Alisin ang background ingay mula sa audio na may AI
Drop sa anumang pag-record, marinig ang bago & pagkatapos sa mga segundo. Libre, walang pag-signup.
Libreng demo cleans maikling clips. Mag-sign in para sa buong haba ng mga file, lahat ng mga format at bawat tool.
✓ Walang i-install, gumagana sa iyong browser
✓ Pinapanatili ang iyong boses natural
✓ File na tinanggal nang awtomatikong
29
dedikadong mga tool
< 60s
tipikal na malinis na oras
8
audio & video format
Popular na mga audio na mga tool
Ang bawat tool ay tune para sa isang trabaho at nagpapakita ng isang tunay na bago / pagkatapos.
Paano ito gumagana
1
I-upload ang iyong audio
I-drop sa isang MP3, WAV, M4A o kahit na isang video file - namin i-extract ang audio para sa iyo.
2
AI cleans ito
Ang aming mga modelo ay inaalis ang ingay habang pinapanatili ang iyong natural na boses - walang mga setting na mag-alala sa.
3
Makinig sa bago & pagkatapos
A / B ang orihinal laban sa malinis na track, pagkatapos ay i-download sa iyong pinili format.
Mga madalas itanong na katanungan
Oo - maaari mong linisin ang maikling clips para sa libreng walang pag-signup. Mag-sign in para sa buong haba ng mga file, bawat tool at lahat ng output format.
Ang aming mga denoisers ay maglalapat ng isang soft per-frequency gain sa halip na gating buong mga seksyon, kaya ang ingay sahig drop habang ang iyong boses ay natiling natural na tono.
MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG at AAC audio, pati na rin ang MP4 at MOV video - kami ay mag-extract at linisin ang audio track.
Ang iyong pag-upload ay ginagamit lamang upang makabuo ng malinis na resulta at ay tinanggal na awtomatikong pagkatapos. Hindi namin kailanman gamitin ito upang magsanay ang aming mga modelo.
Ang bawat tool ay nagpapatakbo ng isang dedikadong pipeline sa aming sariling GPUs: ang iyong file ay decoded, ang audio ay dumadaan sa pamamagitan ng isang modelo na tune para sa isang problema, at ang malinis na track ay ibabalik. Ang AI engine sa ilalim ng hood ay open-source na modelo: DeepFilterNet para sa denoising, Mel-Band RoFormer at SCNet para sa vocal at stem paghihiwalay, at VoiceFixer para sa restoration, pati na rin ang aming sariling signal-processing filter para sa hum, mga pag-click at loudness. Ang serbisyo mismo ay hindi open source, ngunit bumuo kami sa at kredito ang mga bukas na modelo na ginagawang posible.