Нейросети для звука: очистка и улучшение записей

31 участник

О чём курс

О чём вебинар

Артур Орлов разбирает очистку проблемных аудиозаписей с помощью нейросетей, онлайн-сервисов и профессиональных программ. Вы научитесь определять, откуда в записи взялись шум, гул, эхо, щелчки, перегруз или неровная громкость, а затем выбирать порядок обработки. Примеры охватывают речь, музыку и готовые миксы для роликов, подкастов, уроков и интервью.

Работа строится на записях «до» и «после». Вы попробуете ослаблять реверберацию помещения, устранять искажения и отделять голос от музыки или окружающих звуков. Преподаватель показывает, как оценивать результат на слух и менять настройки, если обработка делает голос неестественным.

Инструменты и рабочий процесс

Для быстрой очистки используются AI-сервисы, а для более точной реставрации — iZotope RX и SpectraLayers. Разделение записи на составляющие разбирается на примере LALAL, Moises, MVSEP, Vocalremover и UVR. После выделения голоса вы будете работать с шумоподавлением, громкостью, эквализацией и компрессией, а затем собирать микс заново.

Орлов показывает, как создавать цепочки обработки, пресеты и шаблоны для повторяющихся задач. В материалах есть работа с плагинами для голоса, коррекцией частотного баланса, автоматическим сопоставлением параметров звука и пакетной обработкой файлов. Отдельная тема — нормализация громкости для подкастов, видео, социальных сетей и учебных материалов.

Как проходят занятия

Вебинар чередует видео- и онлайн-занятия. На онлайн-встречах преподаватель слушает работы студентов, разбирает ошибки диагностики, сравнивает результаты обработки и показывает изменения настроек. Домашние задания включают очистку собственных записей или файлов из пакета преподавателя, сохранение пресетов, разделение сложного микса на стемы и подготовку итогового варианта.

Вы поработаете с голосовой и инструментальной записью, выступлением или вебинаром с музыкой, а также с несколькими файлами для комплексной обработки. Разборы помогают определить, какие дефекты удалось убрать, где остались артефакты и когда дальнейшая очистка ухудшает звучание.

Программа обучения

Видео-занятие 1. Карта проблем звука: что ломается и чем это чинить Типичные дефекты реальных записей: фоновый шум, гул, шипение, кондиционер; реверберация и “ванна” помещения; клиппинг, перегруз, щелчки; неравномерная громкость, “далёкий” звук. Обзор онлайн AI-инструментов для улучшения и реставрации звука Логика рабочего процесса: диагностика → чистка → выравнивание → лёгкий тюнинг. Быстрый кейс: берём плохую запись, прогоняем через выбранные сервисы сравниваем “до/после”. Домашнее задание: Найти 2–3 проблемные записи (свои или из пакета преподавателя). Кратко описать, что с ними не так, улучшить качество с помощью изученных сервисов и отправить файлы до и после (длительность каждого не более 1 минуты) Онлайн-занятие 2. Разбор диагностик и первое “спасение” записей Прослушиваем примеры студентов и разбираем проблемы. Выстраиваем стратегию: что чистим в первую очередь (шум, гул, реверб); когда трогать реверберацию, а когда лучше не трогать. Живой разбор кейсов студентов с показом обработки шаг за шагом. Домашнее задание: Исправить ошибки и выбрать наилучшую цепочку реставрации для своего материала. Видео-занятие 3. Оффлайн инструменты для реставрации Практика использования инструментов Izotope RX и Spectralayers: убираем искажения (клиппинг); удаляем щелчки; ослабление , реверберации, шума; автоматическая редакция дыхания, взрывных и шипящих звуков; ассистент автоматической реставрации. Домашнее задание: Взять одну голосовую и одну инструментальную запись и: убрать шум, по возможности уменьшить реверберацию, исправить клиппинг/щелчки (если есть) и сохранить цепочку/пресет обработки. Онлайн-занятие 4. Разбор “до/после” Слушаем “до/после” по голосовым кейсам. Разбираем, где: AI “перечистил” и сделал голос пластмассовым; наоборот, недочистил. Показываем, как ослаблять настройки и идти до точки баланса. Домашнее задание: Переработать выбранную запись с учётом комментариев и получить баланс “чисто, но естественно”. Видео-занятие 5. Стем-сплиттеры: вытягиваем голос из общего микса Зачем нужны стемы: вытащить голос из музыки или шумного окружения; раздельно обрабатывать голос, эмбиенс и фоли эффекты исправлять баланс и ошибки в готовых миксах Обзор сервисов: LALAL, Moises, MVSEP, Vocalremover, UVR (оффлайн) Оффлайн сплиттеры UVR и Spectralayers Unmix всего микса Unmix звука для видео (диалоги, музыка, эффекты) Unmix инструментов и голосов Unmix ударных на компоненты Кейсы: есть только финальный микс — как сделать речь понятной; запись выступления/урока с музыкой и шумом. Обработка выделенного голоса: шумоподавление; выравнивание громкости; лёгкий EQ/компрессия. Домашнее задание: Взять сложный материал (песня, запись выступления, вебинар с музыкой). Разделить микс на голос, эмбиенс и фоли эффекты, довести голос до состояния “можно использовать в ролике/курсе/подкасте”. Пересобрать баланс для улучшения качества всего микса. Онлайн-занятие 6. Разбор стемов и реалистичных ожиданий Сравниваем качество разделения стемов на разных примерах. Слушаем, что получилось после обработки выделенного голоса. Обсуждаем ограничения: когда артефакты неизбежны, но результат всё равно “достаточно хорош”. Домашнее задание: Доделать выбранный кейс до итоговой версии, которую не стыдно показывать студентам/клиенту/аудитории. Видео-занятие 7. Лучшие плагины для реставрации. Автоматизация и пакетная обработка файлов. Лучшие AI плагины для реставрации: удаляем шум и реверберацию; плагины для автоматического улучшения голоса; плагины для автоматической коррекция частотного баланса и громкости; автоматический мэтчинг и перенос параметров звука (пространство, частотная характеристика и эмбиенс). Автоматизация и пакетная обработка Как перестать обрабатывать каждый файл руками: создаем пресеты и шаблоны в Auphonic, RX и других программах. Стандарты громкости и нормализация: под подкасты, YouTube, соцсети, курсы. Домашнее задание: Комплексно улучшить звучание голоса (интервью, подкаст, вокал и т.п.) – три разных файла и полного микса (исправить баланс голоса, инструментов и частот). Файлы для обработки свои или из предложенных преподавателем. Онлайн-занятие 8. Итоговые кейсы и связка со следующим курсом Смотрим лучшие кейсы “до/после”. Подводим итоги: студент умеет спасать сложные записи; исправлять балансы в кривых миксах; доводить уровень до стандартов.

Складчина создана 2 апреля 2026 г. · описание обновлено 31 октября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы автора 12

АО Артур Орлов Все материалы
890 ₽ 11 340 ₽