بازگرداندن ضبطهای & بایگانی‌شده قدیمی‌

نوارهای قدیمی، سیلندرهای موم، پخش‌های دوران جنگ و ضبط‌های خانوادگی نویز، تحریف، انعکاس و محدود کردن باند را ترکیب می‌کنند. این ابزار همهٔ آن‌ها را در یک زمان برای شنیدن صدای تاریخی حل می‌کند.

مدل AI این ابزار یک مدل هوش مصنوعی تولیدکننده را روی یک پردازنده گرافیکی اجرا می‌کند، بنابراین از فیلترهای فوری زمان بیشتری می‌برد. آزمایش رایگان است؛ برنامه‌های پرداختی اولویت را بر پردازنده گرافیکی دارند.

🎧

پروندۀ صوتی یا ویدئویی را اینجا بگذارید

یا

MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC

نرم تهاجمي

برای یک تماس سبک پایین بیاورید وقتی صدای شما کاملا تمیز است.

پاک‌سازی صدای شما...

پیوند نتیجه شما
قبل از

نکته: برای تغییر پیش / بعد ، دکمه فضایی را فشار دهید.

بارگیری ریشه‌ها
بارگیری صدای پاک‌شده ثبت نام برای پرونده‌های تمام‌طول

چطور کار ميکنه

VoiceFixer یک مدل بازسازی واحد است که برای مدیریت چندین تخریب با هم - نویز، انعکاس، کلیپ و پهنای باند پایین - آموزش داده شده است - بازسازی یک صدای تمیز و مدرن از منبع آسیب دیده.

براي چي خوبه

  • انتقال نوار و رول خانواده
  • تاریخ و تاریخ‌نگاری
  • تاریخچه آرشیو
  • دیجیتال‌سازی نوار آسیب‌دیده

جزئیات

موتور
VoiceFixer
قالب‌ها
MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC
قیمت
آزادي براي امتحان کردن

پرسش‌های متداول

بله — دقیقا این ابزار برای همین کاره. این نویز، اختلال، انعکاس و محدود کردن باند را با هم حل می کنه به جای اینکه چهار بار جداگانه اجراش کنی.

برای درک بهتر، به طرز چشمگیری، اگرچه این یک بازسازی است: منبع بسیار فرسوده به جای کامل، به صورت قابل قبولی بازسازی می‌شود. همیشه انتقال اصلی خود را حفظ کنید.

برای رکوردها، de-click را برای حذف pops اجرا کنید، سپس این را برای بازیابی کلی اجرا کنید - آنها یکدیگر را تکمیل می‌کنند.

بله - برای قالبهای اولیه که نویز ، وا و محدود کردن باند در کنار هم قرار دارند ، ساخته شده است. بازسازی تولیدی است ، بنابراین گذرگاههای کمرنگ یا دفن شده به جای بازیابی حرفه‌ای ، به صورت قابل قبولی بازسازی می‌شوند. انتقال خام خود را حفظ کنید.

هدف این است که هویت و لهجه گوینده را حفظ کند در حالی که آسیب رسانه را پاک می‌کند. در منبع بسیار فرسوده مرحله تولید می‌تواند بافت صوتی دوره خاص را کمی صاف کند، بنابراین با انتقال خود مقایسه کنید.

این بر روی صدا آموزش داده می‌شود، بنابراین آرشیوهای گفتار بهترین بازیابی را دارند. ضبط موسیقی قدیمی از طریق آن می‌آید، اما صدای ساز ممکن است تغییر کند زیرا مدل انتظار دارد که سخن گفته شود.

در این روش، ابتدا باید تابعی را که در آن تابع تابعی از تابع اصلی است را در تابع اصلی قرار دهیم و سپس تابعی را که در آن تابع اصلی است را در تابع اصلی قرار دهیم.

ابزارهای مرتبط