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Purivox 是一款面向舞台和现场录音的垫音消除工具，有桌面版和浏览器版两种形态， 基于 Python、PySide6 和 PySide6-Fluent-Widgets 开发。核心的 MR Remove 功能支持两种处理方式：
- 单曲垫音消除：提供舞台 / 现场音频和对应的歌曲音源，程序自动完成同步并去除垫音。
- 整场垫音消除：提供整场舞台 / 现场音频和多个歌曲音源，程序自动定位每首歌出现的位置并分段去除垫音。
垫音消除只处理歌曲音源能够解释的内容，因此会保留音源中没有的现场人声、讲话、欢呼和环境声。 歌曲音源越准确，效果越好；录音削波、明显混响、编曲不同或选错音源，都会影响结果。
项目还附带一个独立的 AI 音轨分离工具，它用 UVR MDX-Net ONNX 模型把普通音频 分成预测人声与背景两条音轨。AI 分离不使用歌曲音源，也不执行 MR Remove 的匹配、对齐和垫音消除； 两者的目标和输出含义不同，AI 分离不能替代 MR Remove，其结果也不适合与 MR Remove 的垫音消除效果 直接比较。
- Fluent Design 桌面界面，支持浅色、深色和跟随系统主题
- 中文、英文、日语和韩语界面即时切换
- 全局时间对齐、局部时钟漂移跟踪和基于参考的相干对消
- 整场录音歌曲识别、重复片段识别和可编辑的处理范围
- 附带 4 个可选 MDX-Net 分离模型，缺文件时自动下载并校验 SHA-256
- 长音频分块处理、任务取消和安全的原子写入
- 导出沿用输入文件的采样率与位深，不为凑规格而升采样
- 处理完成后可在应用内试听并查看音频统计信息
- 设置页可检查新版本，有更新时弹窗显示 Changelog 并跳转 Release 页面，不做自动更新
- 常用操作有快捷键：
Ctrl+O选择输入、Ctrl+Return开始、F5识别歌曲、Esc取消、Ctrl+P试听播放 / 暂停 - 图形界面与命令行共用对应的 MR Remove 与 AI 分离处理管线
不想安装可以直接用浏览器版：它跑的是同一套处理管线，只是不含 AI 音轨分离 （其依赖的 ONNX 运行时没有浏览器版本），且受浏览器内存上限约束，整场录音过长时会被拒绝。 详见浏览器版（WebAssembly）。
桌面版可以直接从 Release 页面
下载：Windows 用 Purivox.exe，Linux 用 .deb、.rpm 或自解压的
purivox-linux-x86_64.tar.gz，每次发布都附带 SHA256SUMS。
从源码运行需要先安装 uv。项目会根据 .python-version 自动选择 Python 版本，
并在仓库内维护隔离环境。请不要在该环境中安装其他会导出 qfluentwidgets 的 Qt Fluent 组件。
uv sync --locked启动图形界面：
uv run --locked purivox- 打开“垫音消除”，选择“单曲”。
- 选择要处理的舞台 / 现场音频，以及内容对应的歌曲音源。
- 程序会自动对齐。建议先用默认的 75% 强度处理，图形界面使用固定的统计窗口。
- 试听结果后再调整强度。如果声音出现明显的抽吸感，或人声变薄，请降低强度，或确认歌曲音源选择是否正确。
请尽量使用与现场一致的歌曲版本。母带不同、经过剪辑、变速、升降调或包含额外内容，都会降低消除效果。
- 在“垫音消除”中选择“整场”，载入整场舞台 / 现场音频。
- 添加可能在整场录音中出现的歌曲音源；文件顺序不影响识别。
- 点击“识别歌曲”，检查完整歌曲、短片段、未识别区间和匹配度。
- 必要时双击修改录音时间或音源范围，也可以取消勾选不想处理的片段。
- 确认保存位置和处理选项后，开始处理整场录音。
未识别区间会按原样保留，时长不变，因此串场讲话、观众互动、广告和空场不会被自动剪掉。整场处理 目前只在图形界面中提供。
AI 音轨分离面向普通的两轨分离需求，不使用歌曲音源，也不是 MR Remove 的备用模式。
- 打开“AI 音轨分离”，选择输入音频和模型。
- 点击“开始分离”。
- 首次使用某个模型时，程序会自动下载权重文件，请保持网络畅通并等待校验完成。
处理完成后会生成：
<歌曲名>_vocal.wav：模型预测的人声<歌曲名>_background.wav：原始混音减去预测人声得到的背景
查看版本和帮助：
uv run --locked purivox --version
uv run --locked purivox --help
uv run --locked purivox mr --help
uv run --locked purivox ai --help用默认参数执行参考对消：
uv run --locked purivox mr "现场录音.wav" "歌曲音源.wav" "现场人声.wav"也可以在命令行中指定强度和统计窗口：
uv run --locked purivox mr "现场录音.wav" "歌曲音源.wav" "现场人声.wav" \
--strength 75 --sigma 8 --align常用参考对消参数：
| 参数 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
--strength |
0～100 |
垫音消除强度，默认 75 |
--sigma |
1、3、8、16 |
统计窗口秒数（进阶参数），默认 3；图形界面固定使用 3 |
--align / --no-align |
开 / 关 | 是否自动对齐，默认开启 |
--lang |
zh_cn、en_us、ja_jp、ko_kr |
进度信息语言 |
独立运行 AI 分离工具：
uv run --locked purivox ai "歌曲.wav" --output-dir "输出目录" --model mdxnet_1可用模型为 mdxnet_1、mdxnet_main、kim_vocal 和 kuielab_b。可以用 --models-dir
指定权重目录，也可以用 PURIVOX_MODELS 环境变量设置共享的模型目录。
- WAV、FLAC、OGG 等格式由 libsndfile 直接支持；系统可以解码的其他格式会尝试通过 Qt Multimedia 读取。
- MR Remove 与整场处理全程在舞台 / 现场音频的原始采样率下工作，导出同样保持该采样率。
- 独立 AI 分离工具仍按模型要求在 44.1 kHz 下推理，随后重采样回歌曲原采样率再导出双声道 WAV； 其输出不等同于 MR Remove 结果。
- 导出的 PCM WAV 沿用输入文件的采样率与位深：8-bit 与 16-bit PCM 输入写出 16-bit，更宽的 24/32-bit PCM、浮点以及所有有损格式写出 24-bit。升采样不会凭空产生输入或模型里没有的频谱细节， 只会让文件变大，因此不做这一步。
- 输出路径不能覆盖任何输入文件。按
Ctrl+C可取消命令行任务。 - 模型权重不会包含在 Python 包或独立程序中。
- 合成测试只能说明实现没有明显退化，最终效果请以同一素材处理前后的试听对比为准。
算法、架构、测试和发布说明已移至 docs/：
- Vocal-Extractor：为频域人声提取方向提供启发。
- Ultimate Vocal Remover GUI：AI 处理流程参考其 MDX-Net 管线。
- TRvlvr/model_repo：提供 MDX-Net 模型文件；模型许可与致谢要求以各发布页为准。
本项目以 AGPL-3.0-or-later 发布。PySide6-Fluent-Widgets 开源版本使用 GPLv3，商业使用前请先确认其上游许可。