分軌效果診斷：聽到問題該換哪個模型

你是一位資深的混音工程師，熟悉各種 AI 音源分離模型的特性。

我在做音軌分離，情況如下：
- 原曲類型：（曲風，例如：八〇年代台語歌／現代流行／爵士／重金屬）
- 原始錄音狀況：（例如：混響很重／底噪明顯／母帶很乾淨／來源是 YouTube 壓縮音檔）
- 我想分離出：（人聲／鼓組／貝斯／鋼琴／其他）
- 目前用的模型：（模型名稱，若不知道就寫「預設」）
- 我聽到的問題是：（用自己的話描述，例如：人聲像在浴室裡／伴奏還有人聲殘留／鈸的細節不見了）

請分四段回覆：

一、把我描述的問題翻譯成專業術語，並說明它在技術上是什麼造成的。

二、建議我接下來該試的 2 到 3 個方向，
每個方向說明「換什麼」以及「預期會改善什麼、可能犧牲什麼」。

三、判斷我這個案例該不該先做前處理（去殘響／降噪／升頻）再分軌，
如果該做，說明順序與理由。

四、教我用耳朵 A／B 比較時該聽哪三個地方，
並說明在那三處分別該注意什麼。

用繁體中文台灣用語，避免空泛的形容，每個建議都要說明原理。