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infer-web.py

@@ -272,11 +272,24 @@ def vc_multi(
             if "Success" in info:
                 try:
                     tgt_sr, audio_opt = opt
-                    sf.write(
-                        "%s/%s.%s" % (opt_root, os.path.basename(path), format1),
-                        audio_opt,
-                        tgt_sr,
-                    )
+                    if (format1 in ["wav", "flac"]):
+                        sf.write(
+                            "%s/%s.%s" % (opt_root, os.path.basename(path), format1),
+                            audio_opt,
+                            tgt_sr,
+                        )
+                    else:
+                        path="%s/%s.wav" % (opt_root, os.path.basename(path))
+                        sf.write(
+                            path,
+                            audio_opt,
+                            tgt_sr,
+                        )
+                        if (os.path.exists(path)):
+                            os.system(
+                                "ffmpeg -i %s -vn %s -q:a 2 -y"
+                                % (path, path[:-4] + ".%s" % format1)
+                            )
                 except:
                     info += traceback.format_exc()
             infos.append("%s->%s" % (os.path.basename(path), info))
@@ -1400,8 +1413,8 @@ with gr.Blocks() as app:
                         "1、保留人声：不带和声的音频选这个，对主人声保留比HP5更好。内置HP2和HP3两个模型，HP3可能轻微漏伴奏但对主人声保留比HP2稍微好一丁点； <br>"
                         "2、仅保留主人声：带和声的音频选这个，对主人声可能有削弱。内置HP5一个模型； <br> "
                         "3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：<br>"
-                        "  (1)MDX-Net:对于双通道混响是最好的选择，不能去除单通道混响；<br>"
-                        "        (234)DeEcho:去除延迟效果。Aggressive比Normal去除得更彻底，DeReverb额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。<br>"
+                        "  (1)MDX-Net(onnx_dereverb):对于双通道混响是最好的选择，不能去除单通道混响；<br>"
+                        "&emsp;(234)DeEcho:去除延迟效果。Aggressive比Normal去除得更彻底，DeReverb额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。<br>"
                         "去混响/去延迟，附：<br>"
                         "1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；<br>"
                         "2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；<br>"