AI ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଅପସାରକName

AI ସହିତ ଧ୍ୱନି ରେକର୍ଡିଂରୁ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଏବଂ କକ୍ଷ ପରିବେଶକୁ ହଟାଇଦିଅନ୍ତୁ। ସକ୍ରିୟ ରେକର୍ଡିଂରୁ ଶୁଖିଲା, ଷ୍ଟୁଡିଓ-ଗୁଣମାନର ଧ୍ୱନି, ସମ୍ମିଳନୀ ଧ୍ୱନି, ଚର୍ଚ୍ଚ ରେକର୍ଡିଂ, ଏବଂ ଅପ୍ରସାରିତ କକ୍ଷଗୁଡ଼ିକରୁ ଧ୍ୱନି ପାଇବେ।

ରିଭେର୍ବ ସହିତ ଧ୍ୱନିକୁ ଅପଲୋଡ କରନ୍ତୁ

2 କ୍ରେଡିଟ ପ୍ରତି ମିନିଟ

ଆପଣଙ୍କର ଫାଇଲକୁ ଏଠାରେ ଟାଣି ନିଅନ୍ତୁ ଏବଂ ଛାଡିଦିଅନ୍ତୁ, କିମ୍ବା ବ୍ରାଉଜ କରନ୍ତୁ

Supports MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A. Max 50MB. Up to 30 minutes.

file.mp3

0 MB
— କିମ୍ବା ଆପଣଙ୍କର ମାଇକ୍ରୋଫୋନରୁ ରେକର୍ଡ କରନ୍ତୁ —
00:00

ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଅପସାରଣ ବିନ୍ୟାସଗୁଡ଼ିକ

ସରଳ ମାଧ୍ୟମ ଆକ୍ରମଣାତ୍ମକ
ସନ୍ତୁଳିତ ପ୍ରତିଫଳନ ଯାହାକି ପ୍ରାକୃତିକ ଟୋନ ଗୁଣବତ୍ତାକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରି ଅଧିକାଂଶ କକ୍ଷ ପରିବେଶକୁ ହଟାଇଦିଏ। ମଧ୍ୟମ ଆକାରର କକ୍ଷ ଏବଂ ସାମାନ୍ୟ ରେକର୍ଡିଂ ପରିବେଶ ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ।
ମୁକ୍ତ ମୌଳିକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଅପସାରଣ ଉପଲବ୍ଧ
ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ଅପସାରଣ କରୁଅଛି...

ଆପଣଙ୍କର ଧ୍ୱନିରୁ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ଅପସାରଣ କରାଯାଉଛି...

କକ୍ଷ ଇମ୍ପଲସ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରୁଅଛି ଏବଂ ଶୁଖିଲା ସଂକେତକୁ ବାହାର କରୁଅଛି
ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ସଫଳତାର ସହିତ ଅପସାରଣ କରାଯାଇଛି

ପୂର୍ବରୁ (ଅନୁସରଣ ସହିତ)

0:00 0:00

ପରେ (ଶୁଖିଲା ସଂକେତ)

0:00 0:00
ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ହ୍ରାସ କରାଯାଇଛି -22 dB
ସିଧାସଳଖ-ରୁ-ରିଭରବ୍ ଅନୁପାତ +15 dB
RT60 ହ୍ରାସ 1.2s → 0.1s
ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସମୟ 5.3s
ଧ୍ୱନି ଆହରଣ କରନ୍ତୁ

ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ବୁଝିବା

ପ୍ରତିଧ୍ୱନି (reverberation) ହେଉଛି ପ୍ରକୃତ ଉତ୍ସ ବନ୍ଦ ହେବା ପରେ ଧ୍ୱନିର ନିରନ୍ତରତା । ଏହା ଘଟେ ଯେତେବେଳେ ଧ୍ୱନି ତରଙ୍ଗଗୁଡ଼ିକ ଗୋଟିଏ ବନ୍ଦ ସ୍ଥାନର ପୃଷ୍ଠାଗୁଡ଼ିକରୁ ପ୍ରତିଫଳିତ ହୁଏ ଏବଂ ବିଭିନ୍ନ ବିଳମ୍ବ ସହିତ ଶ୍ରୋତାଙ୍କୁ ପହଞ୍ଚିଥାଏ, ଏକ ଘନ \ ନିର୍ମାଣ କରିଥାଏ

ଆରଟି୬୦ - 60 dB ଦ୍ଵାରା ହ୍ରାସ ହେବା ପାଇଁ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ପାଇଁ ସମୟ। ଛୋଟ କକ୍ଷ: 0.2-0.4s। ମଧ୍ୟମ କକ୍ଷ: 0.4-0.8s। ବଡ଼ କକ୍ଷ: 1.0-3.0s। ମନ୍ଦିର: 2.0-6.0s+।
DRR (ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ-ରୁ-ରିଭେର୍ବ ଅନୁପାତ) - ସିଧାସଳଖ ଧ୍ୱନି ଏବଂ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି କ୍ଷେତ୍ର ମଧ୍ୟରେ ଅନୁପାତ। ଉଚ୍ଚ DRR ଅର୍ଥ ହେଉଛି ଏକ ଶୁଖିଲା, ଅଧିକ ଉପସ୍ଥିତ ଧ୍ୱନି।
ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପ୍ରତିଫଳନ ବିରୁଦ୍ଧରେ ଶେଷ ପ୍ରତିଫଳନ - ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପ୍ରତିଫଳନଗୁଡ଼ିକ 50ms ମଧ୍ୟରେ ଆସିଥାଏ ଏବଂ ସ୍ଥାନୀୟ ସୂଚନା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ। ଶେଷରେ ପ୍ରତିଫଳନ ସୃଷ୍ଟି କରିଥାଏ \

ଉତ୍ତମ ଫଳାଫଳ ପାଇଁ ପରାମର୍ଶ

  • ବକ୍ତବ୍ୟ ଅବସ୍ଥାକୁ ନିଷ୍କ୍ରିୟ କରନ୍ତୁ ଏବଂ

ସମର୍ଥିତ ଶୈଳୀଗୁଡିକ

ଶୈଳୀ ନିବେଶ ନିର୍ଗମ
MP3
WAV
FLAC
OGG
M4A

AI ରେଭରବ୍ ଅପସାରଣ କିପରି କାମ କରେ

ଆମର ଗଭୀର ଜ୍ଞାନ ଆଧାରିତ ମଡେଲ ଆପଣଙ୍କର ରେକର୍ଡିଂରୁ କକ୍ଷ ଇମ୍ପଲସ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାକୁ ଆକଳନ କରେ ଏବଂ ରିଭରବରେଣ୍ଟ ମିଶ୍ରଣରୁ ସ୍ୱଚ୍ଛ, ଶୁଖିଲା ସଂକେତକୁ ବାହାର କରିବା ପାଇଁ ଏକ ବିପରୀତ ଛାଣକ ନିର୍ମାଣ କରେ ।

ପଦକ୍ଷେପ 1

ଆପଣଙ୍କର ଧ୍ୱନିକୁ ଆହରଣ କରନ୍ତୁ

ଆପଣଙ୍କର ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଧ୍ୱନି ଫାଇଲକୁ ଟାଣି ଆଣନ୍ତୁ ଏବଂ ଛାଡିଦିଅନ୍ତୁ କିମ୍ବା ଏହାକୁ ଚୟନ କରିବା ପାଇଁ ବ୍ରାଉଜ କରନ୍ତୁ। ଆମେ MP3, WAV, FLAC, OGG, ଏବଂ M4A ଶୈଳୀଗୁଡ଼ିକୁ 50MB ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଗ୍ରହଣ କରୁଅଛୁ। AI ତୁରନ୍ତ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଗୁଣଧର୍ମଗୁଡ଼ିକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ଆରମ୍ଭ କରିଥାଏ, ଯେଉଁଥିରେ ଅବକ୍ଷୟ ସମୟ, ଆବର୍ଜନା ପ୍ରୋଫାଇଲ, ଏବଂ ଆପଣଙ୍କର ରେକର୍ଡିଂ ପରିବେଶର ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପ୍ରତିଫଳନ ପଦ୍ଧତିଗୁଡ଼ିକ ସାମିଲ ଅଛି।

ପଦକ୍ଷେପ ୨

AI ଶୁଖିଲା ସଂକେତକୁ ବାହାର କରିଥାଏ

ନ୍ୟୁରାଲ ନେଟୱର୍କ ରୁମ ଇମ୍ପଲସ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା (RIR)କୁ ଆକଳନ କରେ ଏବଂ ଏକ ଶିକ୍ଷାର୍ଥୀ ଅନୁକୂଳ ଛାଣକ ବ୍ୟବହାର କରି ପ୍ରତ୍ୟକ୍ଷ ଧ୍ୱନିକୁ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ତାଳରୁ ଅଲଗା କରିଥାଏ। ସରଳ ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରାଲ ହ୍ରାସ ଅପେକ୍ଷା, ଆମ ମଡେଲ ପ୍ରାକୃତିକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିର ସମୟାନୁସାରେ ଏବଂ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଢାଞ୍ଚାକୁ ବୁଝିଥାଏ, ସଂଗୀତ ଧ୍ୱନି ଆର୍ଟିଫେକ୍ସ ବିନା ସ୍ୱଚ୍ଛ ଫଳାଫଳ ଉତ୍ପାଦନ କରେ।

ପଦକ୍ଷେପ 3

ତୁଳନା କରନ୍ତୁ (A)

Dry ପ୍ରକ୍ରିୟାକୃତ ସଂସ୍କରଣ ସହିତ reverberant ମୂଳକୁ ତୁଳନା କରିବା ପାଇଁ ପାର୍ଶ୍ୱ-ଦ୍ୱାରା-ପାର୍ଶ୍ୱ ଚାଳକକୁ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ। reverb ହ୍ରାସ, DRR ଉନ୍ନତି, ଏବଂ RT60 ପରିବର୍ତ୍ତନ ସମେତ ବିସ୍ତୃତ ମାପକାଠିଗୁଡ଼ିକୁ ଯାଞ୍ଚ କରନ୍ତୁ। ଆପଣଙ୍କର ପସନ୍ଦ ଅନୁଯାୟୀ ଶୈଳୀରେ ଆହରଣ କରନ୍ତୁ। ବିନ୍ୟାସକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରନ୍ତୁ ଏବଂ କୌଣସି ଅତିରିକ୍ତ ଖର୍ଚ୍ଚ ବିନା ପରିଷ୍କାର ଫଳାଫଳ ମିଳିବା ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପୁନଃପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରନ୍ତୁ।

ରେଭରବ୍ ଅପସାରକ ବ୍ୟବହାର ମାମଲାଗୁଡ଼ିକ

ଅନାବଶ୍ୟକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ପ୍ରତ୍ୟେକ କ୍ଷେତ୍ରରେ ରେକର୍ଡିଂକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରିଥାଏ, ସଂଗୀତ ଉତ୍ପାଦନରୁ କର୍ପୋରେଟ ସଂଚାର ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ । ଆମର ଏଆଇ ଏହି ସାର୍ବଜନୀନ ଧ୍ୱନି ସମସ୍ୟାକୁ ସମାଧାନ କରିଥାଏ ।

ସକ୍ରିୟ ରେକର୍ଡଗୁଡ଼ିକ

ସକ୍ରିୟ ସମ୍ମିଳନୀ ଏବଂ ପ୍ରଦର୍ଶନ ରେକର୍ଡିଂ ସବୁବେଳେ ସ୍ଥାନ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ କରିଥାଏ। ଶ୍ରୋତା ରେକର୍ଡିଂ, ବୋର୍ଡ ମିଶ୍ରଣ, ଏବଂ କକ୍ଷ ମାଇକରୁ ପାଖ-ମାଇକ ଗୁଣବତ୍ତା ପାଇବା ପାଇଁ କକ୍ଷ ପରିବେଶକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ। ମିଶ୍ରଣ ପାଇଁ ସ୍ଥାନରୁ ପ୍ରଦର୍ଶନକୁ ଅଲଗା କରନ୍ତୁ, ମାଷ୍ଟରିଂ, କିମ୍ବା ଭିନ୍ନ ଏକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ଗୁଣବତ୍ତା ସହିତ ପୁନଃ ପରିବେଶୀକରଣ କରନ୍ତୁ।

ଚର୍ଚ୍ଚ ଏବଂ ପୂଜା ଧ୍ୱନିName

3-6+ ସେକେଣ୍ଡର RT60 ମୂଲ୍ୟ ସହିତ ଚର୍ଚ୍ଚ, କ୍ୟାଥେଡ୍ରାଲ, ଏବଂ ପୂଜାସ୍ଥଳୀଗୁଡ଼ିକ ଅତ୍ୟଧିକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ପାଇଁ କୁଖ୍ୟାତ। ଏହି ଅତ୍ୟଧିକ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ସ୍ଥାନଗୁଡ଼ିକରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଇଥିବା ପ୍ରବଚନ ରେକର୍ଡିଂ, ପୂଜା ସଂଗୀତ, କୋର ପ୍ରଦର୍ଶନ, ଏବଂ ଘଟଣା ଧ୍ୱନିକୁ ସଫା କରନ୍ତୁ। ବକ୍ତବ୍ୟକୁ ସ୍ପଷ୍ଟ କରନ୍ତୁ ଏବଂ ସଂଗୀତକୁ କଡ଼ା କରନ୍ତୁ।

ଷ୍ଟୁଡିଓ ସଫାକରଣ

ସ୍ୱର ଗ୍ରହଣରୁ ଅନାବଶ୍ୟକ କକ୍ଷ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ, ବାଦ୍ୟଯନ୍ତ୍ର ରେକର୍ଡିଂ, ଏବଂ ଅପରିଚାଳିତ କିମ୍ବା ଖରାପ ଭାବରେ ପରିଚାଳିତ ଷ୍ଟୁଡିଓ କକ୍ଷରେ ରେକର୍ଡିଂ କରାଯାଇଥିବା ବାର୍ତ୍ତାଳାପ ଅଧିବେଶନଗୁଡ଼ିକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ। ଏକ ଶୁଖିଲା, ନିକଟସ୍ଥ-ମାଇକ ଧ୍ୱନି ପାଇବେ ଯାହାକି ମିଶ୍ରଣ ସ୍ତର ସମୟରେ ସ୍ଥାନୀୟ ଗୁଣଧର୍ମ ଉପରେ ଆପଣଙ୍କୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଦେଇଥାଏ। ସଠିକତା ସହିତ ଆପଣଙ୍କର ନିଜ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ପ୍ରୟୋଗ କରନ୍ତୁ।

ଚଳଚିତ୍ର ଏବଂ ଭିଡିଓ ସଂଳାପ

ଅନ୍-ଲୋକେଶନ ଫିଲ୍ମ ଶୂଟିଂ ଅଧିକାଂଶ ସମୟରେ ହଲୱେ, ଗ୍ୟାରେଜ, ଜିମ୍, ଏବଂ ବଡ଼ କୋଠରୀ ଭଳି ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ସ୍ଥାନଗୁଡ଼ିକରେ ବାକ୍ୟବୋଧକୁ ଗ୍ରହଣ କରିଥାଏ। ADR ଗୁଣବତ୍ତା ସହିତ ମେଳ ଖାଉଥିବାରୁ ଉତ୍ପାଦନ ବାକ୍ୟବୋଧକୁ ସଫା କରନ୍ତୁ। ଦସ୍ତାବିଜ ସାକ୍ଷାତକାର, ଖବର ପ୍ୟାକେଜ, ଏବଂ କର୍ପୋରେଟ ଭିଡିଓ ଶୂଟିଂରୁ ସ୍ଥାନ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ।

ପୋଡକାଷ୍ଟ ଏବଂ ସାକ୍ଷାତକାରName

ଏପରିକି ସମର୍ପିତ ପୋଡକାଷ୍ଟ ସ୍ଥାନଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ସମସ୍ୟାର ସମ୍ମୁଖୀନ ହୋଇପାରନ୍ତି ଯଦି ସେମାନେ ଠିକ ଭାବରେ ଶବ୍ଦ ପରିଚାଳନା କରିପାରିବେ ନାହିଁ। \ କୁ ହଟାଅ

କର୍ପୋରେଟ ଧ୍ୱନି

ସମ୍ମିଳନୀ କକ୍ଷ, ବୋର୍ଡ କକ୍ଷ, ଏବଂ ଖୋଲା-ପ୍ଲାନ ଅଫିସଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରଦର୍ଶନୀ, ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଅଧିବେଶନ, ଏବଂ ୱେବିନାରଗୁଡ଼ିକ ସମୟରେ ସାଧାରଣତଃ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ରେକର୍ଡିଂ ସୃଷ୍ଟି କରିଥାଏ। ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ ବଣ୍ଟନ, ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡ଼ିକ, ଏବଂ ସାଧାରଣ-ମୁଖ୍ୟ ବିଷୟବସ୍ତୁଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ କର୍ପୋରେଟ ଧ୍ୱନିକୁ ସଫା କରନ୍ତୁ। ପେସାଦାର ଗୁଣବତ୍ତା ମାନକକୁ ପୂରଣ କରନ୍ତୁ।

ସମ୍ମିଳନୀ ଏବଂ ଘଟଣା ଧ୍ୱନିName

ସମ୍ମିଳନୀ ହଲ, ନାଟ୍ୟଶାଳା, ଏବଂ ଘଟଣା ସ୍ଥଳଗୁଡ଼ିକରେ ବିଶିଷ୍ଟ ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ହସ୍ତାକ୍ଷର ଅଛି। ଷ୍ଟୁଡିଓ-ସଦୃଶ ମିଶ୍ରଣଗୁଡ଼ିକୁ ସୃଷ୍ଟି କରିବା ପାଇଁ ସକ୍ରିୟ ରେକର୍ଡିଂଗୁଡ଼ିକରୁ ସ୍ଥାନୀୟ ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ। ପୁଟଲେଗ ରେକର୍ଡିଂଗୁଡ଼ିକୁ ସଫା କରନ୍ତୁ, ଦର୍ଶକମାନଙ୍କୁ ଗ୍ରହଣ କରନ୍ତୁ, ଏବଂ ମୁକ୍ତ କରିବା କିମ୍ବା ଅଭିଲେଖନ ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ପାଇଁ ବୋର୍ଡ ମିଶ୍ରଣଗୁଡ଼ିକୁ ସଫା କରନ୍ତୁ।

ଧ୍ୱନି ପୁନଃସ୍ଥାପନ

ଅଭିଲେଖିତ ରେକର୍ଡଗୁଡ଼ିକୁ ପୁନଃସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ ଯାହାକି ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ସ୍ଥାନଗୁଡ଼ିକରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଇଥିଲା। ଐତିହାସିକ ରେକର୍ଡଗୁଡ଼ିକରୁ କକ୍ଷ ପରିବେଶକୁ ହଟାଇ ଦିଅନ୍ତୁ, ମୌଖିକ ଇତିହାସଗୁଡ଼ିକ, ଏବଂ ୱିନଟେକ ଧ୍ୱନି। ଦଶନ୍ଧି ପୂର୍ବେ ଚର୍ଚ୍ଚ, ହଲ, ଏବଂ ବଡ଼ ସାର୍ବଜନୀନ ସ୍ଥାନଗୁଡ଼ିକରେ କରାଯାଇଥିବା ରେକର୍ଡଗୁଡ଼ିକରୁ ସ୍ୱଚ୍ଛ ଭାଷାକୁ ବାହାର କରନ୍ତୁ।

ଅତ୍ୟାଧୁନିକ AI ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ହ୍ରାସ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା

ଅନ୍ଧ ଦ୍ଵାରା ପ୍ରତିଧ୍ୱନି

ଆମର ଏ.ଆଇ.

ବାକ୍ୟ ବିରୁଦ୍ଧରେ ସଂଗୀତ ଉତ୍ତମକରଣName

ବାକ୍ୟ ଏବଂ ସଂଗୀତର ମୂଳତଃ ଭିନ୍ନ ଭିନ୍ନ ଆବର୍ଜନା ବିତରଣ, ଗତିବିଧି, ଏବଂ ସମୟାନୁସାରେ ଢାଞ୍ଚା ଅଛି। ଆମର ବାକ୍ୟ-ସମ୍ପାଦିତ ଅବସ୍ଥା ଆବର୍ଜନା ପରିସର ଉପରେ ଆଲୋକପାତ କରେ ଯାହାକି ବାକ୍ୟ ଜ୍ଞାନପୂର୍ବକତା ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ (2-8kHz), ରେଭରବ୍ ଟେଲରେ ଅଧିକ ଆକ୍ରମଣାତ୍ମକ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣକୁ ପ୍ରୟୋଗ କରେ ଏବଂ ସମନ୍ୱୟଗୁଡ଼ିକରେ ଅସ୍ଥାୟୀ ବିବରଣୀକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରିଥାଏ। ସଂଗୀତ ଅବସ୍ଥା ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରାଲ ପରିସରକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରେ ଏବଂ ଅଧିକ ସଂରକ୍ଷଣକାରୀ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣକୁ ଆର୍ଟିଫ୍ୟାକ୍ଟକୁ ରୋକିବା ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରେ।

ରିୟଲ-ଟାଇମ GPU ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ

Dereverberation ଗଣନା ଦୃଷ୍ଟିରୁ ଆବଶ୍ୟକ କାରଣ ମଡେଲକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ରେକର୍ଡିଂ ସମୟରେ ପରିବର୍ତ୍ତିତ ରେକର୍ଡିଂ ଗୁଣଧର୍ମକୁ ଅନୁସରଣ କରିବାକୁ ପଡିବ। ସମର୍ପିତ NVIDIA GPUs ରେ ଚାଲୁଥିବା, TTS.ai 10 ସେକେଣ୍ଡ ତଳେ5ମିନିଟ ରେକର୍ଡିଂକୁ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରିଥାଏ। ଏପରିକି 30 ମିନିଟ ପୋଡକାଷ୍ଟ ଅଧ୍ୟାୟଗୁଡ଼ିକୁ ଏକ ମିନିଟ ତଳେ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରିଥାଏ, ବିନ୍ୟାସଗୁଡ଼ିକରେ ଦ୍ରୁତ ପୁନରାବର୍ତ୍ତନକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ।

Dry Signal ବିକଳ୍ପକୁ ସଂରକ୍ଷଣ କରନ୍ତୁ

କେତେକ ସମୟରେ ଆପଣ ଏହାକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ରୂପେ ଅପସାରଣ ନକରି ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ହ୍ରାସ କରିବାକୁ ଚାହୁଁଛନ୍ତି ।

ପ୍ରାୟ ପଚରାଯାଉଥିବା ପ୍ରଶ୍ନName

Echo is a distinct repetition of sound with a noticeable delay. Reverb is a continuous wash of reflections that blend together. Reverb makes audio sound like it was recorded in a large space. Our tools handle both, but this page is optimized for reverb removal.

Absolutely! Removing reverb gives you a dry signal that you can then process with any reverb plugin or effect to add the exact room sound you want. This is common practice in professional audio production.

We accept MP3, WAV, OGG, FLAC, M4A, and WEBM files up to 50MB. Output is provided in high-quality WAV format. You can use our Audio Converter tool to convert to other formats afterward.

ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସାଧାରଣତଃ ଗୋଟିଏ ୫-ମିନିଟ ଧ୍ୱନି ଫାଇଲ ପାଇଁ 10-30 ସେକଣ୍ଡ ସମୟ ନିଏ। ଦୀର୍ଘ ରେକର୍ଡିଂ କିମ୍ବା ତୀବ୍ର ପ୍ରତିଧ୍ୱନି ପରିସ୍ଥିତିରେ ଗୋଟିଏ ମିନିଟ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମୟ ଲାଗିପାରେ। ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସମାପ୍ତ ହେବା ପରେ ଶୂନ୍ୟ ଧ୍ୱନିଟି ତୁରନ୍ତ ଆପଣଙ୍କ ବ୍ରାଉଜରରେ ଚାଲାଇଥାଏ।

The AI model analyzes the reverberant audio to estimate the room impulse response, then applies learned dereverberation to reconstruct the original dry signal. It separates the direct sound from the reflected sound using neural network patterns trained on thousands of room configurations.

Reverb removal works best on speech recordings, where the AI can clearly distinguish the voice from room reflections. It also works on music but may slightly affect the mix balance. For music, consider using our Stem Splitter to isolate vocals first, then remove reverb from the vocal stem.

Reverb removal uses 2 credits per file processed. Free accounts receive 50 credits on signup, and all paid plans include generous monthly credit allowances for regular use.

The AI preserves the original audio quality as much as possible while removing reverb. Mild to moderate reverb is removed cleanly. Extremely reverberant recordings may show minor artifacts, but the result is typically a significant improvement over the original.

Yes, live recordings often have heavy room reverb from venue acoustics. The reverb remover can significantly reduce this, making live recordings sound closer to studio quality. Results vary based on the severity of the reverb.

Batch processing is available through our API for automated workflows. The web interface handles one file at a time with instant preview. This is useful for cleaning up entire podcast libraries or meeting archives.

The Echo Remover targets distinct delayed repetitions of sound (discrete echoes). The Reverb Remover targets the continuous wash of room ambiance and reflections (diffuse reverb). Use Echo Remover for clear repeats, and Reverb Remover for general room sound.

The tool handles reverb from all room types: small offices, conference rooms, auditoriums, churches, stairwells, and bathrooms. It adapts to both short and long reverb tails, though shorter reverb times are generally easier to remove cleanly.
5.0/5 (1)

ବର୍ତ୍ତମାନ ଆପଣଙ୍କର ଧ୍ୱନିରୁ ପ୍ରତିଧ୍ୱନିକୁ ଅପସାରଣ କରନ୍ତୁ

ଯେକୌଣସି ରେକର୍ଡିଂ ପରିବେଶରୁ ଶୁଖିଲା, ଷ୍ଟୁଡିଓ-ଗୁଣବତ୍ତା ଧ୍ୱନି ପାଇବେ। ମୁକ୍ତ ଭାବରେ ଯୋଗଦାନ କରନ୍ତୁ ଏବଂ 50 କ୍ରେଡିଟ ପାଇବେ। ମୌଳିକ ରେଭରବ୍ ଅପସାରଣ ଏକ ଖାତା ବିନା ଉପଲବ୍ଧ।