R.
Audio restoration and stem separation
It can bring back clarity without making everything sound too artificial or overprocessed. Stem separation is also surprisingly clean.
AudioSR، أو الدقة الفائقة للصوت، طريقة لإعادة بناء النطاق المفقود بسبب الضغط والتصدير بمعدل بت منخفض والمصادر المتدهورة. بدل رفع EQ، يقدّر تفاصيل توافقية وعابرة محتملة في الترددات العليا.
ورقة AudioSR الأصلية هي AudioSR: Versatile Audio Super-resolution at Scale. يمكنكم أيضًا مشاهدة أمثلة في صفحة المشروع الرسمية.
شغّلوا AudioSR لتحسين الصوت في واجهة المتصفح دون إعداد محلي أو تهيئة GPU أو نصوص معالجة يدوية. رمّموا التسجيلات الموسيقية القديمة والمتضررة، أو استخدموه كخط ترميم خاص بهذا النموذج للأغاني المولدة بالذكاء الاصطناعي.
تفضّلون تشغيل النموذج بأنفسكم؟ اتبعوا دليل تثبيت AudioSR من GitHub واستخدامه بـ Python، بما فيه متطلبات GPU ودفاتر Google Colab والبدائل المستضافة.
قارنوا الأصل والنسخة المرممة بـ AudioSR. لاحظوا إعادة بناء تفاصيل النطاق العالي مع ثبات الترددات المنخفضة.


شارك مستخدمو Neural Analog هذه النتائج
R.
Audio restoration and stem separation
It can bring back clarity without making everything sound too artificial or overprocessed. Stem separation is also surprisingly clean.
N.
MP3 and CD audio restoration
Does amazing job in restoring Audio from bad quality MP3s and badly extracted audio from CDs. Always my go to for audio restoration.
Amazing tool for audio. Clean, simple, and effective. I would spend hours in RX to get the same results. Give it a try. I can save you hours of production time.
M.
Restoration and mastering
The flash upscaler mixed with the composite mix system makes it super easy to get closer to a song master that I'm happy with
I've been loving the app. The audio restoration works amazing on my suno songs
IMDK
I love the interface. I love the bulk upload/download features. They're a life saver! Also I just realized that Apollo is magic and I don't even need to use denoise. Apollo somehow removes noise much more naturally. So I'm actually spending way less credits than I expected.
Eve St. Jude
Production workflow
Neural Analog has been a godsend to me and my workflow, such a game changer. I'm more thankful than words can express, I don't know what I would have done without it.
Eve
amazing!!!! love this! THANK YOU! I just discovered batch dl, this feature SAVED ME
Wow thank you so much i upscale videos and take out live recordings from music because of my autism i hate the crowd
It worked! Well done :) Many thanks :))))
Bjark
Easy to use and high quality results.
صوت مولَّد بالذكاء الاصطناعي حُسِّن باستخدام Neural Analog
نعم. إذا كان المصدر ملف MP3 أو متدهورًا بطريقة أخرى، فحسّن جودة العينة أو رمّمها قبل تمديدها زمنيًا أو تغيير طبقتها أو تطبيق التشبيع (saturation) أو المؤثرات الثقيلة عليها. فهذا يقلّل تضخّم التشوهات في المراحل اللاحقة من الإنتاج.
ابدأ بـ تحسين MP3 إلى WAV، ثم نزّل الملف المُرمَّم من Studio لاستخدامه في برنامج DAW.
يؤدي تحسين الجودة والماسترينغ مهمتين مختلفتين. فتحسين الجودة يعيد بناء البيانات المفقودة ويقلّل تشوهات MP3، بينما يطبّق الماسترينغ EQ والضغط الديناميكي وتحسين الجهارة.
حسّن جودة ملفات MP3 أولًا دائمًا، ثم طبّق الماسترينغ على ملف WAV المُرمَّم من أجل الإصدار الاحترافي.
بعد ترميم الصوت، يمكن لـ أداة الماسترينغ التلقائي صقله للإصدار الاحترافي، مع تحسين ذكي للجهارة مصمَّم خصيصًا لمقطعك.
يعيد التحسين العصبي لملفات MP3 بناء إشارة متّسقة، لا ضوضاء عشوائية. ويمكنه تقليل تشوهات الضغط مع إعادة بناء المحتوى التوافقي فوق النطاق الترددي المتضرر في المصدر.
ابدأ بـ تحسين MP3 إلى WAV لتنظيف الموسيقى بوجه عام، أو استخدم ترميم الصوت لمقارنة عدة نماذج ترميم.
يمكنك اختبار تحسين جودة ملفات MP3 على عيّنات قصيرة مجانًا. أما المقاطع الكاملة والمسارات المنفصلة فتستهلك دقائق المعالجة لأن النماذج تعمل على وحدات GPU. يحصل المشتركون على دقائق معالجة شهرية مضمَّنة، ويمكنك أيضًا شراء دقائق معالجة إضافية.
جرّب أداة تحسين MP3 إلى WAV، ثم راجع حدود الخطط قبل تشغيل دفعات كبيرة.
تبدو كثير من المقاطع المُنشأة بالذكاء الاصطناعي محدودة النطاق أو مليئة بالتشوهات لأن بيانات التدريب والملفات المُصدَّرة من المنصات تتضمن غالبًا ضغطًا مُفقِدًا للبيانات. وقد يتعلّم النموذج حدود عرض النطاق الترددي، والترددات العالية المتموّجة، والصنوج الهشّة، وغيرها من تشوهات MP3.
استخدم تحسين MP3 إلى WAV أو ترميم الصوت لتقليل التشوهات وإعادة بناء تفاصيل الترددات العالية المفقودة قبل الماسترينغ.
قد يساعد ذلك عندما يبدو المسار مكتومًا لأنه فقد تفاصيل الترددات العالية أثناء الضغط أو الفصل. شغّل الترميم على المسار المنفصل قبل تطبيق المؤثرات الثقيلة أو تغيير الطبقة (pitch) أو إضافة الطبقات.
أما إذا كانت المشكلة تعكّر الترددات المنخفضة، أو الحجب الترددي (masking)، أو سوء توازن المسارات المنفصلة، فاستخدم EQ أو مستوى الصوت أو فصلًا آخر للمسارات في Studio بدلًا من انتظار أن يصلح تحسين الجودة المزيج.
نعم، يمكن أن يعمل الترميم مع صيغ الترميز القديمة والصوت ذي عمق البت المنخفض بعد فك ترميز الملف إلى إشارة صوتية. وتعتمد النتائج على مقدار المعلومات القابلة للاستخدام المتبقية في المصدر.
جرّب عيّنة قصيرة باستخدام ترميم الصوت. وبالنسبة إلى أصوات الألعاب القديمة والمؤثرات الصوتية، راجع دليل المؤثرات الصوتية باستخدام UniverSR.
نعم. يعتمد الدعم على النموذج. إذ يرفع UniverSR وAudioSR وFlashSR جودة الصوت منخفض الدقة إلى 48 kHz (الدقة الفائقة). أما خوارزمية الترميم 'Music Upscaler' فتُبقي المصادر بمعدل 48 kHz عند 48 kHz، وترمّم المصادر بمعدل 44.1 kHz أو أقل عند 44.1 kHz.
للاطلاع على التفاصيل الخاصة بكل نموذج، اقرأ دليل معدل العينات في UniverSR أو قارن النماذج في وثائق الترميم.
نعم، يمكنك تشغيل الترميم أكثر من مرة. يمكنك تغيير المصدر (Source) المحدد لتشغيل جولة أخرى على صوت مُرمَّم بالفعل، كما تدعم عمليات الاستيراد الدفعي مفتاح 'Iterative restoration' (الترميم التكراري) الذي يحدد أحدث نسخة مُرمَّمة من كل ملف.
نفّذ ذلك في Studio بتحديد النسخة المُرمَّمة مصدرًا قبل تشغيل ترميم آخر. وتوقف عندما يصبح التحسن في النتيجة أقل من التشوهات التي يُدخلها.
عالجوا صوتكم عبر Neural Analog بتحسين وترميم بالذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت، دون إعداد GPU محلي.