人工智能
有損音頻修復
從嚴重劣化的MP3、OGG或任何格式的有損壓縮音頻中
修復音質失真、高頻破損、發悶發糊等問題
要注意了
有損音頻,近在眼前
習以為常
為減少傳輸帶寬和檔案體積,據報告互聯網71.4%的音頻均為有損壓縮音頻。 我們日常接觸播放的數字音頻、以及各類視頻內的音頻絕大多數為均為有損壓縮編碼。
進一步了解
音頻格式和容器
巧妙偽裝
並非只有MP3、OGG等檔案才是有損音頻,我們在某款常用音樂軟件下載FLAC無損格式進行統計,仍有23%檔案披著“FLAC”格式的外殼,內容卻為有損內容,無損格式也並非真無損。
使用DANGO在線無損檢測工具
檢查我的檔案
有損音頻到底損傷了什麼
你所聽到的,未必全部
頻譜計算中...
無損音頻
音頻響脆清晰
頻譜計算中...
有損音頻
劣化發悶發糊
有損音頻編碼設計初衷是減少和壓縮音頻檔案大小
該算法依據“心理聲學模型”工作
永久丟棄它認為你“聽不見”的細節聲音
高頻缺失
有損音頻通過移除人耳不敏感的高頻,有效減少音頻體積,但代價則為高頻丟失,重度壓縮情況下甚至能聽出明顯的發悶發糊跡象。
能量失真
有損壓縮算法刪除中低頻微弱能量區塊,通過頻譜分析可以明顯看到頻譜有非常多顆粒內容以及呈現奶酪狀能量空洞缺失。
音質劣化
音頻經過壓縮後,不但破壞音頻瞬態和泛音,還會額外產生許多原始音頻不存在的聲音,如預回響、振鈴、氣泡聲等偽影。
進一步了解
心理聲學和有損壓縮算法
最後手段
為不可替代的音頻
在大多數情況下,尋求原始無損音源仍是首選,
但當路徑窮盡時,DANGO仍為您提供解決方案,全網獨家專注於有損音頻恢復算法,僅為對音質和需求有極度苛刻要求的你。
真實音頻重建
僅此一家
諧波重建
能量重建
相位重建
目前市面音頻重建方案僅能用“噪聲”重建簡單內容 但無法生成任何“有意義”的高頻信息 DANGO真正理解歌曲,重建任何樂器的複雜高頻諧波結構
頻譜計算中...
準確
只修對的,不增多餘
常見方案生成的高頻不可預測,可能會出現突兀的聲音或偽影,DANGO神經網絡擁有獨特的置信點機制,實現忠於源檔案的克制修復輸出,不輸出任何額外偽影、雜音等不屬於歌曲本身的聲音,避免產生二次音質損傷。
快速
新手老手,一鍵上手
無論您是否有任何音頻專業知識,DANGO都能滿足您的需求。 DANGO支持一鍵上傳自動修復,任何壓縮編碼格式均可重建;也允許您自由編輯修復細節,自定義修復頻段、強度、諧波和相位,滿足不同用戶的需求。
DANGO適合什麼
檔案修復
充滿遺憾的冷門音頻檔案、歷史錄音、未知來源的Bootleg,這些音頻天生沒有無損版本,DANGO作為最後手段幫您搶救孤品。
苛刻創作
當您唯一的視頻配樂、上古音效或取樣僅存有損版本時,避免該片段音頻在您的高質量項目中成為明顯的聽覺短板。
聲音數據
使用有損音頻進行音頻AI訓練會嚴重的破壞網絡的最終性能,使用DANGO清洗和重建您的數據、保證您產品輸出質量。
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