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Zh-Hans 
混响很好
不过现在还不需要
适当的混响可以增加声音的饱满度，但还不是现在
音频工程师们首先需要干爽无混响的录制声音
并在此之上，手动后期的添加自由创意的模拟混响
而糟糕的录制环境所带来的房间录制混响、回声、共振
正在破坏这一流程
但是首先
真实世界
没有完美的混响
对比时推荐佩戴耳机并稍微增大音量
理想算法混响
靠软件算法模拟的完美空间混响
然而现实中并不存在
对比时推荐佩戴耳机并稍微增大音量
真实录制混响
受到录制设备、反射材质和空间环境等影响
存在混响，但复杂且极不规律
想要移除混响，首先程序要学习混响是如何产生的
市面上大部分软件仅学习且仅能处理简单的“理想混响”
遇到复杂真实录制环境经常识别失效、无法移除混响
团子学习大量真物理实反射场景与拾音差异
任何复杂声学场景下游刃有余
原始音频
其他算法
无法识别
团子算法
准确移除
Bad Day
Daniel Powter
真实混响学习
真识别，不失效
当其他算法仍在探索如何正确删除混响时
团子早已迈入2.0世代，首创WMIR音频恢复架构
不但删的干净，还能修补因删除导致的原始声音破损发闷问题
独家0伪影输出模块，只删混响，不添加伪影，频谱干净清爽
原始音频
其他算法
混浊发闷
团子算法
清晰干爽
Superstar
MARINA
无损修复算法
不发闷，不破损
其他算法仅能在单声道的简单录制音频中使用
遇到立体声、多人合唱、厚重后期效果器等复杂音频场景
不但无法删除混响，有时还会破坏原有音频导致声音丢失
团子学习大量音频工程范式，任何音乐场景均能正确识别和移除混响
原始音频
其他算法
人声丢失
团子算法
无损移除
Be OK
DJ Barthus
任何场景通用
无限制，不挑食
很多算法只针对人声混响移除，在乐器上无法使用
团子懂你，我们为乐器也单独创建了混响移除模型
针对乐器单独优化，学习了数百种各异乐器发声
准确移除各类乐器混响且不损伤原始内容
原始音频
其他算法
无法移除
团子算法
准确清理
Flute Solo
V.A.
乐器也很重要
懂人声，懂乐器
团子适合什么
音频修复
音频后期工程师经常需要手动移除录音中的混响，其他算法无法移除或结果浑浊，团子无惧任何复杂音频，移除游刃有余。
重新混音
商业分轨中有时只提供带后期效果器的湿音而不提供原始干音，这使得希望在此之上增加自己的创意效果器变得异常困难。
声音数据
使用带有混响的声音进行各种音频AI训练或分析时，会极大的降低最终性能。使用团子无损移除混响，不破坏原始音频，不引入任何伪影。
团子猜到你还有困惑...
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