前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里做翻唱，常见做法是自己在对话里拼命令：先分离人声与伴奏，再换声、必要时移调，最后混音和检查。步骤多、路径杂，模型与 Python 环境又往往不在同一套目录里，智能体很难稳定复现同一条链路。
下面介绍社区插件 dsh-cover-pipeline（维护者 InariNGT-Ofiicial）。它把「分离 → 换声 →（条件）移调 → 混音 → 验收 → 听审」收成 9 个 DSH 工具；插件本体用 JavaScript 实现，零运行时 npm 依赖（仅用 node: 内置模块），重计算交给本机已有的 MSST、DDSP-SVC 两套 Python 工程与外部模型权重。当前版本 1.1.2，插件代码采用 MIT 许可；目录页分类为工作流（SkillHub 插件页）。
这是什么¶
dsh-cover-pipeline 是面向 DSH 的本地 AI 翻唱插件：在 Harness 里可直接调用工具，而不是每次手写一长串 shell。仓库自带 8 个核心 Python 脚本（均在 runtime/）：5 个 adapter（convert.py、long_audio.py、guided_core.py、mix.py、validate_model.py）以及 shift.py、mix_master.py、verify_mix.py。MSST / DDSP 大工程与音色权重不随 git 分发，需按文档自行准备材料。
工程数据默认落在 <songRoot>/cover_runs，不再引用旧歌工程的 QC / 裁剪 / 封装脚本。
核心功能¶
九个工具与 baseline 流程¶
工具列表：cover_doctor、cover_setup、cover_plan、cover_status、cover_separate、cover_shift、cover_convert、cover_mix、cover_verify。
cover_setup：自动发现路径、选音色的入口；发现不到环境时会输出可粘贴的配置片段。cover_shift：仅在非八度移调 key 时需要。cover_verify：只做技术检查；听审需单独记录，不由该工具替代。
README 给出的 baseline 链路：kim → karaoke → 只换主唱 → 保留原和声 → standard 混音 → 单次母带归一化/限制 → 技术验收 → 用户试听。
运行时与配置要点¶
需要 Node.js 18+、DSH，以及能独立运行的 MSST、DDSP-SVC。路径在 src/config.js 中默认留空，会依次尝试环境变量 DSH_COVER_ROOT、D:/AI-Song、C:/AudioWork、当前目录，并在根目录下自动查找 01_*（MSST）、02_*/DDSP-barbara-*（DDSP）、03_*（音色库）与 env/python.exe。本机覆盖可写 cover.local.json（git 忽略）。
| 配置 | 应指向 |
|---|---|
msstDir / msstEnv |
MSST 工程及 Python，含 kim/karaoke 模型与配置，支持 --extract_instrumental |
ddspDir / ddspEnv |
DDSP 工程及 Python，含 batch_infer、RMVPE、编码器、声码器 |
voiceModel |
有权使用的音色权重；同目录需有 config.yaml，引用资产须存在 |
mixDir / probeDir |
工程数据目录，默认 <songRoot>/cover_runs；混音脚本在 runtime/ |
ffmpeg |
验证可用的 ffmpeg（可选） |
pipelineRoot / songRoot |
本地项目数据目录 |
targetLufs |
默认 −14；mix、verify 共用，可显式覆盖 |
安装配置见 cordis.patch.yml，开发覆盖见 cordis.dev.yml。安装后可用 cover_doctor 检查；缺少核心依赖时不应宣称端到端可用。
安装与启用¶
安装前应先阅读仓库内 依赖清单与上游下载入口。大文件材料（MSST 整合包、DDSP 6.2 整合包、音色模型包等）的网盘链接与目录布局见 materials/README.md。
接入 DSH（本地仓库路径）：
dsh plugin --profile desktop add <本仓库绝对路径>
Windows 一键布局示例（材料就绪后；Root 与 Voice 按本机修改）：
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install.ps1 -Root D:\AI-Song -Voice 祥子
只想预览安装步骤、不实际写入时，可为上述脚本加 -DryRun。仅校验材料是否齐全：
node scripts/verify-materials.mjs --root D:\AI-Song --voice 祥子
经过上面的步骤后重启 DSH，即可用自然语言驱动流程，例如 README 示例：「用祥子的声音翻唱《歌名》」。
插件在 当前 dsh 进程权限下运行；安装前应自行审阅源码与 MIT 许可证，并确认对外部工程、模型权重与词曲录音具备合法使用权。插件不解密 DRM、不上传歌曲到第三方、不自动发布视频。
典型用法¶
README 建议：先从有权使用的原始录音裁同一时间段（例如 55–80 秒），44.1 kHz 双声道浮点 WAV，不预降增益，命名为 pilot.wav。以下以新建目录 C:/AudioWork/run-001 为例，用 JSON 行描述工具调用（实际由 DSH / 智能体发起）。
1、分离（含 karaoke）
{"tool":"cover_separate","args":{"inputFolder":"C:/AudioWork/run-001/input","outDir":"C:/AudioWork/run-001/sep","karaoke":true}}
2、换声（pilot 段，baseline 后端）
{"tool":"cover_convert","args":{"src":"C:/AudioWork/run-001/sep/kara/pilot/Vocals.wav","outDir":"C:/AudioWork/run-001/conv","mode":"pilot","backend":"baseline","start":0,"duration":25,"key":0,"step":50,"method":"euler","tStart":0.7}}
3、混音（standard 配置）
{"tool":"cover_mix","args":{"inst":"C:/AudioWork/run-001/sep/pilot/instrumental.wav","lead":"C:/AudioWork/run-001/conv/lead_pilot_k+0.wav","harm":"C:/AudioWork/run-001/sep/kara/pilot/instrumental.wav","out":"C:/AudioWork/run-001/master.wav","profile":"standard"}}
4、技术验收
{"tool":"cover_verify","args":{"wav":"C:/AudioWork/run-001/master.wav","json":"C:/AudioWork/run-001/master.verify.json"}}
注意：不要把短主唱与全长伴奏直接混；先裁源再分离可保持时间窗一致。示例里 key:0 并非适用所有音源；若需变调，应同步处理伴奏与和声。先试听 pilot，再以新目录、完整源和 mode:"full" 做整曲。目标文件已存在时会被拒绝。dryRun:true 只返回命令与预期产物，不代表输出已通过质量检查。manifest 与转换 provenance 含本机路径，仅作本地追溯，不宜提交用户素材或私有日志。
第一次接入、只想知道「下完仓库还缺什么」，可看仓库 小白接入。
适用场景与注意¶
适合：已在本机或固定目录维护 MSST、DDSP 与音色权重，希望在 DSH 里用固定工具契约做分离、换声、混音与验收的开发者或进阶用户；分类上属于工作流型插件，适合与 Cordis 工具编排配合。
实践建议（来自 README，非普遍定律）：Vocaloid 源可以作为输入；尽量避免使用已经换声/翻唱处理过的录音作输入，应按歌曲与模型先试听。
验证边界：仓库提供多组测试命令（如 npm test、npm run test:workflow、npm run test:contract 等）；test:contract 中的 doctor 会读本机环境，不能替代对新歌的全链路听审。1.1.2 保留长音频分块推理与错误传播修复，不承诺商业成品质量，也不自动循环调音。
结尾¶
dsh-cover-pipeline 把本地翻唱的长链路拆成可编排的 9 个工具，插件侧保持轻量，算力与模型留在 MSST / DDSP。若要查看简介与分类，可打开 SkillHub 目录页；源码、版本说明与材料清单以 GitHub 仓库 为准。
