎：Kim_Vocal_2.onnx (MDX-Net)
• 模型路径：/Applications/Ultimate Vocal Remover.app/Contents/Resources/models/MDX_Net_Models
• 输出格式：WAV 48kHz
• 输出文件：(Vocals)_Kim_Vocal_2.wav, (Instrumental)_Kim_Vocal_2.wav

第二步：去混响脱水 (03_Dry)#

• 引擎：UVR-De-Echo-Aggressive.pth (VR Architecture)
• 模型路径：/Applications/Ultimate Vocal Remover.app/Contents/Resources/models/VR_Models
• 输入：第一步的Vocals文件
• 输出：(No Echo)_UVR-De-Echo-Aggressive.wav

第三步：母带处理 (04_Master)#

• 转换工具：ffmpeg
• 母带版本：320kbps MP3, 48kHz, 立体声
• 预览版本：128kbps MP3, 48kHz, 立体声
• 命名规则：{项目名}_Master.mp3, {项目名}_Preview.mp3

使用方法#

基本用法（默认no-wash）#

bash

~/Desktop/Jiuge_Flow_Perfect_V1.skill/scripts/jiuge_flow.sh "文件名.mp3" [模式编号]

强制wash模式#

bash

~/Desktop/Jiuge_Flow_Perfect_V1.skill/scripts/jiuge_flow.sh "文件名.mp3" 1 wash

参数说明#

• $1：输入文件名（必填）
• $2：处理模式（可选，默认1）
  • 1：民歌高亢版（默认）
  • 2：美声共鸣版
  • 3：流行中度脱水
  • 4：会议轻度脱水
  • 5：大教堂重度脱水
• $3：wash开关（可选，默认no-wash）
  • wash：执行完整四步流程（含洗声）
  • no-wash：跳过洗声，三步完成

技术规范#

硬性指标#

项目规格采样率48kHz（全链路统一）母带码率320kbps MP3预览码率128kbps MP3声道立体声输出格式MP3

模型配置#

步骤模型架构用途分离Kim_Vocal_2.onnxMDX-Net人声/伴奏分离脱水UVR-De-Echo-Aggressive.pthVR去混响

环境要求#

• Python：3.11+（uvr_auto conda环境）
• audio-separator：0.24.1+
• ffmpeg：4.3.2+
• 模型文件：已安装UVR5模型

修复记录#

V29 Bug修复#

• 问题：V29脚本dry_cmd为None导致TypeError
• 原因：自动化逻辑中变量未正确初始化
• 解决：按21:47手动成功流程重新编写分步脚本
• 验证：2026-05-01 21:47《敬兄弟》处理成功

作者#

九歌传媒 AI助手

更新日志#

• V1.2.0 (2026-05-01 23:51): 修复03_Dry文件名选择bug，排除Instrumental文件，确保选择主唱人声
• V1.1.0 (2026-05-01 22:47): 修复洗声逻辑，补充完整的背景合唱分离功能
• V1.0.0 (2026-05-01): 基于21:47完美处理经验首次封装