
デモ
スタジオ音質に、クラウドの請求はなし。
Adobe Podcast、Dolby、Auphonic はいずれも分単位で課金し、音声や動画を自社サーバーにアップロードする必要があります。Clear は 5 分のクリップを iPhone 16 Pro で 1 秒、端末上で処理します。
音響処理されていない部屋で、外の車の音がするなか、ノート PC やスマートフォンのマイクで録っても、仕上がりは近接収音のように聞こえます。中低域は温かく、声は前に出て、背景ノイズはありません。Spotify、Apple Podcasts、YouTube のラウドネスに合わせた出力プリセット付き。
Clear には 2 つのバリアントがあります。clear-studio と clear-natural です。既定の Studio は、ほぼ無音になるまで整えます。Natural は、音響処理された部屋や意図的なナレーションのために、ルームトーン、息づかい、口元の質感を残します。
5 分の音声を 1 秒で。
iPhone 16 Pro で実時間の 302 倍、MacBook Pro M5 で 345 倍。60 秒のクリップの強調、マスタリング、再エンコードを、端末上で、3 回中の最良値で計測。
clear-studio、60 秒のクリップで強調、マスタリング、再エンコード、3 回中の最良値
| デバイス | 実時間比 |
|---|---|
| iPhone 16 Pro | 302x |
| MacBook Pro (M5) | 345x |
出荷している Core ML ビルドでの社内計測です。5 分のモノラルクリップを強調、マスタリング、再エンコードまで通し、iOS 27.0 で計測しました。モデルカードでは、60 秒のクリップについて iPhone 16 Pro で 302 倍、MacBook Pro(M5)で 345 倍を、3 回中の最良値として報告しています。Android とブラウザでの速度はまだ計測しておらず、クラウドツールとの音質スコアも公開していません。
ユースケース
ポッドキャストと動画のマスタリング.
ヒスノイズだけでなく、部屋ごと消す
多くのノイズ除去はヒスノイズで止まります。Clear は反射音も取り除くので、自宅や会議室で録ったポッドキャスト、動画、会議が、こもった音ではなく近接収音のように聞こえます。
アップロードなし、分単位の課金なし
スタジオ品質のクリーンアップを機能として提供しても、ユーザーへの従量課金は発生しません。強調処理はオンデバイスで動くので、音声処理の分数に応じて膨らむクラウドの音声課金がありません。
条件の悪い部屋で録った音を救い出す
ボイスメモや録音した通話を、文字起こしやアーカイブに回す前に整えます。キッチンで受けた通話でも、文字起こしはきれいに仕上がります。
スマートフォンで 1 時間の録音を整える
ファイルパスを渡すとディスクへの書き込み時に少しずつストリーム処理されるので、1 時間の録音でも 10 秒のクリップと同じだけのメモリで済みます。強調後のファイルは、元のファイルの隣に出力されます。
インスピレーション
Clear で作るためのアイデア。プロンプトをコーディングエージェントにコピーして始めましょう。
Add a one-tap 'clean audio' button that removes noise and room echo.
Master a podcast episode to platform loudness, on the device.
Rescue a recording made in a noisy, untreated room.
Clean the audio on a phone video in one pass.
Record, clean, transcribe, and clip: a whole creator pipeline, offline.
Build a voice-notes app that cleans the audio and transcribes it offline.
A clean, filler-free transcript from a raw, noisy recording.
A Shortcut that cleans up any audio file's sound.
モデルができること
- 豊かで、近くにあり、近接収音されたポッドキャストの音になるよう学習:中低域が前に出て、薄い声や遠い声になりません。
- ファインチューニングした DeepFilterNet 3 モデルによるノイズ除去と残響除去。音響処理されていない寝室やホテルの部屋が、残響を足し戻すことなく、処理されたスタジオに近い音になります。
- 歯擦音に安全で、アーティファクトがありません。S、T、F で耳障りなピークが立たず、ポンピングやミュージカルノイズも生じません。息づかいや破裂音はそのまま残ります。
- 音量プリセット:Apple Podcasts、Spotify、YouTube、EBU R128(LUFS / EBU R128 正規化)。出力は 48 kHz です。
- AVFoundation が読めるあらゆる音声ファイルをデコードし、出力の拡張子でエンコードが決まります。16-bit PCM なら
.wav、AAC なら.m4a、.mp4、.aac、PCM なら.cafや.aiffです。ファイルシステムがない場合、enhance(bytes:)は WAV のバイト列を返します。 - 2 つのバリアント:静かなスタジオ品質のクリーンアップ向けの
clear-studioと、ルームトーンを残すclear-natural。重みは初回利用時に Hub から取得され、キャッシュされます。どちらにも好みに合わせて調整できるStrengthとMasteringのコントロールがあります。
はじめに
音声強調 を、数行のコードで iOS or macOS, Android or web アプリに追加。 Clear のドキュメント.
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core", from: "3.5.0")
// target dependency
.product(name: "Clear", package: "desert-ant-core")
import Clear
let clear = Clear()
let result = try await clear.enhance(path: "in.wav", to: "out.wav")
print(result.realtimeFactor, result.measuredLUFS ?? 0)
Add Clear from Desert Ant Labs to this Swift project (iOS, macOS). What it does: Clear:録音のためのオンデバイス・スタジオ音質. SDK: Swift (iOS, macOS) Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme // Swift Package Manager .package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core", from: "3.5.0") // target dependency .product(name: "Clear", package: "desert-ant-core") Reference: - Model page: https://desertant.com/models/clear/ - Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:clear:3.5.0")
import ai.desertant.clear.Clear
Clear(context).use { clear ->
val result = clear.enhance(samples, 48_000.0) // 48kHz mono out
result.measuredTruePeakDbfs
}
Add Clear from Desert Ant Labs to this Kotlin project (Android).
What it does: Clear:録音のためのオンデバイス・スタジオ音質.
SDK:
Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:clear:3.5.0")
Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/clear/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt
Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
npm i @desert-ant-labs/clear @litertjs/core # browser
npm i @desert-ant-labs/clear # Node
import { Clear } from "@desert-ant-labs/clear";
const clear = await Clear.load();
const result = await clear.enhance(samples, 48_000); // Float32Array in, 48kHz out
await clear.enhance(samples, 48_000, { targetLUFS: "spotify" });
Add Clear from Desert Ant Labs to this JavaScript / TypeScript project (Web, Node.js). What it does: Clear:録音のためのオンデバイス・スタジオ音質. SDK: JavaScript / TypeScript (Web, Node.js) Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme npm i @desert-ant-labs/clear @litertjs/core # browser npm i @desert-ant-labs/clear # Node Reference: - Model page: https://desertant.com/models/clear/ - Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
仕様
- 速度
- iPhone 16 Pro で実時間の 302 倍
- モデル
- ファインチューニングした DeepFilterNet 3
- オンデバイスサイズ
- バリアントごとに 9.0MB Core ML、24MB ONNX
- プラットフォーム
- iOS 18+、macOS 15+、tvOS 18+、visionOS 2+(Core ML)、Android 7+(LiteRT)、ブラウザ(WebAssembly と LiteRT.js)、Node
Clear は話し声のためのものです。音楽、効果音、その他の非音声はノイズとして下げられるため、仕上がったミックスではなく音声トラックに対して使ってください。音源分離でもないので、2 人が同時に話している部分は重なったままです。clear-studio は息づかいやルームトーンまで削るほど強く整えるので、音響処理された部屋では clear-natural を選んでください。
FAQ
Clear とは?
オンデバイスの音声強調。録音に、ポッドキャストスタジオのような温かく近接収音した音を。処理はすべて端末上で。
Clear はオンデバイスで動作しますか?
はい。Clear はデバイス上で動作し、サーバーへの通信は発生しません。データはユーザーの手元に残ります。
Clear はどのプラットフォームに対応していますか?
Clear は Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript 向けのネイティブなオンデバイス SDK として提供されます。
Clear の料金はいくらですか?
各モデルは月間アクティブデバイス 100k 台まで無料です。推論は無制限です。 カスタムライセンスについては、お問い合わせください。
Clear の精度や速度はどれくらいですか?
iPhone 16 Pro で実時間の 302 倍、MacBook Pro M5 で 345 倍。60 秒のクリップの強調、マスタリング、再エンコードを、端末上で、3 回中の最良値で計測。