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音声のノイズ・残響除去 · XLANCE-MSR / MelBand RoFormer · TelkNet

分離とstem分割GPU作業量Music-Source-Separation-Training · ソースコード UVR_resources · 重み

音声のノイズ・残響除去

録音のノイズ、観客の声、残響を減らし、原音と聴き比べて保存できます。

25クレジット/使用例ファイル入力最大 100 MB推定60〜1800秒

入力

mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkvなどのフォーマットでの入力をサポートしています。

対応フォーマット

mp3wavflacoggm4aaacaifaiffmp4movmkv

出力

WAV

ユースケース

ノイズ、エコー、会場の雑音を含む録音を整えます。

モデルシリーズを選択

音楽ノイズ除去・残響除去 · XLANCE-MSR利用可能マスタリング、分離、MIDI 変換、動画への再多重化前のミックス清掃に最適です。音楽のノイズ除去 · MelBand RoFormer利用可能音楽録音のノイズを除去。標準と強力版でノイズ残りと細部の損失を比較してください。ボーカルのエコー・残響除去 · MelBand RoFormer利用可能分離済みボーカル録音からドライボーカルと、除去したエコー・残響残差を返します。観客音の除去 · Crowd MelBand RoFormer利用可能ライブ録音から観客音を分離し、観客音ステムと観客音を除いた番組音声の両方を返します。

バージョン・処理方式を選択

音楽ノイズ除去 · MelBand RoFormer · Standard音楽録音のノイズを取り除く標準のノイズ除去重みです。おすすめ利用可能音楽ノイズ除去 · MelBand RoFormer · Aggressive標準版の結果と比較できる Aggressive ノイズ除去重みです。利用可能

素材と用途に合ったモデルを選び、例を確認してから送信してください。

料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。

ワンクリックフィードバック

フィードバックにはツール名、操作手順、発生した問題を記載してください。スクリーンショットも確認に役立ちます。

モデル、パラメータ、ソース

MelBand RoFormer · Aggressive：ノイズ、エコー、会場の雑音を含む録音を整えます。

XLANCE-MSRMSR Challenge 2025 official resultsxlancelabCUPAudioGroupAC_DCHachimicp-jkuXLANCE-MSR Technical Report for MSR Challenge 2025A Summary of the First Music Source Restoration ChallengeMelBand RoFormer · StandardOfficial checkpoint filenamesDenoise MelBand RoFormer

XLANCE-MSR

XLANCE-MSRは、分離、ノイズ除去、デリバーブ、修復のための8クラスのsource-restoration公衆MIT checkpoint weightsシステムです。これは無関係な方向ではありません。これは強力なsix-stem BS-RoFormerルートから構築された工学的・チャレンジタスクの拡張です。

XLANCE-MSR GitHub XLANCE-MSR MIT checkpoints MSR Challenge 2025 results XLANCE-MSR arXiv MSR Challenge summary

ターゲットは8つのソースクラス:vocals、guitar、keys、synth、bass、drums、percussion、orchestralです。
公式MSR Challenge 2025結果では客観的順位#1(MMSNR 4623、Zimt 0.0137、FAD 0.1988、主観的全体MOS 3.4665)が報告されています。これらはあくまで指標source-restoration、six-stem SDRではありません。
WAV stemsだけ書く;音はより乾いていて、未処理の素材に近いものになり、レコードのリバーブ、コンプレッション、EQ、マスタリング、コーデックのアーティファクトをすべて保存することはありません。
スコア出典:MSR Challenge 2025客観的および主観的source-restoration結果でXLANCE-MSR位にランクイン;MMSNR、Zimt、FAD、MOSの分離/修復を読んで、six-stem SDRではなく。
評価範囲:これは8クラスのソース修復/eight-stem修復で、MSR復元課題に基づいて評価され、MVSep six-stem SDRランキングに統合されません。

MelBand RoFormer · Standard

MelBand RoFormer · Standard：ノイズ、エコー、会場の雑音を含む録音を整えます。

MSST inference source (pinned)Official denoise checkpoint snapshot

論文およびベンチマークノート

XLANCE-MSR Technical Report for MSR Challenge 2025

arXiv - 2026

XLANCE-MSRシステムの技術報告書が第一回Music Source Restoration Challengeに提出されました。

arXiv:2602.09042 Official challenge page

A Summary of the First Music Source Restoration Challenge

arXiv - 2026

チャレンジ要約論文:MSR課題、データセット、客観指標、主観的評価、最終ランキング表を説明。

arXiv:2601.04343 MSR Challenge

公式・リポジトリ

XLANCE-MSR GitHub XLANCE-MSR MIT checkpoints MSR Challenge 2025 results MSST inference source (pinned)Official denoise checkpoint snapshot Official aggressive denoise checkpoint snapshot Official de-echo checkpoint (pinned)Official crowd checkpoint snapshot

論文/技術ノート

XLANCE-MSR arXiv MSR Challenge summary

パラメータガイド

MSST 公式のテストシフト回数です。増やすと時間がかかり、安定性が上がる場合があります。
公式のテスト時拡張です。処理時間が延びるため、既定では無効です。

ワークフロー

1ノイズのある音楽をアップロードし、標準または強力な除去を選びます。
2処理音とノイズ残差を比較し、音楽の細部が失われていないか聴きます。

確認するポイント

可能な限り高品質な音源を使用
同じ音量で処理前後を比較してください

同分野のモデルランキング

出力項目：2

公開された推論実装と対応する重みを確認できた記録、および重みを必要としないアルゴリズムのみを表示します。非公開サービス、未公開の重み、実験版との対応が未確認の記録は除外しています。全モデルの総合順位ではありません。

公開評価条件

同じ評価条件のランキングでは、同一の重みを1つにまとめ、選択した指標の公開評価で最も高い成績を表示します。総合スコアは1回の評価から算出します。展開すると各評価と設定を確認できます。

重みの公開だけでは完全なオープンソースライセンスは確認できません。データを展開すると、宣言された重みのライセンスとアクセス条件を確認できます。未記載のライセンスは別途表示します。

印は当サイトで使用するモデルや構成モデルを示します。スコアと設定は引用元の公開評価に基づき、サイトの処理全体を再評価した結果ではありません。

コードと対応する重みが確認済みの、比較可能な公開成績はありません。