🎉🎉🎉首先祝各位小伙伴们春节快乐~

春节期间团子研发仍没有落下，整个2月份我们正在进行数个实验，涉及到不同的功能：

有损音频修复【V1-Max】模型研发中

我们在上个月的研发日志中报告，有损音频修复模型目前对上采样丢失、抖动伪影的支持基本为0，本月我们正在实验全新的模型，皆在支持上述音频损伤特性的修复，目前实验的进度约为50%左右，在一系列样本中修复效果均得到有效提升。

预计该模型将命名为【V1-Max】（而非V2👻），我们还需实验并解决一个相位修复的问题，该问题会导致在某些罕见的轻微音量的区域出现一些伪影问题。

混响回声移除【去回声】功能研发中

很遗憾的和小伙伴们通知，我们的去回声功能在之前的实验中效果均不佳，回声相比混响要更为复杂且更“长”，尽管目前的模型已经支持一定的短回声移除，但效果仍无法达到我们满意的程度。

我们正在从网络架构入手，团子的人工智能实验室研发了一款新型适配神经网络，预计支持更长的回声移除能力，本月初我们已经进行了数次实验，已经找到了稳定的方法，目前正在全力训练中。

很遗憾目前我们无法解禁更多有关该架构的进一步说明🤐但该架构在我们内部评价为——逆天👻未来我们的12.0系列伴奏人声提取算法也会沿用此架构的能力，预计会巨量提升“和声保留”算法的稳定性、彻底级别的杜绝主唱和声的识别错误问题。

接下来？

对于“有损音频修复”部分，研发优先级为最高，如果一切的实验均比较流畅，我们将预计在2月底到3月初发布V1-Max模型，该模型将为【有损音频修复】的完整体。

对于“混响回声移除”功能的【去回声】功能，目前仍在实验中，该功能较为拖沓，“跳票”了很多次，但我们仍希望将最好的结果和性能提供给小伙伴，而不是“糊弄”事，不过当前的该功能在我们内部研发优先级将提升为“次高”，因为我们新的架构会一定程度反哺到未来的12.0伴奏人声提取算法，我们仍然需要一定的实验结果来证明可行性。

对于“现场声音移除”功能，当前该功能的优先级需要排到“混响回声移除”之后，待混响回声移除完成后我们将开始该功能的研发。

对于12.0系列“伴奏人声提取”算法，目前还没有日程计划，但按我们的2026全年计划来说，该功能将排在“现场声音移除”之后，不过我们仍在准备更多的训练素材，以及“前置科技树”也在攀登中🧐（如混响回声移除的去回声架构，将反哺到12.0算法。）