久等了！

按正常来说，团子的每个月的日志应该在当月末发出，但我们希望抢在月末之前发布9.0的和声保留算法，可惜“实验”结果并不是总是顺着人的意志去转移，在我们努力掉头发优化后，8月份迟来的日志正式发布（其实就是不想写两篇博客分别介绍研发日志和新版算法🤣🤣）

全新9.0系列算法“和声保留”正式上线

作为9.0算法的最后一个成员，和声保留算法在今日正式上线，它同样基于团子的DangoNet3架构，拥有和其他算法相同的优点，比如更饱满的音频、乐器丢失更少、人声杂音更小等。

而作为“和声保留”，它的重点是在伴奏中保留和声，9.0的和声保留算法对于和声判断的界限更为“宽松”，这主要体现在“激进”、“保守”两种算法中，其中激进算法相比上代对和声的判断更为准确，而保守算法则尽可能的更多保留和声——我们还在上传中附带了额外的选项“尝试保留更多和声”，您可以手动启用来尝试在伴奏中保留更多和声音量。

同时，我们优化了和声保留算法的计算速度，尽管相比上一代，9.0算法的参数量更多，但计算时间反而下降了30%，更快更好的处理您的需求😇

网站便捷度更新

现在您可以在任何的页面里拖拽文件到浏览器窗口中，直接到达任意工具的上传窗口。

接下来呢？

在9月份开始，我们会将重回任意乐器分离相关内容，并随时保持10.0系列算法的开发灵感。

伴奏人声提取已经使用了团子最新研发的DangoNet3架构，而任意乐器分离仍然使用二代（部分甚至一代）的算法，我们将依次更新这些乐器模型，来达到更好的提取质量。

下月我们预计会更新电吉他/木吉他模型，电/木吉他模型仍然使用一代算法，并且存在已知问题如电吉他的高频缺失、电吉他容易和人声的部分效果器混淆、木吉他容易和钢琴混淆等，在未来的新版中，电/木吉他将直接从1代升级到3代架构，并且不但架构要更新，训练数据也会更多——我们在8月初开始就已经筹备新的训练数据，目前已经筹备了原始数据1倍多的新电/木吉他数据，这会带来显著的性能提升，敬请期待！😇