Accentize Bundle是一款優(yōu)秀的音效捆綁包，在DeRoom的基礎(chǔ)上使用，可幫助用戶修復(fù)不想要的混響和回聲成分。軟件會通過智能算法識別房間條件，提供參數(shù)以減少或消除信號不希望出現(xiàn)的部分，插件針對語音錄制進(jìn)行了優(yōu)化，也可與其他信號一起使用。

軟件介紹

專業(yè)的后期制作插件，捆綁提供三個專業(yè)后期制作工具，并將您的對話編輯工作流程提高到一個新的水平。所有插件均實(shí)時運(yùn)行，這使得在聆聽結(jié)果時輕松微調(diào)參數(shù)。您最喜歡的DAW中的所有內(nèi)容都無需切換應(yīng)用程序！

軟件功能

一、DeRoom-去除混響

DeRoom是一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的音頻插件，可以實(shí)時減少或消除混響和房間共鳴。為了能夠?qū)⒅苯勇曇襞c反射分量分開，已經(jīng)在許多不同的房間場景中對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。混響尾巴和回聲會被自動檢測，然后被精確抑制，或者如果需要的話，將其完全消除。DeRoom非常適合提高在非常混響的環(huán)境中錄制的語音的質(zhì)量和清晰度。

二、DeRoom Pro-消除混響

DeRoom Pro是一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混響去除音頻插件，專門用于專業(yè)用途。為了能夠?qū)⒅苯勇曇襞c反射分量分開，已經(jīng)在許多不同的房間場景中訓(xùn)練了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)時處理方案可在更改參數(shù)的同時提供即時反饋，并允許無縫集成到您的工作流中，而無需切換應(yīng)用程序。

三、DialogueEnhance-語音處理器

DialogueEnhance是一種智能的自動語音處理工具。您可以使用它輕松地提高語音記錄的質(zhì)量，而無需調(diào)整許多參數(shù)。信號由四個不同的模塊處理：降噪，自動均衡，動態(tài)降低，響度增強(qiáng)。播客和視頻編輯者的有用工具！

四、PreTube-管式飽和器

PreTube是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電子管前置放大器仿真，可為您的樂器或聲音錄制添加微妙的模擬飽和度。包含的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已學(xué)會精確模擬實(shí)際高端硬件電路的行為。在具有不同特性的三個不同放大器之間進(jìn)行選擇，以找到最適合您的項目的聲音。PreTube還是母帶鏈的寶貴補(bǔ)充，可增加模擬深度和溫暖感。

五、SpectralBalance-自動均衡器

SpectralBalance是用于對話錄音的智能均衡器插件。通過連續(xù)分析音頻信號，它會自動調(diào)整其EQ曲線以校正頻譜不平衡，從而獲得清晰的中性語音。高效的工作流程使其成為專業(yè)人員的非常有用且省時的工具，他們需要處理許多具有不同光譜特征的不同對話。對于具有多個且可能會移動的揚(yáng)聲器的現(xiàn)場應(yīng)用，自動調(diào)整也很方便。

六、VoiceGate-降噪

VoiceGate是一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的音頻插件，可用于實(shí)時減少語音和人聲錄音中的噪音。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)接受了100多個小時的音頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)人類語音的特征。該插件可以自動適應(yīng)各種不同的噪聲類型，并讓您輕松控制所需的降噪量。

消除混響和共鳴

在理想的世界中，所有錄音都將在具有所需特征（混響長度，早期反射，頻率響應(yīng)...）的最佳環(huán)境中進(jìn)行。不幸的是，在許多情況下，這種環(huán)境根本不存在或很難提出。在聲學(xué)上優(yōu)化錄音室是一個復(fù)雜且通常非常昂貴的過程，需要大量專家知識。此外，如果您正在進(jìn)行現(xiàn)場錄制，通常根本無法選擇或更改設(shè)置。本文將概述次優(yōu)記錄環(huán)境的主要問題，以及可以采取的一些措施來解決這些負(fù)面影響。我們將集中討論兩個主要問題，即共振頻率和不想要的混響。

共振頻率

共振頻率對應(yīng)于特定波長，該特定波長由于房間的幾何形狀而被放大。如果波長或波長的倍數(shù)恰好適合兩個平行表面之間的空間，則將發(fā)生所謂的駐波。例如，200hz的竇的波長為1.72米。如果您的錄音室恰好恰好具有1.72米（或3.74米）的寬度，并且墻壁是平坦的，反射性的表面，您會在錄音中觀察到此頻率的增強(qiáng)（可能還有其他諧波，例如100hz或400hz） 。消除此問題的物理措施通常是通過安裝特定的房間聲學(xué)元件，將墻壁修改為反射更少或散射更多。如果無法更改房間或已經(jīng)完成錄制，

在這里，明顯的挑戰(zhàn)是通過耳朵識別頻率，這需要一定的練習(xí)量，但絕對是可行的。通過使用任何參數(shù)均衡器并掃過整個頻譜，房間的共振將變得很明顯，并可以根據(jù)需要減少很多。

混響

可能成為問題的第二個效果是房間混響。在每個錄音環(huán)境中，您都可以想到會有一定程度的混響（除非是在無回音室內(nèi)進(jìn)行的混響）。沒有任何混響，由于我們的耳朵不習(xí)慣于只聽直接的聲音而沒有任何室內(nèi)反射，因此錄制的聲音聽起來會非常不自然。但是，例如，如果您在一個大型演講廳中錄制演講，則混響可能會很煩人，并且絕對不利于語音清晰度。與房間共振相反，這里不僅影響單個頻率，還影響整個頻譜。靜態(tài)參數(shù)均衡器很可能無法解決此問題，因此需要應(yīng)用其他工具。擴(kuò)展程序是一種值得一試的插件：

擴(kuò)展器將放大高于閾值的所有輸入電平，而低于該閾值的電平則不受影響。想法是將閾值精確地放置在輸入語音的最低水平之下，以便僅語音被放大而混響尾巴不被放大。這樣可以提高信噪比，整體信號聽起來會更干凈。如果您手頭有一個多頻段擴(kuò)展器，您甚至可以針對不同的頻率調(diào)整此過程，以更準(zhǔn)確地處理信號頻譜。但是，此方法可能會產(chǎn)生一些不希望有的副作用，因為它還會更改整個語音動力學(xué)。

模擬硬件仿真的機(jī)器學(xué)習(xí)

在大多數(shù)錄音棚都采用數(shù)字錄音解決方案為標(biāo)準(zhǔn)的時代，許多人仍然喜歡在某些情況下使用模擬硬件。如果您問他們?yōu)槭裁茨钣锌赡苈牭街T如飽和度，深度或溫暖或其他花哨的特征之類的術(shù)語，以證明使用舊技術(shù)而非現(xiàn)代技術(shù)是合理的。模擬錄音肯定有一些神奇之處，顯然在數(shù)字世界中并非如此。這種硬件的一些示例是吉他放大器，麥克風(fēng)前置放大器或錄音機(jī)。正如人們所期望的那樣，對于某些人來說，將數(shù)字音頻工作站的易用性與物理記錄硬件的模擬聲音相結(jié)合一直是一個目標(biāo)。例如，

組件化建模

用軟件算法仿真硬件的經(jīng)典方法是精簡底層電路并分別對每個組件的屬性建模。這意味著所有零件（如電容器，電感器，晶體管或電子管）的行為都將在程序代碼中進(jìn)行分析和重構(gòu)。然后，可以將這些代碼模塊以與它們在電路板上的接線相同的方式放在一起。其中一些方法實(shí)際上已經(jīng)接近實(shí)際交易，并且清楚地顯示了與真實(shí)硬件類似的非線性行為。但是，實(shí)際上很難對每個小方面進(jìn)行建模，尤其是對組件之間的頻率相關(guān)交互進(jìn)行建模。即使每個組件的所有模擬行為均正確無誤，仍然存在許多其他因素，例如導(dǎo)線之間的磁感應(yīng)或影響聲音的充電過程。這些高度復(fù)雜的相互作用可以使用微分方程和其他復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來部分描述。為了提高準(zhǔn)確性，這些計算可能會越來越完善，這需要大量的技術(shù)知識，并且變得非常復(fù)雜且計算上很昂貴。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建模

人工智能技術(shù)的使用在幾乎所有類型的行業(yè)中都在增加，并且已經(jīng)顯示出能夠找到許多迄今為止尚未解決的問題的解決方案。如今，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為圖像處理等領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)，其中可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建非常精確的分類器和其他工具。試圖將相同的技術(shù)應(yīng)用于音頻硬件仿真是一個顯而易見的主意，以克服上述人造硬件模型的局限性。與智能組件建模相反，該技術(shù)將整個硬件視為一個系統(tǒng)。這很有用，因為它考慮了元素之間的每一個微小交互以及手工制作模型中可能遺漏的其他細(xì)節(jié)。

PreTube和PreFET

作為概念的第一個證明，我們挖了一些模擬前置放大器，讓網(wǎng)絡(luò)硬件的輸入和輸出信號，以了解兩者之間的確切映射。此過程稱為培訓(xùn)，需要大量示例數(shù)據(jù)和計算資源。經(jīng)過一些訓(xùn)練迭代和對原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞拇罅啃薷模覀兡軌蛱岢鲆恍┓浅？岬穆犉饋硭惴ǎ@些算法顯然表現(xiàn)出與其硬件角色模型相同的特征。在這里，最大的限制是所需的計算能力，我們可以將其降低到即使在多個實(shí)例中也可以在單個CPU上運(yùn)行的程度。當(dāng)然，