音频降噪 · 去掉录音里的背景噪音
把一段人声录音拖进来，语音降噪模型会把压在人声下面的风扇声、嘶嘶声、电流声和车流声挑出去。然后你自己决定留多少环境声，前后对着听，再导出 WAV、MP3 或 M4A。免费、在浏览器里跑，文件不上传。
录音在你这台设备上处理，不会上传。
把录音拖到这里
或点击从设备里选一个文件
MP3、WAV、M4A、AAC、OGG、Opus、FLAC，以及 MP4、MOV、WebM 视频
视频进，音频出 · 最大 200 MB，或 60 分钟
怎么把一段录音清干净
三步，全在浏览器里完成
放入录音
拖进 MP3、WAV、M4A、OGG 或 FLAC，也可以是 MP4、MOV、WebM——视频进来，出去的是纯音频。最大 200 MB，直接从硬盘读取。
让模型听一遍
一个在人声上训练过的网络以十毫秒为一帧逐段扫过整个文件，把它认得出的稳定背景声去掉。进度条会显示到哪儿了，随时可以中断。
对比、微调、保存
在同一个时间点上来回切换原声和降噪后的版本，拉动「降噪强度」滑块调到顺耳为止，再导出 WAV、MP3 或 M4A。
FAQ
常见问题
稳定、不太变化的背景声：风扇、空调、磁带嘶嘶声、电流嗡嗡声、窗外持续的车流声、角落里的电脑，还有说话底下的键盘敲击声。这类声音的「形状」模型学得出来，也就减得掉。对一次性的声响就弱得多——关门、咳嗽、椅子拖地——而背景里另一个人说话它更是分不开，因为在模型眼里那同样是人声。
是。不用注册、不用绑卡、没有每天几分钟的额度，结果里也没有水印或语音提示。模型跑在你自己的电脑上，我们没有服务器时间要跟你收。想连着处理十个文件也行。
不会。文件直接从硬盘读出来，由浏览器解码，再交给标签页里的 WebAssembly 降噪模型处理。你可以自己验：打开开发者工具切到 Network 面板，处理一次就能看到——第一次会下载模型，而你的录音哪儿都没去。
不能，这点值得说白一点：模型是在人声上训练的，凡是不像人声的东西在它看来都是噪音。拿去处理歌曲，镲片会变薄、混响会被掏空、长音会被啃出毛刺。它适合采访、语音备忘、讲座、播客、旁白——不适合你正在混的歌。如果素材里本来就有音乐，只想去掉一点环境声，把「降噪强度」拉到 40～50 再仔细听。
它是原声和降噪版之间的混合比例，不是让模型再跑一遍——所以拉动它是瞬时的。拉到 100% 就是模型愿意拿走的全部，有些人声在那里会变得单薄、像隔着水。「留一点环境声」这个预设停在 85%，会把原来那一层很薄的房间声留下来：句与句之间完全死寂反而不自然，而一点底噪也能盖住模型开合的痕迹。另外还有一个 80 Hz 的轻柔滤波，用来压桌子震动和低频轰鸣，默认关闭。
MP3、WAV、M4A、AAC、OGG、Opus、FLAC，另外还有 MP4、MOV、WebM 视频。收视频是故意的——手机拍的说话视频恰恰是最常需要降噪的素材——但出来的只有音频。你拿到的是一个音频文件，不是换了声轨的视频。
最大 200 MB 或 60 分钟。真正的瓶颈是内存而不是文件大小：所有音频都会解码成 48 kHz 浮点，每声道每分钟约 11 MB，而工具同时握着原声、降噪版和混合结果三份。十分钟的采访在笔记本上很轻松；超过十五分钟会看到提示，值得先关掉别的标签页。处理本身比把录音听一遍快得多。
能，任何较新的手机浏览器都行——模型很小，大约一兆，只下载一次。不过文件要比在电脑上更短些：手机内存少得多，一段长的立体声录音可能把标签页顶爆。如果还想要 MP3 而不是 WAV，那一步会拉一个 31 MB 的音频引擎（只下一次）；WAV 则什么都不用等，降噪一结束就能存。