Elimină zgomotul de fundal din audio
Strip zgomot stabil și de fundal mutat — aer condiționat, ventilatori, străzi um, tonalitate de cameră — din orice înregistrare în timp ce ține vocea natural. Construit pe DeepFilterNet, un denoiser de discurs de bandă completă 48 kHz.
Cum funcţionează
Fișierul dumneavoastră este decodat la 48 kHz și a trecut printr-o rețea de filtrare profundă care estimează o câștig de bandă pe freqüență pentru fiecare cadru scurt, suprimarea energiei zgomotului în timp ce păstra plicul de voce. Nu este necesar profil de zgomot sau selecție manuală.
Pentru ce e bine
- Înregistrări Podcast și interviu
- Zoom / Meet / Echipe apeluri
- Voceovers YouTube
- Înregistrări de teren și telefon
Detalii
- Motor
- DeepFilterNet
- Format
- MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC, MP4, MOV
- Preț
- Gratuit sa incerci
Întrebări frecvente
Spre deosebire de reducerea zgomotului, modelul a învăţat cum arată discursul şi zgomotul din mii de ore de audio, aşa că elimină zgomotul automat fără nici un pas de profil de zgomot.
Nu. Denoiserul aplică o câștigăre moale pe bandă în loc de a gating cadre întregi, astfel încât timbrele și respirațiile naturale ale vocii sunt păstrate în timp ce podeaua zgomot stabil scade.
Utilizatorii gratuiti obțin un scurt clip de demo; utilizatorii semnați-n pot procesa fișiere de lungime completă până la limita de dimensiune a planului. Fișiere foarte lungi sunt transmise în bucați.
Reduce puternic zgomotul ne-speech; discursul concurent este suprimat parțial, dar pentru un fundal vorbitor veți obține rezultate mai curate de la instrumentul dedicat buze-foarte.
Da. MP4 și MOV încărcături sunt acceptate; extragem pista audio, denoizează-l, și returnează fișierul astfel încât să nu trebuie să-l demușe singur.
Da. DeepFilterNet funcționează pe forma acustică a vorbirii versus zgomot, nu pe cuvinte, așa că curăță orice limba la fel de bine.
Încărcarea dumneavoastră este folosită doar pentru a produce rezultatul curățat și este eliminat automat de la serverele noastre după aceea; acesta nu este folosit pentru a antrena modelul.
Este atins pentru voce, astfel încât pe muzică poate instrumente plictisitoare pentru că trata orice nu-speech ca zgomot. Păstrează-l pentru material cu cuvinte vorbe și folosește instrumentele de separare pentru muzica.