ਵੱਖਰੇ ਓਵਰਲੇਪ ਸਪੀਕਰ
ਜਦੋਂ ਦੋ ਲੋਕ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਟੂਲ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਲੇਪ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਟੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟਰਾਂਸਕਰੀਪਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਮਾਡਲ ਇਹ ਟੂਲ GPU ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਫ਼ਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ; ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਪਲਾਨ GPU ਉੱਤੇ ਤਰਜੀਹ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਓਵਰਲੇਪਿੰਗ ਬੋਲੀ ਸਰੋਤ ਵਲੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਫਰੰਟ- ਗਰਾਊਂਡ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਮਰੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ । ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਗਲਤ ਕ੍ਰਾਸ- ਟੋਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਇੱਕਲਾ ਸਪੀਕਰ ਟਰੈਕ ਹੈ ।
ਇਹ ਕੀ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ
- ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਸ-ਟੈਕ
- ਇੱਕਲਾ- ਮਾਈਕਰੋਫੋਨ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ
- ਝਗੜਾ ਆਡੀਓ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਟਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰੀ
ਵੇਰਵਾ
- ਇੰਜਣ
- Mel-Band RoFormer
- ਫਾਰਮੈਟ
- MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC
- ਕੀਮਤ
- ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਇਹ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਨੇੜਲੇ- ਖੇਤਰ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਲੈਪ ਨੂੰ ਦਬਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰੀਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵੱਖਰੇ ਟਰੈਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਹੈ; ਅੱਜ ਇਹ ਫਰੰਟ- ਫਰੰਟ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਂ — ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਾਲੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਮਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਬੋਲੀ ਤੋਂ ਪਾਠ ਨੂੰ ਓਵਰਲੇਪ ਸੈਕਸ਼ਨ ਉੱਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।
ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਜਿੱਥੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਪੀਕਰ ਮਾਈਕਰੋਫੋਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਨੇੜਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਰੰਟ- ਗਰਾਊਂਡ ਕੂਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ।
ਸਪੀਕਰ ਵੱਖਰੇਵਾਂ ਦੋ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਟਰੈਕ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੀਚਾ-ਸਪੀਕਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਆਵਾਜ਼ਾਂ, ਸੰਗੀਤ ਅਤੇ ਝਟਕੇ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਝਟਕੇ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਦੋ ਓਵਰਲੇਪਿੰਗ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਲਈ ਟੂਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਤਿੰਨ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਨਾਲ ਇਹ ਹਾਲੇ ਵੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਨੇੜਲੇ ਖੇਤਰ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਉਭਾਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸੱਚ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀ ਕ੍ਰਾਸ-ਟੈਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸਾਫ਼ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਮ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸੈਗਮੈਂਟ ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਓਵਰਲੈਪ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਲਿੱਪ ਲੰਬਾਈ ਨਾਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕੋ ਵਾਲੀਅਮ ਵਾਲੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਨੇੜਲਾ, ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਹੋਵੇ ।