Software Penekan Bising: Hapus Bising Latar Belakang dari Mikrofon Anda

Cara menghilangkan bising latar belakang dari mikrofon Anda adalah salah satu pertanyaan audio yang paling dicari di antara streamer, pekerja jarak jauh dan gamer - dan karena alasan yang baik. Kebisingan keyboard, kipas casing, unit AC dan gema ruangan masuk ke mikrofon Anda lebih dari yang Anda kira sampai Anda mendengar rekaman stream Anda sendiri. Panduan ini memandu melalui cara kerja software penekan bising, pendekatan mana yang sepadan dengan waktu Anda, di mana teknologi berada dalam rantai audio Anda, apa biayanya dalam latensi, dan cara mengonfigurasinya baik Anda memilih rute filter OBS gratis atau aplikasi real-time khusus.

Ringkasan

Software penekan bising menganalisis sinyal mikrofon Anda secara real time dan melemahkan semua yang tidak terlihat seperti suara.
RNNoise (digunakan dalam OBS dan banyak alat gratis) adalah baseline yang solid - sekitar 10 ms latensi, menangani bising steady-state dengan baik.
Denoiser berbasis AI/ML go lebih jauh - mereka menangani kebisingan keyboard dan bising terputus-putus - dengan biaya latensi sederhana dari 10-30 ms.
Penekan bising harus berjalan sebelum efek suara dalam rantai, bukan sesudah, atau Anda memperkenalkan artefak yang kemudian penekan lawan.
Anda dapat menyetupinya gratis di dalam OBS hari ini, atau gunakan software khusus untuk cakupan sistem lebar yang bekerja di Discord, panggilan dan setiap aplikasi lain secara bersamaan.
VoxBooster menempatkan penekan bising pertama dalam rantai pemrosesan secara otomatis, jadi bekerja dengan benar apakah Anda mengubah suara Anda atau hanya membersihkan mikrofon mentah.

Platform streaming mengompresi audio dengan berat. Kompresi itu mengamplifikasi artefak bising yang terdengar ringan dalam rekaman mentah tetapi berubah menjadi desisan konstan pada VOD Twitch. Kontrol gain otomatis Discord melakukan hal yang sama - itu meningkatkan sinyal sunyi, yang berarti hum kipas Anda mendapat boost tepat di samping suara Anda. Mendapatkan penekan bising yang tepat mengatasi kedua masalah sekaligus.

Apa yang Benar-Benar Dilakukan Software Penekan Bising

Penekan bising tidak hanya menerapkan potongan EQ atau noise gate. Gate membungkam audio di bawah ambang - berguna untuk membisukan sepenuhnya di antara kalimat, tetapi tidak berguna untuk bising yang tumpang tindih dengan suara Anda dalam frekuensi. Potongan EQ rentang frekuensi tetap, yang juga akan memotong harmoni suara di band yang sama.

Software penekan bising modern bekerja berbeda. Ini memperlakukan audio sebagai aliran frame pendek (biasanya 10-20 ms masing-masing), menganalisis setiap frame untuk memisahkan konten suara dari konten bising, dan melemahkan bising sambil melewatkan suara. Langkah analisis adalah di mana pendekatan berbeda.

Pengurangan spektral tradisional

Alat yang lebih tua menggunakan pengurangan spektral: ukur lantai bising selama kesunyian, bangun profil bising, kurangi profil itu dari setiap frame berikutnya. Ini bekerja cukup baik untuk bising steady-state seperti hum kipas atau air conditioning yang tetap pada frekuensi dan tingkat konstan. Ini berjuang dengan bising yang berubah - klik keyboard, klik mouse, seseorang berbicara di latar belakang - karena profil yang diukur selama kesunyian tidak cocok dengan apa yang tiba di tengah-tengah kalimat.

RNNoise - baseline gratis praktis

RNNoise adalah penekan bising berbasis recurrent neural network yang dikembangkan oleh Mozilla dan Jean-Marc Valin. Ini menggunakan jaringan GRU (gated recurrent unit) yang dilatih pada ribuan jam ucapan bising untuk mengklasifikasikan setiap band frekuensi sebagai suara atau bising di setiap frame. Karena belajar dari rekaman nyata, itu menangani kelas bising yang jauh lebih luas daripada pengurangan spektral.

RNNoise bersumber terbuka, memiliki jejak yang sangat kecil (berjalan di satu inti CPU), menambah sekitar 10 ms latensi, dan terintegrasi langsung ke OBS Studio, Chromium (mesin di balik tab browser Discord) dan banyak alat lainnya. Untuk sebagian besar orang yang melakukan streaming kasual atau panggilan, RNNoise benar-benar cukup.

Di mana RNNoise menunjukkan batas: bising terputus-putus yang sangat keras (keyboard mekanik pada WPM tinggi tepat di samping mikrofon), gema ruangan/reverb, dan lingkungan akustik kompleks dengan beberapa sumber suara yang bersaing. Ini juga memiliki model tetap - tidak dapat disesuaikan dengan ruangan spesifik Anda tanpa mengompresi ulang.

Denoiser AI/ML

Software penekan bising yang lebih baru menggunakan jaringan neural yang lebih besar dilatih pada lebih banyak data, dengan lebih banyak parameter yang didedikasikan untuk memisahkan suara dari latar belakang yang kompleks. Alat seperti Krisp, NVIDIA RTX Voice (bagian dari NVIDIA Broadcast), dan penekan bising VoxBooster termasuk dalam kategori ini. Peningkatan khas dibandingkan RNNoise paling terlihat dalam:

Kebisingan keyboard - pengguna 60 WPM di keyboard mekanik berbunyi keras tepat di samping mikrofon, yang RNNoise tangani dengan buruk.
Gema ruangan dan reverb - refleksi yang tiba milidetik setelah suara asli dan mengaburkan kejelasan ucapan.
Ucapan latar belakang - seseorang lain berbicara di ruangan yang sama, yang memiliki karakteristik spektral seperti suara yang membingungkan model yang lebih sederhana.
Bising tingkat variabel - lalu lintas yang melonjak dengan setiap kendaraan yang lewat, HVAC yang siklus on dan off.

Trade-off adalah biaya komputasi. Model yang lebih berat memerlukan lebih banyak CPU (atau GPU untuk varian terbesar). Latensi tetap dalam kisaran 10-30 ms untuk implementasi real-time karena menggunakan ukuran chunk kecil, tetapi waktu inferensi model menetapkan lantai.

Di Mana Penekan Bising Berada dalam Rantai Audio

Di sinilah sebagian besar setup gagal. Posisi penekan bising relatif terhadap tahap pemrosesan lainnya penting sekali.

Urutan yang benar: menekan lebih dulu

Mikrofon -> Penekan Bising -> Efek Suara / EQ / Kompresi -> Output

Jika penekan bising berjalan lebih dulu, itu menerima input yang mungkin paling bersih: audio mikrofon mentah sebelum pemrosesan apa pun menambahkan artefak. Itu dapat secara akurat mengidentifikasi bising versus suara karena keduanya belum diubah.

Apa yang salah ketika Anda membaliknya

Jika Anda menempatkan pitch-shifter atau pengubah suara sebelum penekan bising, rantainya terlihat seperti:

Mikrofon -> Pengubah Suara -> Penekan Bising -> Output

Pengubah suara menciptakan harmonik baru, menggeser formant, dan menghasilkan konten spektral yang bukan dari rekaman asli. Penekan bising kemudian mengalami sinyal yang dimodifikasi ini dan tidak dapat secara andal membedakan harmoni suara (sekarang pada frekuensi yang tidak dikenal) dari bising. Hasilnya adalah suara yang partially ditekan bersama dengan bising - tipis, berair, atau dengan konsonan terpotong.

VoxBooster menerapkan urutan yang benar secara internal. Tahap penekan bisingnya berjalan di puncak rantai pemrosesan terlepas dari fitur lainnya yang Anda aktifkan. Ini bukan detail yang jelas sampai Anda mendengar seperti apa urutan yang salah.

Gain staging di sekitar penekan

Algoritma penekan bising biasanya dikalibrasi untuk rentang tingkat input tertentu. Jika mikrofon Anda gain-staged terlalu panas (sinyal mencapai puncak dekat 0 dBFS), artefak clipping memasuki sinyal sebelum penekan dan tidak dapat dihilangkan. Jika terlalu sunyi, algoritma beroperasi pada SNR rendah dan mungkin tidak membedakan suara dari lantai bising secara andal. Target tingkat mikrofon di mana ucapan mencapai puncak di sekitar -12 hingga -6 dBFS sebelum penekan.

RNNoise vs Denoiser AI/ML: Perbandingan Head-to-Head

Fitur	RNNoise	Denoiser AI/ML (misalnya VoxBooster)
Latensi	~10 ms	10-30 ms
Penggunaan CPU	Sangat rendah (< 5% di 1 core)	Rendah-sedang (5-20% tergantung model)
Bising steady-state (kipas, AC)	Sangat baik	Sangat baik
Kebisingan keyboard / klik	Sedang	Sangat baik
Gema ruangan / reverb	Buruk-sedang	Baik-sangat baik
Ucapan latar belakang	Buruk	Baik
Bising tingkat variabel	Baik	Sangat baik
Kekuatan yang dapat disesuaikan	Tidak (on/off)	Ya (slider tingkat penekan)
Bekerja sistem lebar	Tidak (per-aplikasi)	Ya
Biaya	Gratis	Berbayar (trial tersedia)

Tabel membuat keputusan cukup langsung. Jika lingkungan akustik Anda bersih dengan hanya hum kipas atau AC yang stabil, RNNoise di OBS atau Discord adalah semua yang Anda butuhkan - gratis, tidak ada instalasi. Jika Anda memiliki kebisingan keyboard, gema, atau memerlukan penekan bising untuk bekerja di setiap aplikasi sekaligus (bukan hanya OBS), alat khusus membuktikan biayanya.

Setup Penekan Bising di OBS

OBS Studio memiliki penekan bising built-in melalui filter audionya. Berikut adalah langkah demi langkah untuk RNNoise dan denoiser Speex (alternatif berbasis DSP):

Tambahkan filter penekan bising di OBS

Buka OBS Studio. Di panel Audio Mixer, temukan sumber mikrofon Anda.
Klik ikon gear di samping sumber mic dan pilih Filters.
Di jendela Filters, klik + (Add) -> Noise Suppression.
Beri nama (misalnya “RNNoise”) dan klik OK.
Di pengaturan filter, pilih RNNoise dari dropdown Method.
Klik Close.

Itulah seluruh setup. OBS menerapkan filter secara real time ke mikrofon sebelum mengirim audio ke stream atau rekaman Anda. Tidak ada slider kekuatan untuk RNNoise - itu on atau off. Metode Speex memiliki slider Suppression Level (dB) jika Anda menginginkan opsi yang dapat disesuaikan.

Urutan filter yang benar di OBS

OBS memproses filter atas-ke-bawah di jendela Filters. Penekan bising harus berada di atas daftar - di atas kompresi, EQ, atau plugin efek suara apa pun. Seret ke posisi 1 jika diperlukan.

Menurut dokumentasi OBS pada filter audio, filter berjalan berurutan dalam urutan yang terdaftar, itulah mengapa posisi penting.

Keterbatasan pendekatan OBS-only

Filter OBS hanya berlaku untuk audio yang diproses oleh OBS. Mikrofon Discord Anda, tab browser, voice chat game, dan aplikasi lain yang tidak dialihkan melalui OBS tidak akan mendapat manfaat. Jika Anda menginginkan penekan bising sistem lebar, Anda memerlukan software yang menyisipkan dirinya di tingkat driver audio Windows - yang merupakan alat seperti VoxBooster, Krisp, dan NVIDIA Broadcast.

Setup Penekan Bising Sistem Lebar dengan Software Khusus

Software penekan bising sistem lebar mendaftarkan mikrofon virtual di Windows. Anda beralih aplikasi Anda (Discord, OBS, Zoom, game Anda) untuk menggunakan mikrofon virtual ini, dan software menangani penangkapan dari mikrofon nyata Anda, menekan bising, dan mengalirkan sinyal bersih ke aplikasi apa pun yang mendengarkan.

Alur kerja umum

Pasang software dan luncurkan.
Dalam pengaturan software, konfirmasi mikrofon fisik Anda dipilih sebagai input.
Aktifkan penekan bising (dan atur tingkat kekuatan jika opsi ada).
Di Discord, OBS, Zoom atau game Anda, buka pengaturan audio/mic dan pilih mikrofon virtual yang dibuat software sebagai perangkat input Anda.
Lakukan rekaman tes untuk mengkonfirmasi sinyal bersih keluar.

Setup VoxBooster

Download VoxBooster dan pasang. Wizard onboarding meminta Anda untuk memilih mikrofon fisik Anda dan menyiapkan perangkat virtual secara otomatis. Penekan bising diaktifkan secara default dan berjalan sebelum efek suara apa pun dalam rantai.

Dalam pengaturan VoxBooster:

Noise Suppression Strength: mulai dari Medium. Jika Anda masih bisa mendengar kipas bising, pindahkan ke High. Jika suara Anda mulai terdengar sedikit diproses atau nafas, turun kembali ke Medium atau Low.
Voice Activity Detection (VAD): secara opsional pasangkan dengan penekan bising - itu membungkam output sepenuhnya selama jeda, yang menghilangkan lantai bising residual di antara kalimat.

Mikrofon virtual yang dibuat VoxBooster muncul dalam pengaturan suara Windows sebagai perangkat audio standar. Discord, OBS dan setiap aplikasi lainnya melihatnya sebagai mikrofon normal.

Jenis Bising Spesifik dan Cara Menanganinya

Hum kipas dan air conditioning

Bising steady-state frekuensi rendah. RNNoise menangani ini dengan baik. Jika Anda juga memiliki komponen 50/60 Hz yang signifikan dari gangguan listrik, filter EQ takik sempit pada frekuensi itu sebelum penekan bising dapat membantu - itu adalah masalah statis yang EQ selesaikan lebih efisien daripada inferensi ML.

Kebisingan keyboard mekanik

Transien broadband terputus-putus yang tiba dalam cluster ketat pada kecepatan mengetik. Di sinilah RNNoise noticeably underperforms versus denoiser AI. Transien cukup singkat sehingga tumpang tindih dengan suara konsonan yang diucapkan (khususnya stop consonants seperti P, T, K), membuat diskriminasi lebih sulit.

Jika Anda menggunakan keyboard mekanik, mitigasi fisik membantu: desk mat di bawah keyboard, O-rings di switch, atau mikrofon directional diposisikan untuk meminimalkan pickup dari permukaan desk. Dikombinasikan dengan denoiser AI, kebisingan keyboard menjadi non-isu.

Gema ruangan dan reverb

Gema adalah suara yang tercermin yang tiba di mikrofon waktu yang terukur setelah yang asli. Reverb adalah akumulasi banyak refleksi yang tumpang tindih yang menciptakan suara ruangan yang diffuse. Tidak ada satupun yang ditangani dengan baik oleh RNNoise.

Perlakuan fisik (panel busa akustik, filter refleksi di belakang mikrofon, memindahkan mikrofon lebih dekat ke mulut Anda dan mengurangi gain sesuai kebutuhan) adalah solusi paling efektif. Software dapat mengurangi gema, tetapi tidak dapat fully kompensasi untuk ruangan dengan reverb tails panjang. Untuk setup rumah, filter refleksi di belakang mikrofon dan pola polar cardioid untuk reject suara ruangan dari belakang membuat perbedaan lebih besar daripada pengaturan software apa pun.

Ucapan latar belakang

Denoiser AI dilatih untuk mengidentifikasi pola frekuensi suara manusia. Ketika kebisingan latar belakang juga suara manusia (anggota keluarga berbicara, TV di latar belakang), classifier memiliki pekerjaan yang lebih sulit. Implementasi AI yang baik menangani ini secara masuk akal dengan melihat petunjuk spatial dan spektral, tetapi tidak ada software yang perfectly memisahkan dua suara simultaneous di satu mikrofon. Isolasi fisik - menutup pintu, pindah ke ruang lebih sunyi - tetap menjadi solusi terbaik.

Klik mouse

Mirip dengan kebisingan keyboard tetapi dengan profil transien yang berbeda. Umumnya lebih mudah ditekan daripada kebisingan keyboard karena laju klik lebih rendah dan transien kurang sustained. Paling banyak denoiser AI menangani klik mouse secara bersih pada pengaturan penekan medium.

Latensi: Apa yang Benar-Benar Artinya Angka-Angka

Kekhawatiran umum adalah apakah penekan bising menambahkan penundaan yang dapat dirasakan ke suara Anda sendiri. Berikut cara memikirkannya:

Di bawah 20 ms: completely tidak terasa selama berbicara langsung. Anda tidak akan pernah memperhatikan.
20-50 ms: secara teknis hadir tetapi tidak terdengar sebagai gema selama ucapan normal. Edge case: jika Anda monitor mikrofon Anda sendiri melalui headphone, beberapa orang memperhatikannya dalam kisaran ini.
50-100 ms: mulai terasa seperti lag sedikit jika Anda monitor suara yang diproses sendiri secara real time.
Di atas 100 ms: gema noticeable ketika monitoring. Tidak dapat diterima untuk penggunaan live performance.

RNNoise menambah sekitar 10 ms. Denoiser AI real-time target 15-30 ms. Tidak ada satupun yang merupakan masalah untuk vast majority dari kasus penggunaan. Satu-satunya skenario di mana latensi penekan bising penting adalah jika Anda melakukan professional music recording dengan monitor mix real-time - yang memiliki persyaratan low-latency sendiri yang berlaku lama sebelum penekan bising memasuki gambar.

Penekan Bising dan Pengubah Suara: Membuat Mereka Bekerja Bersama

Jika Anda menggunakan real-time voice changer bersama dengan penekan bising, aturan urutan dari lebih awal menjadi kritis. Mode kegagalan umum adalah:

Pengguna mengaktifkan penekan bising di OBS.
Pengguna juga mengaktifkan plugin pengubah suara di DAW mereka atau aplikasi terpisah.
Pengubah suara DAW memproses mikrofon mentah lebih dulu, kemudian penekan bising OBS berjalan di suara yang diubah.
Penekan bising, mengalami konten spektral yang tidak familiar dari suara pitch-shifted, menghilangkan beberapa bersama dengan bising.

Jika Anda menjalankan kedua fitur melalui aplikasi terpisah, pastikan sinyal mikrofon bersih pergi ke penekan bising terlebih dulu, dan hanya kemudian ke pengubah suara. VoxBooster sidesteps ini sepenuhnya karena kedua fitur terintegrasi dalam satu aplikasi dengan urutan yang benar tetap.

Untuk streamer yang menjalankan kamera virtual OBS dan efek suara secara bersamaan, lihat panduan tentang cara menggunakan pengubah suara di Discord untuk setup routing lengkap.

Apakah Penekan Bising Built-In Discord Membuat Software Khusus Redundan?

Discord menyediakan tiga tingkat penekan bising (None, Low, High) dan toggle echo cancellation di pengaturan Voice & Video. Ini menggunakan kombinasi echo cancellation WebRTC dan denoiser berbasis ML yang diterapkan ke sinyal incoming Anda di client.

Penekan Discord adalah fine untuk panggilan kasual. Keterbatasannya:

Ini hanya berlaku untuk aplikasi Discord - tanpa manfaat di OBS, games atau aplikasi lain.
Anda tidak dapat mengontrol di mana itu berada relatif terhadap pemrosesan lainnya.
Ini hanya menunjukkan efek dalam output Discord sendiri - rekaman stream Anda melalui OBS tidak mendapat manfaat.
Di tingkat “High”, beberapa tone suara (khususnya suara wanita yang lebih tinggi) terdengar noticeably diproses.

Matikan penekan bising Discord ketika menggunakan software khusus untuk menghindari double-processing, yang menurunkan kualitas suara. Pembatalan gema Discord dapat tetap on secara independen jika Anda menginginkannya.

Mengevaluasi Kualitas Penekan Bising

Bagaimana Anda benar-benar menilai apakah setup Anda bekerja? Rekam klip 30-detik dengan mikrofon Anda di desk, berbicara alami sementara sumber bising Anda berjalan (kipas PC, AC, keyboard). Kemudian bungkam diri Anda di tengah-tengah kalimat selama 5 detik untuk menangkap lantai bising.

Periksa:

Lantai bising (bagian senyap 5-detik) - idealnya di bawah -50 dBFS. Di bawah -60 dBFS sangat bagus.
Kejelasan suara - apakah sibilant Anda (suara S) masih terdengar alami, atau sedikit bersisik/diproses?
Preservasi konsonan - katakan kata-kata dengan suara P, T, K. Apakah mereka crisp atau sedikit muffled?
Artefak transisi - tepat ketika Anda mulai berbicara setelah kesunyian, apakah suara pop in secara bersih atau ada klik singkat?

Jika Anda pass semua empat check, penekan bising Anda well tuned. Sesuaikan kekuatan lebih rendah jika Anda mendengar degradasi suara; sesuaikan lebih tinggi jika test lantai bising berada di atas -40 dBFS.

Untuk lebih lanjut tentang fundamental penekan bising audio, artikel Wikipedia tentang noise reduction mencakup latar belakang signal processing dalam kedalaman yang readable. Halaman proyek RNNoise memiliki demo audio interaktif membandingkan rekaman filtered dan unfiltered.

Menggabungkan Penekan Bising dengan Fitur Audio Lainnya

Penekan bising pairs well dengan tahap pemrosesan tambahan ini:

Noise gate - tempatkan setelah penekan sebagai second line of defence. Gate membungkam bising lantai residual selama jeda yang penekan kurangi tetapi tidak hilangkan. Atur threshold gate tepat di atas tingkat lantai bising yang ditekan.
Kompresi - setelah penekan dan gating, kompresi gentle (3:1 ratio, slow attack) even vocal dynamics Anda tanpa re-amplifying bising. Karena bising sudah dihilangkan, kompresi bekerja cleanly.
Efek suara - last dalam rantai. Pitch shift, resonance, dan efek character semuanya menghasilkan hasil lebih baik pada sinyal yang clean dan ditekan.

Jika Anda juga menggunakan penekan bising bersama dengan soundboard, catatan bahwa audio soundboard biasanya bypass rantai mikrofon sepenuhnya - itu routes langsung ke output virtual. Ini berarti penekan bising tidak mempengaruhi suara soundboard, yang merupakan behaviour yang benar.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Bagaimana cara menghilangkan bising latar belakang dari mikrofon saya?

Rute paling efektif adalah software penekan bising khusus yang memproses sinyal mikrofon Anda secara real time sebelum sampai ke Discord, OBS atau aplikasi lainnya. Alat seperti VoxBooster menerapkan penyaringan berbasis AI di tingkat sistem, sehingga setiap aplikasi mendapat manfaat secara otomatis tanpa konfigurasi per aplikasi.

Apa software penekan bising terbaik untuk streaming?

Tergantung pada hardware dan workflow Anda. Streamer yang menginginkan satu aplikasi menangani penekan bising, efek suara dan soundboard sekaligus cenderung memilih VoxBooster. Yang sudah berada di ekosistem OBS sering memulai dengan filter RNNoise bawaan sebelum memutuskan untuk upgrade ke alat khusus.

Apakah software penekan bising menambah latensi?

Ya, tetapi implementasi modern menjaganya tetap sangat rendah. RNNoise menambah sekitar 10 ms. Filter AI/ML yang lebih kuat menambah 10-30 ms tergantung ukuran chunk dan kompleksitas model. Untuk suara langsung ini tidak terasa. Model denoise yang lebih berat dirancang untuk post-production dapat menambah 100 ms atau lebih dan tidak cocok untuk penggunaan real-time.

Apa perbedaan antara penekan bising dan pembatalan bising?

Penekan bising menyaring suara yang tidak diinginkan dari sinyal mikrofon dalam software - ini menganalisis audio dan melemahkan frekuensi non-suara. Pembatalan bising (seperti di headphone ANC) menggunakan mikrofon fisik dan speaker untuk menghasilkan gelombang suara terbalik yang membatalkan bising secara akustik. Keduanya bertujuan hasil yang sama melalui cara yang sangat berbeda.

Apakah penekan bising bekerja dengan mikrofon apa pun?

Ya. Penekan bising berbasis software berada dalam rantai pemrosesan audio setelah tahap ADC, jadi bekerja dengan USB mic, antarmuka XLR, mic bawaan laptop dan mic headset. Mikrofon yang lebih baik memberikan input yang lebih bersih ke algoritma, tetapi bahkan mic laptop yang bising melihat peningkatan yang signifikan.

Apakah penekan bising akan mempengaruhi kualitas suara saya?

Penekan bising ringan hingga sedang memiliki dampak minimal pada suara. Pengaturan agresif atau algoritma berkualitas rendah dapat menyebabkan suara terdengar berair, robotik atau terpotong. Kuncinya adalah menyesuaikan kekuatan penekan bising dengan lingkungan Anda - cukup untuk membunuh lantai bising, tidak terlalu banyak sehingga algoritma mulai memakan konsonan.

Bisakah saya menggunakan penekan bising dan pengubah suara pada saat yang sama?

Ya, dan urutannya penting. Penekan bising harus berjalan lebih dulu, sebelum pengubah suara memproses sinyal. Jika Anda menggabungkannya dengan cara yang salah, pengubah suara menciptakan artefak harmonik baru yang kemudian dicoba penekan untuk menghilangkan, menurunkan kualitas. VoxBooster menangani urutan yang benar secara internal jadi Anda tidak perlu mengelolanya secara manual.

Kesimpulan

Menghilangkan bising latar belakang dari mikrofon Anda bukan perbaikan single-setting - ini memerlukan pemahaman di mana penekan bising berada dalam rantai Anda, teknologi mana yang menangani jenis bising yang mana, dan cara menyesuaikan kekuatan tanpa menurunkan kualitas suara. Jalur gratis (RNNoise di OBS) mencakup banyak tanah dan layak diatur bahkan jika Anda berencana untuk berpindah ke software khusus nanti. Untuk cakupan sistem lebar, penanganan keyboard dan gema, dan integrasi dengan efek suara, alat khusus membuktikan nilainya dengan cepat.

VoxBooster includes AI-based noise suppression sebagai tahap pemrosesan first-stage built-in, artinya membersihkan mikrofon Anda sebelum efek suara, soundboard routing, atau apa pun lainnya menyentuh sinyal. Apakah Anda streaming, dalam panggilan Discord, atau pada pertemuan video work, itu bekerja di setiap aplikasi secara bersamaan melalui satu perangkat mikrofon virtual. Periksa halaman pricing untuk opsi plan.

Download VoxBooster - trial gratis 3-hari, tidak ada kartu kredit diperlukan.