6 articles in Audio engineering for AI voice.
KI-Rauschunterdrückung entfernt Störgeräusche per Deep Learning, nicht per Hardware. Wie die fünfstufige Pipeline arbeitet, wo Artefakte entstehen und welche Platzierung in Ihrer Pipeline passt.
Was ist Stem-Trennung und wie funktioniert sie? Technischer Leitfaden für Toningenieure mit Benchmarks, praktischen Use Cases und Optimierungsstrategien.
Hintergrundgeräusche in Trainingsdaten für Voice-Cloning können nach dem Training nicht entfernt werden. Wir zeigen dir, wie du den Rauschpegel bei der Aufnahme unter Kontrolle hältst.
KI Geräuschunterdrückung: neuronale Netze verarbeiten Audio-Frames, um Stimme von Rauschen zu trennen. Vergleich der drei Frameworks: RNNoise, DeepFilterNet, Krisp.
AI-generierte Musik brauchst du nach dem ersten Render. Wir haben fünf Editing-Workflows getestet – Inpainting, Audio-to-Audio Transfer und Piano-Roll-Edits. Welcher passt zu deinem Session?
KI-Sprachverbesserung nutzt trainierte neuronale Netze, um Sprache von Rauschen, Hall und Artefakten zu trennen. Hier erfahren Sie, was jede Verarbeitungsstufe konkret mit Ihrem Signal macht.
