Suno·Udio 노래를 위한 AI 음악 클리너
Suno, Udio 등 AI로 만든 노래를 위한 온라인 도구입니다. ‘밝기’ 슬라이더는 트랙을 더 선명하고 디테일하게 만들고, ‘거친 소리 줄이기’는 금속성의 날카로운 부분을 튀어나오는 곳에서만 눌러 줍니다. 결과는 다운로드 전에 바로 들을 수 있습니다. 압축으로 트랙의 고음역이 잘렸다면(96 kbps 이하 MP3) 먼저 고음역을 되살립니다. 어떤 기기에서든 빠른 방식으로, 또는 Apollo 모델로 브라우저에서 바로 처리합니다.
사용 방법
1
트랙 업로드
파일을 드래그 앤 드롭하거나 클릭하여 선택하세요. MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG를 지원하며 Suno와 Udio의 곡도 포함됩니다.
2
복원 강도 선택
표준으로 시작하십시오. 더 강력한 정리를 원하시면 강함으로 전환하십시오. 미세한 다듬기를 원하시면 약함을 선택하십시오.
3
복원 클릭
파일의 고음역이 잘려 있으면 도구가 되살립니다. 빠른 모드는 몇 초 만에, 딥 모드는 Apollo 모델을 내려받은 뒤(한 번만) 처리합니다. 고음역이 온전하면 복원할 것이 없다고 바로 알려 줍니다. 진행 상황이 실시간으로 표시됩니다.
4
듣고, 조절하고, 다운로드
원본과 비교하며 ‘밝기’와 ‘거친 소리 줄이기’를 귀로 조절하세요. 소리는 1초 안에 다시 계산됩니다. 출력 형식(WAV, MP3 또는 FLAC)을 선택하고 다운로드하십시오.
AI로 만든 노래를 더 밝고 깨끗하게 — 두 슬라이더로 귀로 듣고 조절하세요
파일을 끌어다 놓으세요
MP3, WAV, OGG, FLAC, AAC, M4A, WEBM, AIFF, OPUS, WMA ·
딥 AI 복원이 선택되었습니다. 파일의 고음역이 잘려 있으면 모델이 실행됩니다.
프리미엄: 하루 최대 1000회 프리미엄: 더 높은 한도
프리미엄에서는 이런 제한이 없습니다 오늘의 실행 횟수를 모두 사용했습니다. 프리미엄은 한도가 더 높습니다: 하루 최대 1000회. 또는 내일 다시 방문해 주세요. 오늘의 실행 횟수를 모두 사용했습니다. 카운터는 자정(현지 시간)에 초기화됩니다. 이메일이 확인되지 않은 계정이라 실행할 수 없습니다. 프로필에서 이메일을 확인해 주세요. 프리미엄은 한도가 더 높습니다: 하루 최대 1000회. 오늘 남은 양보다 많이 선택했습니다(:cap 중 :remaining 남음). 아무것도 차감되지 않았습니다. 일부를 빼거나 내일 다시 오세요. 프리미엄 구매
고급 설정
엔진
복원 모델
노래에는 MP3 코덱이 가장 정확하며 기본으로 선택되어 있습니다. 보컬은 반주 없이 녹음한 목소리용이고, 범용은 예비 모델로 크기가 두 배이고 더 느립니다.
복원 강도
이 기기에서 복원이 약 :minutes분 정도 걸립니다 이 기기에서 브라우저로 직접 AI 모델을 실행하면 이만큼 걸립니다. 시작한 뒤 탭을 열어 두거나 더 짧은 파일을 선택하세요.
⚠️
이 기기에서는 약 :minutes분 걸립니다 브라우저 처리에는 매우 깁니다 — 대부분의 사용자는 포기합니다. 빠른 모드는 몇 초 만에 좋은 결과를 제공합니다(AI 없이 순수 DSP). 시간이 있으면 AI를 기다려도 됩니다.
Apollo 복원 모델을 로딩하고 있습니다...0%
첫 실행 시 약 40 MB의 AI 모델을 다운로드합니다. 이후 방문을 위해 캐시됩니다.
~ 라이브 미리보기: 지금까지 복원된 부분 · 나머지가 처리되는 동안 재생하여 들어보십시오
원본과 처리된 오디오 사이를 전환하려면 클릭하십시오
스펙트로그램은 처리로 무엇이 바뀌었는지 보여줍니다 — 원본 / 처리됨을 전환해 비교하세요.
귀로 듣고 조절하기
10 kHz 부근의 중고음역을 올려 트랙을 더 선명하고 디테일하게 만듭니다. 기본값 +7.5 dB는 예전에 딥 모드가 내던 소리입니다.
2–12 kHz 대역의 금속성·날카로운 부분을 트랙에서 튀어나올 때만, 설정한 값을 넘지 않게 눌러 줍니다.
소리를 다시 계산하는 중…
출력 형식
MP3 품질 kbps
이것은 빠른 모드 결과입니다 — 그때 AI 엔진이 시작되지 않았습니다(보통 네트워크나 콜드 캐시 문제). 지금 심층 AI 정리를 다시 시도할 수 있으며, 두 번째 시도에서 성공하는 경우가 많습니다.
복원 모델: Apollo, Li et al. (ICASSP 2025), CC BY-SA 4.0.
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