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这些最好的人工智能音频编辑工具是音响工程师和音乐制作人用来增强创作过程的智能软件程序。 这些工具分析大型数据集并识别复杂的模式，使其在专业人士中很受欢迎。 它们产生旋律、和声并提高音质，使其成为行业中的无价资产。

声音调整和音调校正

声音调音和音调校正的精确度在音乐制作中一直至关重要。 人工智能辅助等音频工具 自动调音人声压缩器 通过提供高度准确且听起来自然的调整来提高这一过程。 这些工具使用机器学习来检测和纠正音高不准确的地方，使音乐制作人能够毫不费力地获得优美的声音。

无论是细微的调整还是彻底的声音改造，AI音频工具都能保留原始录音的情感真实性。 此外，这些工具能够提高其整体质量，确保最终结果在技术上令人印象深刻，在情感上产生共鸣。

音乐创作与生成

人工智能驱动的音乐创作工具，例如 OpenAI的 MuseNet 彻底改变了旋律和和声的制作方式。 这些工具分析庞大的音乐作品库，了解各种流派和风格的复杂细微差别。 结果，他们可以 生成原创音乐作品 根据用户的喜好定制。

音乐制作人可以快速尝试不同的音乐创意，从而节省时间并激发创造力。 这些 AI工具 就像协作的虚拟乐队成员一样，提供无限的创作可能性，补充制作人的愿景。

声音设计和采样

声音设计师经常花费大量时间寻找正确的样本并创造独特的声音。 AI 音频工具，例如 光谱层 使用频谱分析将音频文件解构为单独的组件，使声音设计师能够操纵和修改特定元素。

这种粒度级别为创建全新声音或改进现有声音提供了机会。 此外，人工智能驱动的降噪工具通过隔离和最小化不需要的背景噪音来增强音频清晰度，这是制作专业级音频内容的宝贵资产。

实时音频处理和混合

AI音频工具不仅仅局限于离线处理； 它们也正在进入实时应用程序。 插件如 iZotope 的 Neoverb 利用AI分析音源，实时自动调整混响设置，营造和谐的声音空间。

这种实时适应性显着加快了混音过程，并向音乐制作人提供即时反馈。 此外，它使他们能够对音频安排进行必要的调整，确保无缝且高效的工作流程。

兰德 提供令人印象深刻的 20 万首母带曲目集合，通过其直观的界面促进简化的工作流程。

作为值得信赖的人工智能母带处理工具，LANDR 为新兴艺术家、华纳唱片、Def Jam、Atlantic 等行业巨头以及为 Lady Gaga、Gwen Stefani、 史努比狗狗、海豹、波斯特·马龙等等。

音频工程师和艺术家都受益于该工具用户友好的拖放界面，以简化音频母带制作。 LANDR 以其精心设计的母带链脱颖而出，致力于优化创意输出。 此外，LANDR 还拥有其他地方所没有的独家、特定于平台的母带处理插件。

优点：

缺点：

工作室声音 是 Descript 提供的最佳人工智能音频编辑工具，具有降噪和音频处理工具，Descript 是一个基于云的媒体创建平台，利用人工智能帮助用户更快地创建内容。 Descript 已筹集总计 100 亿美元资金，主要来自 OpenAI Startup Fund、Andreessen Horowitz、Redpoint Ventures 和 Spark Capital。

Studio Sound 隔离扬声器的声音，然后重新生成并增强音频质量，同时消除回声和背景噪音。 该工具的再生算法提高了语音质量并消除了嘈杂的环境。

此外，它还可以增强用户的声音并消除背景噪音、房间回声以及其他分散音频、视频或屏幕录制注意力的声音。 此外，这使其成为播客、YouTuber 和其他想要节省音频编辑时间和精力的内容创作者的绝佳工具，让他们能够更加专注于创建引人入胜的内容。

优点：

缺点：

分离器 是一款机器学习软件，使音频工程师能够将乐器与音乐分离。 该软件提供四种模型来帮助音频专业人士提高工作效率。 一个值得注意的例子是 5-stem 模型，它可以熟练地提取人声、鼓、钢琴、贝斯以及吉他和合成器等其他元素。 类似地，2-stem 模型将人声和器乐轨道隔离开来。

该公司专注于构建满足音乐制作人、DJ、艺术家、取证工程师、音频工程师、卡拉 OK 爱好者、执法人员、科学家等需求的解决方案。 Splitter 由一位卓有成就的音乐制作人和音频工程师创立，他在科学、技术和音乐行业拥有丰富的专业知识。 他们的音乐贡献为众多好莱坞电影配乐增色不少，其中包括《速度与激情 7》、《黑衣人：全球追缉》以及最近的《怒之爪》等著名影片。

优点：

缺点：

Sonible的聪明：EQ3 是一款人工智能均衡器和最佳人工智能音频编辑工具，它使用人工智能过滤器自动纠正音调不平衡。 它可以消除令人不愉快的共振和不需要的陷波，以实现均衡的声音。  

其智能跨通道处理可帮助用户实现多达六个通道的无缝排列，确保每个轨道发挥其预期作用。 通过 光谱数据分析 从分组的通道中，算法为混音中的每个轨道分配空间。 用户所要做的就是根据他们的创意愿景确定声音层次。

优点：

缺点：

由 Hexachords 开发， Orb 制作人套件 3 是由 Hexachords 开发的最好的 AI 音频编辑工具之一，Hexachords 是一家总部位于巴塞罗那的公司，为音乐家、作曲家、音乐制作人开发算法和 AI 工具。

该套件包含四个插件。 Orb Chords 允许生成无数独特的和弦进行，可使用包括颜色和不和谐音在内的各种属性进行自定义。 Melody Maker 插件提供了无穷无尽的旋律创意，并配有多功能控制器，可实现完美的音符。

低音模块智能分析和声并建议最佳低音线。 此外，琶音模块提供对各种琶音模式的即时且用户友好的访问，并通过广泛的定制选项进一步丰富。 这些模块共同为音乐家提供了一个全面的工具包，使他们能够创作出复杂而迷人的作品。

优点：

缺点：

利用其独有的AI SMART™算法， 播放节拍 具有立即生成和提出无数节拍组合的能力。 该工具采用复杂的声音分析算法，通过先进的音频分析技术制作出完全新颖且非重复的凹槽。

此外，用户可以选择通过将应用程序暴露在日常环境中来训练应用程序 音频输入，使应用程序能够学习他们喜欢的模式。

这种适应性学习过程导致 应用程序生成 个性化模式逐渐与用户偏好的风格保持一致，使声音输出更加贴近用户的创意需求。

优点：

使用：

由人工智能、机器学习、数学优化和数字信号处理领域的专家团队打造， 拉拉爱 提供茎分离器和声音清洁器。

Stem Splitter 允许用户从任何音频和视频中提取人声、伴奏和各种乐器。 此外，Voice Cleaner 还提供人工智能驱动的背景音乐去除和噪音消除技术。 这两个工具协同工作，为用户提供了一套强大的音频处理功能，使他们能够隔离特定元素并提高录音的整体质量。

这两个工具由内部开发的人工智能模型提供支持。 2020 年，该团队开发了一种名为 Rocknet 的独特神经网络，使用 20TB 的训练数据从歌曲中提取乐器和音轨。 一年后，他们创建了 Cassiopeia，这是一个比 Rocknet 更好的模型，可以改善分割结果，同时显着减少音频伪影。

优点：

缺点：

在强大的AI算法驱动下， 音频工作室 提供了一系列可简化任务并提高音质的功能。 从降噪和自动均衡到先进的声音处理，Audo Studio 使音频专业人士、播客、音乐家和各种创作者能够获得原始的音频效果，而无需传统后期制作方法的复杂性。

Audo Studio 的人工智能算法可分析并智能地减少不需要的噪音，提高清晰度并确保干净的音频输出。 它会自动优化音频并优化人声，以提高整体音频质量。

临：

使用：

iZotope RX 10 是一款由人工智能和机器学习驱动的先进音频恢复工具，旨在解决一系列音频挑战，包括噪音、削波和失真。 这个多功能工具包含一系列全面的功能。 其中新推出的文本导航功能脱颖而出，它可以分析对话并在频谱图上方提供同步文本转录。 这使用户能够在音频文件中精确定位所需的单词，并使用文本界面执行精确的编辑。

该工具还集成了多说话人检测功能，这是一项有价值的功能，有助于识别和标记与个人声音相关的语音片段。 此外，当不同的扬声器需要定制处理时，这被证明特别有用，可以为每个扬声器进行更精确和有针对性的调整。

对于新手来说，修复助手插件很有用。 这款直观的助手利用机器学习直接在数字音频工作站 (DAW) 内快速检测和纠正音频问题，可智能地识别特定问题并提出可定制的修复序列，并可通过用户友好的控件进行调整。

优点：

缺点：

建立在深度神经网络的基础上， Krisp的AI技术 致力于通过过滤掉不需要的声音来提高音频质量和清晰度，从而使对话更加高效和集中。

AI 驱动的语音助手包括双向降噪功能，可以巧妙地消除通话期间的任何环境噪音。 此外，通过双向操作，此功能还可以有效检测并消除来自通话中其他参与者的噪音和对话。 因此，语音助手可确保清晰、不间断的通信，从而提高整体通话质量和用户体验。

其回声消除功能可以消除从墙壁或房间内其他硬表面弹回的回声，甚至可以解决由过于敏感的麦克风或声学回声引起的讨厌的回声问题。

优点：

缺点：

创建者：12美元

专业版：$ 24

企业：定制

iPad 9.99 欧元

专业包：35 美元（70 美元起）一次费用

加装包：25 美元一次费用

创建者：$12/月

即用即付：一次性支付 20 美元，持续 600 分钟

高级：一次性付款 1,199 美元

专业版：8 美元/月

企业：定制

先进的机器学习算法，特别是深度神经网络，用于分析和操作音频数据。 这些算法经过大量数据集的训练，可以识别模式、区分音频元素，并就降噪、均衡和其他音频增强做出智能决策。 通过利用人工智能，这些工具可以自动执行任务、提高音频质量、消除不需要的噪音并增强声音清晰度。

Playbeat 和 Hexachords Orb 等 AI 音频处理工具旨在激励和补充音乐家，提供新想法并促进创作过程。 这些工具有助于快速启动创作、尝试新方向并克服创意障碍。 然而，人类的创造力、情感和诠释在音乐创作中仍然至关重要，使艺术家能够将他们独特的视角和艺术意图注入到他们的作品中。

人声分离精度取决于曲目复杂性、源材料质量和人工智能算法的复杂性等因素。 虽然这些工具可以将人声与混合音轨隔离开来，但层次丰富或复杂的音频可能会带来挑战。 用户应该期望不同程度的准确性，并且可能需要微调结果，特别是对于独特或复杂的音频内容。

这项技术依赖于 深度学习算法 分析大量人类语音数据，以了解声音模式、语调和语音特征的细微差别。 通过理解不同音素和语言成分之间的关​​系，这些工具可以 生成语音 与人类语言非常相似。 这项技术为音频编辑、语音操作、甚至虚构角色声音的生成提供了创造性的可能性。

人工智能音频处理工具的使用引发了道德考虑，特别是在生成的内容可能被滥用或歪曲的情况下。 例如，操纵语音和音频的能力可能会导致创建 deepfakes 或误导性内容。 对于用户来说，重要的是要注意如何应用这些工具并遵守促进负责任和透明使用的道德准则。

人工智能音频工具通过提高效率和创造力正在彻底改变音乐行业。 它们可以实现精确的声音调音、人工智能辅助作曲、声音设计和实时混音。 人类创造力与人工智能技术能力之间的协同作用使音乐家能够释放新的艺术表达并提升他们的音频制作。

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辛迪是一名记者 Metaverse Post，涵盖相关主题 web3, NFT、元宇宙和人工智能，重点是采访 Web3 行业参与者。她曾与 30 多位 C 级高管进行过交谈，并将他们的宝贵见解带给读者。辛迪来自新加坡，现居住在格鲁吉亚第比利斯。她拥有南澳大利亚大学传播与媒体研究学士学位，并拥有十年的新闻和写作经验。通过以下方式与她联系 [电子邮件保护] 有新闻发布会、公告和采访机会。

辛迪是一名记者 Metaverse Post，涵盖相关主题 web3, NFT、元宇宙和人工智能，重点是采访 Web3 行业参与者。她曾与 30 多位 C 级高管进行过交谈，并将他们的宝贵见解带给读者。辛迪来自新加坡，现居住在格鲁吉亚第比利斯。她拥有南澳大利亚大学传播与媒体研究学士学位，并拥有十年的新闻和写作经验。通过以下方式与她联系 [电子邮件保护] 有新闻发布会、公告和采访机会。