Аудіо оптимізатор (зменшення шуму)
AI та машинне навчання
Задача:
Обробка та відновлення великого обсягу архівних аудіозаписів — тисячі файлів з шумами, ехом та різним рівнем якості. Ручна робота з такими даними займає занадто багато часу і вимагає використання кількох інструментів. Потрібно було створити систему, яка автоматизує очищення аудіо, спрощує пакетну обробку і дозволяє зручно контролювати результат.
Спроектовано для роботи з тривалими завданнями, відображення прогресу в реальному часі та обробки великих аудіоколекцій.
Функціональність:
- Очищення аудіо за допомогою AI з використанням різних інструментів (Resemble, VoiceFixer, DeepFilter, Denoiser, видалення еха, LavaSR)
- Пакетна обробка великих аудіоколекцій з відстеженням і управлінням процесом
- Вбудовані інструменти для аналізу аудіо, порівняння результатів та візуалізації спектрограм
- Гнучкий робочий процес з файлами: сканування, покращення, відновлення оригіналів, завантаження, тегування та безпечне скасування змін
- Оновлення прогресу завдань в реальному часі зі сторони бекенду
Демо (інтерфейс): https://audio-audit.pages.dev/
Публічне посилання представляє собою лише демо інтерфейсу; повноцінна обробка запускається локально на комп'ютері користувача.
Технології: Svelte • Node.js/Express • Python • FFmpeg • Audio ML моделі
Обробка та відновлення великого обсягу архівних аудіозаписів — тисячі файлів з шумами, ехом та різним рівнем якості. Ручна робота з такими даними займає занадто багато часу і вимагає використання кількох інструментів. Потрібно було створити систему, яка автоматизує очищення аудіо, спрощує пакетну обробку і дозволяє зручно контролювати результат.
Спроектовано для роботи з тривалими завданнями, відображення прогресу в реальному часі та обробки великих аудіоколекцій.
Функціональність:
- Очищення аудіо за допомогою AI з використанням різних інструментів (Resemble, VoiceFixer, DeepFilter, Denoiser, видалення еха, LavaSR)
- Пакетна обробка великих аудіоколекцій з відстеженням і управлінням процесом
- Вбудовані інструменти для аналізу аудіо, порівняння результатів та візуалізації спектрограм
- Гнучкий робочий процес з файлами: сканування, покращення, відновлення оригіналів, завантаження, тегування та безпечне скасування змін
- Оновлення прогресу завдань в реальному часі зі сторони бекенду
Демо (інтерфейс): https://audio-audit.pages.dev/
Публічне посилання представляє собою лише демо інтерфейсу; повноцінна обробка запускається локально на комп'ютері користувача.
Технології: Svelte • Node.js/Express • Python • FFmpeg • Audio ML моделі