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MuQ-VocalScore-KTV-Ablation (KTV重录高分数据消融实验)

⚠️ 注意 / Disclaimer: 本项目为**负向优化（Negative Result）**实验记录。在 MuQ 歌唱打分模型的训练中，我们尝试引入“KTV重录原唱数据”作为高分段样本，但导致了模型发生“捷径学习（Shortcut Learning）”。本仓库记录了该实验过程与结论，以供参考。

📖 实验背景与目标 (Background)

• 任务: 歌唱质量打分（Vocal Scoring / Singing Evaluation）。
• 基础模型: MuQ。
• 数据痛点: 早期训练数据（纯KTV用户真实录音）多集中在 50-85 分的低分/中分段，缺乏 85-99 分的高水平演唱数据。
• 实验方案: 将专业原唱分离出的纯人声，在真实 KTV 包厢环境中用麦克风重新录制（并刻意加入人声闲聊、碰杯声、麦克风底噪），赋予 85-99 的高分标签，混合到原有的低分段真实用户数据中进行训练。

🔍 为什么效果变差？ (Failure Analysis)

经过全量测试与切片测试，我们发现模型并未学到“歌唱审美”，而是学到了声学特征的分类捷径：

1. 捷径学习 (Shortcut Learning): 模型敏锐地捕捉到了“真实KTV用户录音”与“原唱外放重录录音”在声学底噪、混响及频段上的微小差异。
2. 虚高的验证指标 (Illusory Performance): 在混合测试集上，Pearson 相关系数一度高达 0.78 - 0.86。模型实际上只是在做二分类：区分哪些是原唱重录（给高分），哪些是普通用户（给低分）。
3. 真实场景崩溃 (Real-world Degradation): 当我们将测试集严格限制为 纯KTV真实用户录音（即实际部署场景，Unseen Testset） 时，Pearson 相关系数断崖式下跌至 0.39 甚至更低，说明模型内部的分数评判逻辑（内部准确率）实际上非常差。

💡 最终结论 (Conclusion)

• 试图用“环境模拟重录”来弥补高分段数据分布的方法，在本场景下是失效的。
• 最佳实践: 放弃这批重录的合成高分数据。在我们的最终对比中，仅使用原始的 KTV 用户真实数据，从头开始做直接回归训练（Regression），在纯 KTV 测试集上反而能达到最优的真实泛化效果（最高 Pearson 为 0.51）。

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本仓库保留了该实验分支的 checkpoints 与验证表格，仅供学术探讨与模型 DEBUG 参考。实际生产环境请参考仅基于真实数据训练的版本。