如果任务是把一段已有录音处理得更干净，先试 ElevenLabs Audio Isolation。
它仍然是 Rivya 里最明确的清理优先路径。
这篇只讨论“修已有音频”
这篇内容按 2026 年 4 月 21 日 Rivya 当前公开音频路径整理。
- 核对过的公开入口包括：
/audio、/ai-models，以及当前公开音频模型页 - 对照过的相关产品指南包括：Rivya 的音频工作流、Rivya 里的参考文件与上传 和 Rivya 当前真正上线了哪些功能
- 这篇只讨论如何改善一段已有录音，不处理新语音、新音效或音乐生成
这里最值得先问的问题其实很简单：
- 你是在修一段已经存在的录音？
- 还是你想新做一个声音？
这两件事应该从完全不同的入口开始。
先按“有没有源文件”来分
如果源文件已经存在，而且你的目标是让它更可用，就走 ElevenLabs Audio Isolation。
它更适合这些任务：
- 清理口播录音
- 分离人声
- 为剪辑、字幕、配音或二次利用做准备
如果真实任务是从文字生成一个新音效，就切到 ElevenLabs Sound Effect V2。
如果真实任务是生成新的语音，就不要停在这篇，直接去语音路径页。
为什么这条路径和生成不一样
清理任务和提示词生成有很明显的区别：
- 它从上传文件开始
- 它强依赖源文件质量
- 结果看的不是“创造力”，而是“有没有改善”
- 成本和音频长度关系更直接
这也是为什么清理应该被当成一条独立工作流。
一个更快的清理选择顺序
如果你想最快走对路，更稳的顺序通常是：
- 先判断任务到底是修复，还是生成
- 如果是修复，上传前先登录
- 上传源文件，留在清理路径里
- 只有当任务真的变成新生成时，才切去提示词模型
这样能避开这里最常见的坏第一步：拿生成器去做修复。
下一步去哪一页
- 如果真实任务是生成一个新音效，继续看 2026 年最好用的 AI 音效生成器。
- 如果真实任务是生成新的语音，继续看 2026 年最好用的 AI 语音生成器。
- 如果你要看更宽的工作流说明，直接读 Rivya 的音频工作流 和 Rivya 里的参考文件与上传。
先写清音频清理 brief
清理任务从源文件开始，所以 brief 要描述修复目标，而不是发明一个新声音。
需要写清：
- 源文件类型：访谈、语音备忘录、录屏、干声，还是生产音频
- 主要问题：背景噪声、分离不够、录制粗糙，还是为了后续复用做准备
- 哪些东西必须保留，尤其是时间点和原始口播内容
- 目标用途：剪辑、字幕、配音准备、视频复用，还是归档清理
- 降噪和自然度之间能接受怎样的取舍
- 结果是要立刻下载，还是继续进入别的工作流
这样可以把清理路径和音效生成、语音生成分开。只要源文件本身就是资产，这个任务首先就是修复。
审核清理后的音频
清理结果看的不是新鲜感，而是改善是否成立。
重点检查：
- 人声或目标声音是否更清楚
- 时间点是否仍然和原文件对齐
- 降噪有没有带来金属感或破碎感
- 输出是否足够自然，适合目标用途
- 源文件是否已经太差，需要换方案
- 复用权利是否取决于上传的原始录音
如果清理后的文件可用，先保存到历史记录再往下游使用。如果不可用，先回头检查源文件和清理目标，再考虑切到生成模型。
