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Zh-Hant 
混響很好
不過現在還不需要
適當的混響可以增加聲音的飽滿度，但還不是現在
音頻工程師們首先需要乾爽無混響的錄製聲音
並在此之上，手動後期的添加自由創意的模擬混響
而糟糕的錄製環境所帶來的房間錄製混響、回聲、共振
正在破壞這一流程
但是首先
真實世界
沒有完美的混響
對比時推薦佩戴耳機並稍微增大音量
理想算法混響
靠軟件算法模擬的完美空間混響
然而現實中並不存在
對比時推薦佩戴耳機並稍微增大音量
真實錄製混響
受到錄製設備、反射材質和空間環境等影響
存在混響，但複雜且極不規律
想要移除混響，首先程序要學習混響是如何產生的
市面上大部分軟件僅學習且僅能處理簡單的“理想混響”
遇到複雜真實錄製環境經常識別失效、無法移除混響
DANGO學習大量真實物理反射場景與拾音差異
任何複雜聲學場景下游刃有餘
原始音頻
其他算法
無法識別
DANGO算法
準確移除
Bad Day
Daniel Powter
真實混響學習
真識別，不失效
當其他算法仍在探索如何正確刪除混響時
DANGO早已邁入2.0世代，首創WMIR音頻恢復架構
不但刪的乾淨，還能修補因刪除導致的原始聲音破損發悶問題
獨家0偽影輸出模塊，只刪混響，不添加偽影，頻譜乾淨清爽
原始音頻
其他算法
混濁發悶
DANGO算法
清晰乾爽
Superstar
MARINA
無損修復算法
不發悶，不破損
其他算法僅能在單聲道的簡單錄製音頻中使用
遇到立體聲、多人合唱、厚重後期效果器等複雜音頻場景
不但無法刪除混響，有時還會破壞原有音頻導致聲音丟失
DANGO學習大量音頻工程範式，任何音樂場景均能正確識別和移除混響
原始音頻
其他算法
人聲丟失
DANGO算法
無損移除
Be OK
DJ Barthus
任何場景通用
無限制，不挑食
很多算法只針對人聲混響移除，在樂器上無法使用
DANGO懂你，我們為樂器也單獨創建了混響移除模型
針對樂器單獨優化，學習了數百種各異樂器發聲
準確移除各類樂器混響且不損傷原始內容
原始音頻
其他算法
無法移除
DANGO算法
準確清理
Flute Solo
V.A.
樂器也很重要
懂人聲，懂樂器
DANGO適合什麼
音頻修復
音頻後期工程師經常需要手動移除錄音中的混響，其他算法無法移除或結果渾濁，DANGO無懼任何複雜音頻，移除游刃有餘。
重新混音
商業分軌中有時只提供帶後期效果器的濕音而不提供原始乾音，這使得希望在此之上增加自己的創意效果器變得異常困難。
聲音數據
使用帶有混響的聲音進行各種音頻AI訓練或分析時，會極大的降低最終性能。使用DANGO無損移除混響，不破壞原始音頻，不引入任何偽影。
DANGO猜到你還有困惑...
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