DSH 本地音频翻唱编排工具，明确要求外部 MSST / DDSP 依赖，以及录音和模型使用权。
DSH 适配
原生运行时
作者声明
安全审计
未审计
最后核验
2026-10-30
许可证
MIT
01它能帮你完成什么？
在 DSH 中运行本地 AI 翻唱流程
分离结果、换声主唱、混音、技术检查与单独听审
拥有原录音与音色权重使用权的 DSH 用户
02如何接入 DeepSeek Harness？
前置条件
- Node.js >=18、DSH 0.2.1-rc.2 或 rc.3，以及可独立运行的 MSST / DDSP-SVC 环境。
- 准备 MSST 整合包、DDSP 6.2 整合包及音色模型；外部工程与权重不随包提供。
- 录音与音色权重需要有使用授权。
安装步骤
- 01
准备材料后运行 README 安装脚本：`powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install.ps1 -Root D:\AI-Song -Voice 祥子`。
- 02
重启 DSH。
验证接入成功
- 安装后运行 cover_doctor；缺少核心依赖时不能视为端到端可用。
- 用 `node scripts/verify-materials.mjs --root D:\AI-Song --voice 祥子` 检查材料。
03DSH 适配与能力边界
通过九个本地 DSH 工具组织分离、换声、条件移调、混音和验收。
本地翻唱流程
有权使用的原始录音→分离、换声、条件移调和混音
环境接入与技术检查
本地材料路径与音色选择→cover_setup 自动发现与 cover_verify 技术检查
04适合谁？何时不该用？
适合
- 拥有原录音与音色权重使用权的 DSH 用户
不适合
- 不打包 MSST / DDSP 工程和音色权重；配置外部依赖后才可运行。
- dryRun:true 只返回命令与预期产物。cover_verify 只做技术检查，听审另记；不承诺商业质量。
- MIT 仅覆盖插件代码，不覆盖外部工程、权重、音色、词曲或录音；manifest 和转换 provenance 包含本机路径，仅用于本地追溯。
05兼容性、维护与安全提示
- 不打包 MSST / DDSP 工程和音色权重；配置外部依赖后才可运行。
- dryRun:true 只返回命令与预期产物。cover_verify 只做技术检查，听审另记；不承诺商业质量。
- MIT 仅覆盖插件代码，不覆盖外部工程、权重、音色、词曲或录音；manifest 和转换 provenance 包含本机路径，仅用于本地追溯。
README 以 MIT 授权插件代码，外部工程和媒体使用权需分别确认。
06常见问题
使用 DSH 翻唱工具前要准备什么？
Node.js >=18、兼容 DSH、能独立运行的 MSST 与 DDSP-SVC 及音色模型。快速开始列出 MSST 整合包、DDSP 6.2 和音色模型包；外部工程及权重不随包提供。
dry run 成功就代表翻唱合格吗？
不是。dryRun:true 只返回命令与预期产物。cover_verify 只做技术检查，听审单独记录。
MIT 许可证能授权歌曲与音色模型吗？
不能。它只覆盖插件代码，不包含外部工程、权重、音色、词曲和录音使用权；应使用已经获得授权的材料。
07相关的 DSH 工作流
weknora
作者 tencent
开源的 LLM 知识库平台：把原始文档转化为可检索的 RAG 知识库、自主推理智能体和自动维护的 Wiki 系统，支持多租户部署。
honcho
作者 plastic-labs
用于构建有状态 AI 智能体的记忆库，支持跨会话连续学习与上下文工程。
webnovel-writer
作者 lingfengqaq
基于 Claude Code 的长篇网文辅助创作系统，解决 AI 写作中的「遗忘」和「幻觉」问题，支持 200 万字量级 连载创作。
mirage
作者 strukto-ai
全球首个面向 AI 智能体的统一虚拟文件系统。
08数据与来源
面向 DeepSeek Harness（DSH）的本地 AI 翻唱插件，版本 **1.1.3**。通过 **9 个工具**组织分离、移调、换声、混音和验收。
插件代码采用 MIT，不涵盖外部工程、模型权重、音色、词曲或录音使用权。
页面基于项目公开文档、仓库元数据和 DSH Plugins 的结构化解析生成；最后核验于 2026-10-30。发现错误？提交更正。
最佳 DeepSeek Harness 插件
从全目录挑出的 12 个值得优先安装的插件，覆盖各个分类。