Usuń hałas tła z dźwięku przy pomocy AI

Wrzuć dowolne nagranie, usłyszałem przed & po kilku sekundach. Darmowe, nie ma rejestracji.

🎧

Przepuść tutaj plik audio lub wideo

lub

MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC, MP4, MOV

Łagodnie Agresywnie

Opuszczać na lekki dotyk, kiedy dźwięk jest już dość czysty.

Czyszczenie dźwięku...

Twoje połączenie wyników
Przed

Wskazówka: naciśnij pasek przestrzeni, aby przełączyć przed / Po.

Pobierz stemy

Darmowe demo czyści krótkie klipy. Zaloguj się do plików pełnej długości, wszystkich formatów i każdego narzędzia.

✓ Brak instalacji, pracuje w twojej przeglądarce ✓ Utrzymuje twój głos naturalny ✓ Pliki usuwane automatycznie
29
specjalne narzędzia
< 60s
typowy czas czysty
8
formaty audio i video

Jak działa

1

Wyślij dźwięk

Wpuść MP3, WAV, M4A lub nawet plik wideo – wyciągamy dla Ciebie dźwięk.

2

Al to oczyścił.

Nasze modele usuwają hałas, utrzymując naturalny głos — nie ma ustawień, z którymi można się złapać.

3

Słyszałem przed & później

A/B oryginał przeciw czyszczonej torze, a następnie pobierz w wybranym formacie.

Często zadawane pytania

Tak — możesz czyścić krótkie klipy za darmo bez rejestracji. Zaloguj się na pliki pełnej długości, wszystkie narzędzia i wszystkie formaty wyjściowe.

Nasi denoaziści mają miękkie zyski na częstotliwość zamiast ściągać całe sekcje, więc podłoga hałasu spada, podczas gdy głos utrzymuje swój naturalny ton.

MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG i AAC audio, plus MP4 i film filmowy MOV – wyciągamy i czyścimy utwór audio.

Twoje przesłanie jest używane tylko do wytwarzania czyszczonych wyników i jest usuwane automatycznie po tym. Nigdy nie używamy go do treningu naszych modeli.

Każde narzędzie działa na własnych GPU: Twój plik jest dekodowany, dźwięk przechodzi przez model nastawiony na ten jeden problem, a czyszczony tor zwraca się. Silniki AI pod kapturem są modelami otwartymi: DeepFilterNet do denoizowania, Mel-Band RoFormer i SCNet do separacji wokalu i stemów, oraz VoiceFixer do odbudowywania, plus nasze własne filtry do przetwarzania sygnałów do hum, kliknięcia i głośności. Usługa sama nie jest otwartym źródłem, ale budujemy i przypisujemy otwarte modele, które umożliwiają to.