노이즈 제거
Upload the audio or video that needs cleanup. Choose MP3, AAC, M4A, or WAV output.
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Supports MP4, MOV, MKV, WebM, MPEG, MPG, 3GP, 3GPP, MP3, WAV, AAC, M4A, FLAC, OGG
Up to 2 GB per file
Source video up to 180 minutes
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Workflow
- 01
Upload audio or video
Upload the audio or video that needs cleanup.
- 02
Choose output format
Choose MP3, AAC, M4A, or WAV output.
- 03
Download cleaned audio
Download the cleaned audio after steady background noise is reduced.
어떤 종류의 배경 소음을 제거할 수 있나요?
소음 제거 기능은 말하는 동안 거의 일정하게 유지되는 소리, 즉 녹음본을 재생하기 전까지는 귀에 잘 거슬리지 않는 지속적인 소음을 제거할 때 가장 효과적입니다. 문이 닫히는 소리와 같이 갑작스럽게 발생하는 일회성 소음은 필터로 걸러내기보다는 타임라인에서 해당 구간을 직접 잘라내는 것이 좋습니다.
저가형 마이크, 프리앰프 또는 높은 게인(Gain) 설정으로 인해 발생하는 광대역 히스(Hiss) 노이즈
전원선 및 그라운드 루프로 인한 전기적 웅웅거림(Hum)과 잡음(Buzz)
야외에서 스마트폰이나 액션캠으로 녹음할 때 발생하는 바람 소리
받아쓰기와 자막 생성 전, 노이즈 제거가 먼저인 이유
소음은 청취자만 방해하는 것이 아니라 음성 인식 엔진까지 혼란스럽게 만듭니다. 오디오 트랙이 깨끗할수록 자막이나 스크립트를 생성할 때 오인식되는 단어가 줄어들며, 이는 곧 사후 수작업이 줄어듦을 의미합니다. 음성 텍스트 변환(STT)이나 자동 자막 생성을 앞두고 있다면, 노이즈 제거를 먼저 거치는 것이 정확도를 높이는 가장 확실하고 비용 효율적인 방법입니다.
- 입력 오디오가 깨끗할수록 자막 및 스크립트 생성 시 자동 음성 인식(ASR)의 정확도가 향상됩니다.
- 배경 소음이 제거되면 배경음악 위로 목소리 나레이션이 훨씬 더 또렷하게 살아납니다.
- 소음 때문에 묻힐 뻔한 아카이브 녹음본을 재녹음할 필요 없이 그대로 활용할 수 있습니다.
Built for these real workflows
Remove outdoor wind noise
Reduce indoor hiss and hum
Clean speech before transcription
Continue with the next step
Frequently asked questions
노이즈를 제거하면 목소리가 로봇처럼 들리거나 물속에 있는 것처럼 웅웅거리게 되나요?
노이즈 제거 강도를 너무 세게 설정하면 그런 현상이 발생할 수 있습니다. 따라서 소음을 완전히 무음으로 만들기보다는 자연스럽게 억제하는 것이 중요합니다. Recapo의 기술은 일정한 배경 소음만을 타겟팅하여 목소리의 디테일을 보존합니다. 먼저 미리보기를 통해 결과를 확인하시고, 원본 파일의 훼손이 너무 심하다면 원본을 유지하는 것을 권장합니다.
목소리보다 소음이 더 크게 녹음된 파일도 복구할 수 있나요?
기술적인 한계가 존재합니다. 목소리가 소음에 완전히 파묻힌 경우, 노이즈 제거 기능이 도움이 될 수는 있지만 마이크에 제대로 녹음되지 않은 소리까지 완벽하게 복원할 수는 없습니다. 복구 가능성이 애매한 파일은 먼저 노이즈를 제거해 본 뒤, 직접 귀로 듣고 게시 여부를 판단하시는 것이 좋습니다.
동영상에서 노이즈를 제거하려면 먼저 오디오를 추출해야 하나요?
아닙니다. 동영상의 오디오 트랙을 직접 바로 깨끗하게 편집할 수 있습니다. 팟캐스트나 다른 용도로 사용할 독립된 오디오 파일이 별도로 필요한 경우에만 오디오를 추출하시면 됩니다.
어떤 종류의 노이즈를 제거할 수 있나요?
마이크 화이트 노이즈, 전기적 웅웅거림, 팬이나 에어컨 소리, 그리고 일반적인 공간 실내음(룸톤)처럼 일정하게 지속되는 배경 소음을 효과적으로 제거합니다. 갑작스럽게 발생하는 일회성 소음이나 목소리와 완전히 동일한 주파수 대역이 겹치는 소음은 완벽히 제거하기 어려울 수 있습니다.
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