刚发布不久的去和声模型，目前测试下来综合效果应该是目前最好的，不仅和声和主唱的区分相当精准，而且听起来也更有区分度更饱满，对于非常规的声像也有更好的效果，而且它偏保守，不像之前的mel_band_roformer_karaoke_becruily那样容易剥残人声，但请注意该模型并非严格保证单一主唱，实际上，任何是主唱的人声都会被分到主唱部分（例如双人合唱，只要双方都唱主旋律而不是为彼此和声，那么就会分出两个主唱）。
在用作和声伴奏的提取时也有非常好的效果，且不易在伴奏中残留主唱的混响，非常推荐尝试。
此外，根据作者所述，该模型可能在未来重新训练，因为他们发现用作训练的数据集中部分和声与主唱数据的标注有误，感觉可以关注关注。
====如何使用====
由于MSST仓库经历了彻底的重构，因此GUI需要更新以进行兼容，整合包也需要重新打，我还想趁此机会做50系兼容，UI随系统缩放，以及修一些bug，这些大概会在这周末更新，目前而言，如果你想尝鲜建议直接使用源仓库推理，或者你可以等等我更新打包。
MSST主仓库：https://github.com/ZFTurbo/Music-Source-Separation-Training
模型下载地址：https://huggingface.co/becruily/bs-roformer-karaoke/tree/main
最后，其实这个GUI是我当初学pyqt时写的，就像是你学新语言总会先写个hello world，或者做题的草稿纸，总之反正惨不忍睹，在反复的练习和修改中充斥着各种俺寻思和它能跑，我本来只是打算自己用用的然而它意外的受欢迎，所以现在回头要改的话……嘶。
总之，就当我懒癌碎碎念吧，什么重构，俺寻思这回改完应该也不用再大改了，也不需要加什么功能模块了，所以就再糊一个补丁上去吧！
