무료 배경 소음 제거기

사용 방법

기본 음성(AI) 모드는 오픈 소스 음성 향상 신경망인 DeepFilterNet3(MIT/Apache-2.0)를 백그라운드 워커의 ONNX Runtime을 통해 사용자의 기기에서 실행합니다. 8 MB 모델과 14 MB AI 엔진은 이 사이트에서 한 번 다운로드되어 캐시되며, 녹음은 업로드되지 않습니다. 역시 이 사이트에서 제공되어 캐시되는 ffmpeg.wasm(약 31 MB)이 파일을 읽고 결과를 씁니다.

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   소음 종류 선택

   음성 (AI)는 교통 소음, 바람, 대화 소리, 선풍기, 험 소리 위의 말소리용입니다. 네트워크가 초당 100회 각 주파수 대역에서 음성 비율을 추정하고 짧은 학습 필터로 저주파를 걸러내어, 변화하는 공간에서도 목소리를 따라갑니다. 음악은 소음으로 간주합니다. 히스 & 험은 일정한 소음 바닥을 빼는 FFT 디노이저 afftdn을 실행하며 음악에 안전합니다. 노이즈 학습은 소음만 들리는 순간을 그 필터에 가르칩니다.
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   강도로 남길 배경 소리 양 조절

   음성 (AI)에서 강도는 감쇠 한도입니다. 100%에서는 모델이 찾은 모든 소음을 제거하고, 보통(80%)에서는 배경 소리를 최대 24 dB까지, 약하게(50%)에서는 12 dB까지 줄여 공간감이 남고 목소리가 자연스럽게 들립니다. 히스 & 험에서는 필터의 소음 감소량과 가정된 소음 바닥을 설정합니다.
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   15초 A/B 미리 듣기가 동일한 처리를 실행

   미리 듣기를 누르면 녹음의 15초 분량이 전체 파일과 정확히 동일한 모델 또는 필터를 통과한 후, 처리된 부분과 원본이 하나의 AudioContext를 통해 재생되므로 위치를 잃지 않고 전환할 수 있습니다. 원본 음량에 맞추기가 켜져 있으면 처리된 부분이 원본 음량으로 조정되어, 볼륨이 아닌 소음을 비교하게 됩니다.
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   긴 파일을 조각내어 처리, 정말 취소되는 취소

   ffmpeg가 파일을 48 kHz, 30초 단위로 한 번 디코딩합니다. 각 조각은 백그라운드 워커에서 모델을 통과하고 읽히는 즉시 해제되므로 메모리 사용량이 제한되고 진행 막대가 움직입니다. 처리된 오디오는 원본 녹음의 샘플 레이트로 WAV 또는 MP3로 기록되거나, 동영상의 손대지 않은 영상 아래에 다시 넣어집니다. 취소는 두 워커를 동시에 멈춥니다.

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