用途：对生成音乐做后处理。默认路径是 FFmpeg 响度归一化，如需可再走 AI 人声降噪或分轨处理。
主要能力：
- 默认路径——响度归一化。多数情况下生成音频本身已干净，只需校正电平；用一次 ffmpeg 调用归一化到平台目标。示例命令：bash ~/.claude/skills/claude-music/scripts/music_export.sh spotify input.flac output.flac。两遍 loudnorm 可到 -14 LUFS（Spotify、YouTube、Apple、TikTok 目标值）。平台 × LUFS 对照表与手动两遍“先测量再应用”做法见 references/post-processing.md。
- 备选一——AI 人声降噪。仅当听到人声伪影（嘶声、AI 糊音、机械音）时使用，需 DeepFilterNet3，FFmpeg 归一化对此无效。命令：source ~/.video-skill/bin/activate 后运行 python3 ~/.claude/skills/claude-video/scripts/audio_enhance.py denoise input.flac --output output_clean.flac。依赖 claude-video 技能与 DeepFilterNet3 权重，显存 <1 GB。
- 备选二——分轨。仅当需要分别修复 vocals/drums/bass/other 再重混时使用，普通增强不必。命令：python3 ~/.claude/skills/claude-video/scripts/audio_enhance.py separate input.flac --model htdemucs_ft --output-dir ./stems/，产生 vocals.wav、drums.wav、bass.wav、other.wav，约需 7 GB 显存。
选择路径：声音过小或过大用默认响度归一化；听到具体人声伪影则先降噪再做响度归一化；需在最终混音前修某一分轨（如压低鼓、修正人声音准）则先分轨、编辑、重混，再响度归一化。
格式转换：按平台导出（编码/码率/采样率）请用 claude-music-export，它按目标平台（Spotify FLAC、YouTube MP3 320k、TikTok M4A 256k 等）包装 music_export.sh 并传入正确参数。
所用脚本：scripts/music_export.sh 为默认响度归一化加格式转换路径；~/.claude/skills/claude-video/scripts/audio_enhance.py 负责 AI 降噪与分轨，属外部技能，需单独安装。
限制：降噪与分轨依赖 claude-video 技能、模型权重与显存，且仅在确有伪影或需精修时使用；其他细节资料暂未提供。