关于这些东西实际怎么运作的长文 — 机制、失效方式，以及背后的测量数据。写它们的原因是：我们想读的那些解释并不存在。
| 文章 | 讲了什么 |
|---|---|
| 用任何歌曲制作卡拉OK伴奏 |
无需上传，即可在浏览器中把任何歌曲变成卡拉OK伴奏。步骤、结果听起来如何，以及如何提前判断你的歌曲能否干净分离。 |
| 一个浏览器标签页里的三个音频工具 |
一段把三个工具走完一遍的视频，每个在能开始之前要下载什么 — 52 MB、16 MB 和 64 MB — 以及一套四步的网络面板核查法，用来把「你的文件到底有没有被上传」这件事定下来。 |
| Cloudflare Pages 上的 130 MB WASM 模型 |
跨源隔离、单文件 25 MiB 的墙，以及一个在你问它压缩情况时会给出与事实相反答案的托管平台。把一个用 pthreads 构建的 WASM 模型送上静态托管过程中踩到的四个坑，其中三个不产生任何可用的报错信息。 |
| 怎么在 Audacity 里去人声 |
两种做法、伴奏为什么回来时是空的，以及一个 30 秒的测试用来判断你的文件到底能不能用。附一个测量值：峰值包络下降约 40 %，而其中只有一部分是人声。 |
| 老实的对比：LALAL.AI、Moises、vocalremover.org |
它们各自在哪里胜过我们，直说：按分钟计费换来更多音轨类型，账号换来一个同步的曲库，服务器换来完整长度的文件。一个页面后面是三篇独立的文章，每篇都写了「该用对方那个工具」的理由。 |
什么东西最后会出现在这里
不是工具盘点，也不是发版说明。正面对比确实会出现，但只出现那种会点明对方哪里做得更好的。持续产出素材的主题有两个： 信号处理 — 相位抵消能触及和不能触及的东西、分离痕迹为什么落在它们落的位置 — 以及 交付问题 ，也就是让一个机器学习模型在浏览器标签页里跑起来这件事本身。
两者都用同一种写法：先说清机制，再去测量它。凡是出现数字的地方，都是在真实产物上量出来的，不是估的。
常见问题
我可以复用这些图示吗？
可以，请注明出处并链接回它们所属的文章。这些图是用内联 SVG 画的，不是导出的图片，所以在任何尺寸下都清楚，图里的标签也仍然是可选中的文字。
这些工具会出现在文章里吗？
只在它们是所问问题的老实答案时出现，其余情况不出现。Audacity 那篇文章的大部分篇幅都花在 Audacity 上，因为那才是它要讲的东西。