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오디오 잡음 및 잔향 제거 · XLANCE-MSR / MelBand RoFormer · TelkNet

분리와 stem 분할GPU 업무량Music-Source-Separation-Training · 소스 코드 UVR_resources · 가중치

오디오 잡음 및 잔향 제거

녹음의 잡음, 군중 소리, 잔향을 줄이고 원음과 비교한 뒤 결과를 다운로드하세요.

25 크레딧/사용파일 입력최대 100 MB예상 60-1800초

입력

mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv와 같은 형식의 입력을 지원합니다

지원되는 포맷

mp3wavflacoggm4aaacaifaiffmp4movmkv

출력

WAV

사용 사례

잡음, 에코나 현장 소음이 있는 녹음을 정리합니다.

모델 계열 선택

음악 노이즈 및 잔향 제거 · XLANCE-MSR이용 가능마스터링, 분리, MIDI 변환 또는 비디오 재결합 전 전체 믹스 정리에 적합합니다.음악 잡음 제거 · MelBand RoFormer이용 가능음악 잡음을 줄입니다. 표준형과 강한 버전의 남은 잡음과 세부 손실을 비교하세요.보컬 에코·리버브 제거 · MelBand RoFormer이용 가능분리된 보컬 녹음에서 드라이 보컬과 제거된 에코·리버브 잔차를 반환합니다.관중 소리 제거 · Crowd MelBand RoFormer이용 가능라이브 녹음에서 관중 소리를 분리하고 관중 stem과 관중 소리가 제거된 프로그램 오디오를 모두 반환합니다.

버전 및 처리 방식 선택

음악 노이즈 제거 · MelBand RoFormer · Standard음악 녹음의 잡음을 제거하는 표준 노이즈 제거 가중치입니다.추천이용 가능음악 노이즈 제거 · MelBand RoFormer · Aggressive표준 결과와 비교할 수 있는 Aggressive 노이즈 제거 가중치입니다.이용 가능

소재와 용도에 맞는 모델을 고르고 예시를 확인한 뒤 제출하세요.

비용, 시간, 형식과 매개변수는 선택한 모델에 따라 달라집니다.

원클릭 피드백

의견에 도구 이름, 작업 단계와 발생한 문제를 적어 주세요. 스크린샷을 첨부하면 확인에 도움이 됩니다.

모델, 매개변수 및 출처

MelBand RoFormer · Aggressive: 잡음, 에코나 현장 소음이 있는 녹음을 정리합니다.

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-MSR는 분리, 소음 제거, 데리버브, 복원을 위한 8등급 source-restoration 시스템으로, 공공 MIT checkpoint weights가 있습니다. 이 방향은 무관하지 않습니다; 강력한 six-stem BS-RoFormer 경로에서 구축된 공학/도전 과제 확장 프로그램입니다.

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

8개의 소스 클래스를 대상으로 합니다: vocals, guitar, keys, synth, bass, drums, percussion, orchestral.
공식 MSR Challenge 2025 결과는 객관적 순위 #1을 MMSNR 4.4623, Zimt 0.0137, FAD 0.1988, 주관적 순위 3.4665 MOS 보고합니다. 이것들은 source-restoration 지표이지 six-stem SDR가 아닙니다.
오직 WAV stems만 글을 쓴다; 사운드는 더 건조하고 가공되지 않은 재료에 가까워질 수 있으며, 모든 레코드 리버브, 컴프레션, EQ, 마스터링, 코덱 아티팩트를 보존하지 못할 수 있습니다.
점수 출처: 객관적 및 주관적 source-restoration 결과 XLANCE-MSR 1위를 차지한 MSR Challenge 2025; MMSNR, Zimt, FAD, MOS 분리/복원을 읽어보세요, six-stem SDR가 아니라요.
평가 범위: 8개 등급의 소스 복원/eight-stem 복원으로, MVSep six-stem SDR 순위에 통합되지 않고 MSR 복원 과제에 점수를 부여합니다.

MelBand RoFormer · Standard

MelBand RoFormer · Standard: 잡음, 에코나 현장 소음이 있는 녹음을 정리합니다.

MSST inference source (pinned)Official denoise checkpoint snapshot

논문 및 벤치마크 노트

XLANCE-MSR Technical Report for MSR Challenge 2025

arXiv - 2026

XLANCE-MSR 시스템에 대한 기술 보고서가 첫 번째 Music Source Restoration Challenge에 제출되었습니다.

arXiv:2602.09042 Official challenge page

A Summary of the First Music Source Restoration Challenge

arXiv - 2026

MSR 과제, 데이터셋, 객관적 지표, 주관적 평가, 최종 순위표를 설명하는 챌린지 요약 논문.

arXiv:2601.04343 MSR Challenge

공식 / 저장소

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

논문 / 기술 노트

XLANCE-MSR arXiv MSR Challenge summary

파라미터 가이드

MSST 공식 테스트 시프트 횟수입니다. 값이 크면 시간이 더 들고 안정성이 좋아질 수 있습니다.
공식 테스트 시점 증강입니다. 처리 시간이 늘어나며 기본적으로 꺼져 있습니다.

워크플로우

1잡음이 있는 음악을 올리고 표준 또는 강한 제거를 선택하세요.
2정리된 음원과 잡음 잔여물을 비교해 음악 세부가 제거됐는지 들으세요.

확인할 사항

가능한 가장 좋은 원본 사용
같은 음량으로 원본과 처리본 비교

동일 분야 모델 순위

출력 항목 2개

공개 추론 구현과 해당 가중치가 확인된 기록만 표시합니다. 가중치가 필요 없는 알고리즘도 포함됩니다. 폐쇄형 서비스, 미공개 가중치, 실험 버전이 확인되지 않은 기록은 제외하며 전체 모델 종합 순위는 아닙니다.

공개 평가 조건

각 벤치마크에서 동일한 가중치는 한 번만 표시하며, 선택한 지표의 공개 평가 중 가장 좋은 점수를 사용합니다. 종합 점수는 한 번의 평가에서 가져옵니다. 펼치면 각 평가와 설정을 비교할 수 있습니다.

가중치 공개만으로 완전한 오픈 소스 라이선스가 보장되지는 않습니다. 데이터를 펼치면 가중치 라이선스와 접근 조건을 확인할 수 있습니다. 명시되지 않은 라이선스는 별도로 표시합니다.

표시는 사이트에서 사용하는 모델이나 구성 모델을 뜻합니다. 점수와 설정은 인용된 공개 평가 기준이며, 사이트 전체 처리 과정을 다시 평가한 결과가 아닙니다.

코드와 해당 가중치가 확인된 비교 가능한 공개 성적이 없습니다.