John Hurlbut 使用 MVSEP.com 将 The Beatles 的四轨录音《A Day in the Life》分离为 38 条音轨，并用于 Dolby Atmos 混音。文章还比较了 MVSEP.com 与 SpectraLayers，说明借助立体声分轨、参考轨 A/B 和手动拆鼓重建旧录音的方法，以及相关费用、算力与模型计划。
推荐理由：以四轨录音分轨为完整案例，串联工具选择、立体声拆轨、参考轨 A/B 与 Atmos 重建方法，兼具成本规格和实际工作流参考价值。
AI 正以软件助理的形式回归录音棚，可处理多机位音频同步、修复受损对白和生成填补素材，减少重复性工作。由于 AI 可能自信地给出错误结果，生成式填补和修复仍需人工全程聆听、检查同步与伪影；广播和高端后期中的 QC 也需要具备判断力的 AI 监督者。
Podcast Insider 的 Mike Dell、Dave Clements 与 MacKenzie Bennett 分享各自在播客制作中使用 AI 的方式，涵盖转录、章节生成、节目摘要、音频清理、研究和图片编辑。嘉宾强调应始终人工审核 AI 输出，并在辅助创作与用 AI 取代创意过程、削弱创作者声音及观众信任之间划清界限。
生成式 AI 依赖概率预测，常生成平庸、相似的结果，而非原创或偶然发现。文章承认 AI 可清理不可用音频、分类大量音效并填补录音中的 dropouts，但认为生成式 AI 会产生“幻觉”，其输出同质源于架构，难以靠调优解决。
Suno Studio 2.0 支持 Premier 导出无数量限制的 32-bit WAV 或 MP3 多轨及单独 stem，为 AI 音乐进入 DAW 混音提供了更完整的素材入口。文章建议先确认轨道对齐并降低电平，再处理串音、相位抵消和动态冲突；对分离伪影应采用窄带、局部处理，并以参考曲目和实际听感验证最终混音。
推荐理由：文章把 AI stems 导入 DAW 后的增益、相位、串音和分离伪影拆成可执行的处理顺序，并强调用参考曲目校准判断，适合制定混音工作流。
SoundID VoiceAI通过转换创作者亲自录制的人声音色，制作C-pop、Mandopop和Cantopop的风格化参考人声。中文声调与咬字会由源演唱保留，模型不会纠正发音，因此非母语者应让流利演唱者录制引导人声，并匹配模型适合的输入音域。中文人声扩展包提供10个声音，支持DAW内本地免令牌处理；文章还说明了Unison Mode堆叠、授权来源及商业输出规则。
推荐理由：文章围绕华语流行、粤语流行和C-pop的AI音色转换制作，解释声调语言中的演唱录音、输入音域、DAW内迭代及混音处理要点，并说明授权与使用边界，对中文人声制作和前期参考制作具有直接决策价值。