Clear : son de studio, amélioration de la voix sur l'appareil
Amélioration de la voix sur l'appareil qui transforme un enregistrement bruité en un fichier 48 kHz prêt pour le podcast : débruité, déréverbéré et normalisé en sonie, le tout sur l'appareil.
Clear prend de l'audio mono ou stéréo bruité, un micro d'ordinateur portable, une pièce non traitée, du trafic, et renvoie un résultat 48 kHz propre. Un modèle DeepFilterNet 3 affiné gère la réduction de bruit et la déréverbération, et une passe optionnelle normalise la sonie selon les spécifications de chaque plateforme. Deux variantes : clear-studio, embarqué et utilisé par défaut, nettoie jusqu'au quasi-silence ; clear-natural, téléchargé à la demande, conserve l'ambiance de la pièce, les respirations et les bruits de bouche, pour les salles traitées et la voix off travaillée.
Clear fonctionne sur tout fichier audio ou vidéo qu'AVFoundation peut lire ; la vidéo revient avec l'image d'origine et l'audio amélioré multiplexé dedans. Un extrait de 5 minutes est traité en environ 2,6 secondes sur un iPhone 17 Pro, 114x le temps réel, mesuré sur l'ensemble du pipeline, mastering et réencodage compris. Clear est l'alternative sur l'appareil aux outils cloud comme Adobe Podcast, Dolby et Auphonic : l'audio ne quitte jamais l'appareil, sans envoi ni facture à la minute. Le modèle se distingue par la déréverbération et une sortie prête pour le podcast, les qualités que la plupart des débruiteurs laissent de côté.
Démo
Performances
Améliore un extrait de 5 minutes en environ 2,6 s sur un iPhone 17 Pro, 114x le temps réel, sur l'appareil.
Extrait mono de 5 minutes, pipeline complet, mastering et réencodage compris, iOS 27.0 (interne)
| Appareil | CPU (par défaut) | Toutes les unités |
|---|---|---|
| iPhone 17 Pro | 114x | 109x |
| iPhone 16 Pro | 95x | 83x |
Cas d'usage
Mastering podcast et vidéo
Nettoyez un enregistrement fait au micro d'ordinateur portable ou dans une pièce non traitée, et normalisez pour Apple Podcasts, Spotify, YouTube ou EBU R128 en une seule passe.
Déréverbération
Supprimez les réflexions de la pièce, pas seulement le souffle. La déréverbération est là où la plupart des débruiteurs s'arrêtent, et où Clear continue.
Rapide et local
Un extrait de 5 minutes est traité en environ 2,6 secondes sur un iPhone 17 Pro, sans envoi ni coût à la minute.
Captation de voix et de réunions
Améliorez l'intelligibilité des notes vocales et des appels enregistrés avant transcription ou archivage.
Ce que ça fait
- Débruitage et déréverbération depuis un modèle DeepFilterNet 3 affiné.
- Préréglages de sonie : Apple Podcasts, Spotify, YouTube, EBU R128.
- Réglages
StrengthetMastering. - Fonctionne sur tout audio ou vidéo qu'AVFoundation peut lire ; la vidéo renvoie l'audio amélioré multiplexé avec l'image d'origine.
- Deux variantes :
clear-studio, embarqué, pour un nettoyage jusqu'au silence de studio ;clear-natural, téléchargé à la demande, pour conserver l'ambiance de la pièce.
Plateformes et installation
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/clear-swift", from: "0.1.0")import Clear
let clear = try await Clear()
let result = try await clear.enhance(at: inputURL)
// result.outputPath: "in_clear.mp4"// build.gradle.kts (via JitPack)
implementation("com.github.Desert-Ant-Labs.clear-kotlin:clear:0.1.0")import ai.desertant.clear.Clear
val clear = Clear.create(context)
val result = clear.enhance(inputWavPath)
// result.outputPath: ".../<stem>_clear.wav"npm i @desert-ant-labs/clearimport { load, decodeToMono, encodeWav } from "@desert-ant-labs/clear";
const clear = await load({ variant: "studio" });
const { audio } = await clear.enhance(await decodeToMono(file));Add Clear from Desert Ant Labs to this project.
Amélioration de la voix sur l'appareil qui transforme un enregistrement bruité en un fichier 48 kHz prêt pour le podcast : débruité, déréverbéré et normalisé en sonie, le tout sur l'appareil.
SDKs (use the one that matches this project's platform):
Swift (iOS, macOS)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/clear-swift
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/clear-swift", from: "0.1.0")
Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/clear-kotlin
// build.gradle.kts (via JitPack)
implementation("com.github.Desert-Ant-Labs.clear-kotlin:clear:0.1.0")
JavaScript / TypeScript (Web, Node.js)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/clear-js
npm i @desert-ant-labs/clear
Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/clear/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt
Add the SDK that matches this project's platform, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
Spécifications
- Sortie
- 48 kHz, débruité et déréverbéré
- Vitesse
- 114x le temps réel sur un iPhone 17 Pro
- Modèle
- DeepFilterNet 3 affiné
- Normes
- Normalisation de sonie LUFS / EBU R128
- Variantes
- clear-studio embarqué, clear-natural à la demande
- Taille
- 9,2 MB Core ML et 24 MB ONNX, par variante
- Plateformes
- iOS 17+, macOS 14+ (Core ML) ; Android 8+ et le navigateur (ONNX Runtime)
FAQ
Qu'est-ce que Clear ?
Amélioration de la voix sur l'appareil qui transforme un enregistrement bruité en un fichier 48 kHz prêt pour le podcast : débruité, déréverbéré et normalisé en sonie, le tout sur l'appareil.
Clear fonctionne-t-il sur l'appareil ?
Oui. Clear s'exécute entièrement sur l'appareil : l'inférence a lieu en local, sans appel serveur, de sorte que les données ne quittent jamais l'appareil.
Quelles plateformes Clear prend-il en charge ?
Clear est fourni sous forme de SDK natifs sur l'appareil pour Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript.
Combien coûte Clear ?
Chaque modèle est gratuit jusqu'à 100k appareils actifs mensuels par SDK. Inférence illimitée par utilisateur. Contactez-nous pour des licences sur mesure.
Quelle est la précision ou la vitesse de Clear ?
Améliore un extrait de 5 minutes en environ 2,6 s sur un iPhone 17 Pro, 114x le temps réel, sur l'appareil.