Waves 插件1
Waves是一家全球领先的音频插件和信号处理器开发商,其产品广泛应用于专业录音、混音、母带制作及消费电子音频市场。
Dorrough Mono Dorrough Stereo | 经典模拟LED电平表 |
PAZ- Analyzer Stereo PAZ- Frequency Mono PAZ-Frequency Stereo PAZ- Meters Mono PAZ- Meters Stereo PAZ- Position Stereo | 心理声学可视化系列插件 |
VU Meter Mono VU Meter Stereo | 经典VU表仿真 |
WLM Meter Mono WLM Meter Stereo WLM Plus Mono WLM Plus Stereo | WLM多功能响度表 |
Curves Equator | 共振抑制效果 |
IDX | 智能动态 |
Curves AQ | 自动均衡 |
Clarity Vx-DeReverb Mono Clarity Vx-DeReverb Pro Mono Clarity Vx-DeReverb Pro Stereo Clarity Vx-DeReverb Stereo | AI 去混响 |
Clarity Vx Mono Clarity Vx Stereo Clarity Vx Pro Mono Clarity Vx Pro Stereo | AI 降噪 |
W43 Mono W43 Stereo WNS Mono WNS Stereo | 降噪插件 |
NS1 Mono NS1 Stereo | 噪声门插件 |
PSE Mono PSE Stereo | 现场演出或直播使用的噪声门 |
X-Hum Mono X-Hum Stereo X-Noise Mono X-Noise Stereo Z-Noise Mono Z-Noise Stereo | 采样降噪 |
X-Noise Mono X-Noise Stereo | 采样降噪,最早的产品 |
X-Hum Mono X-Hum Stereo X-Noise Mono X-Noise Stereo Z-Noise Mono Z-Noise Stereo | 采样降噪 |
X-Click Mono X-Click Stereo X-Crackle Mono X-Crackle Stereo | 去咔哒声、爆裂声 |
X-FDBK Mono X-FDBK Stereo | 回授克星,现场啸叫控制插件 |
X-Click:是针对强烈、短促、令人讨厌的的咔嗒杂音的简单解决方案。它能分离、显示并衰减来自模拟信号源的咔嗒杂音(例如开关噪声和老黑胶唱片),同时也能最大限度地减少由数字问题(例如时钟错误和采样率不匹配)引起的咔嗒声和爆裂声。X-Click 是修复老式黑胶和虫胶唱片的理想选择,能够去除类似咔哒声、尖刺声、开关噪音和数字串扰等带来的强烈瞬态噪声,与此同时保持原始素材声音的完整性。设置正确之后,X-Click几乎不会留下任何瑕疵能被听见,而且显示屏界面宽大用处多,能直观地反映参数调整的结果,从而加速消除杂音的过程。
X-Crackle:主要用于去除音频中的裂缝噪声。例如黑胶唱片由于尘土或静电带来的表面噪声,以及损坏的录音中的声音间隙,其效果可以媲美甚至优于昂贵的专用硬件方案。
waves 降噪插件发展史
X-Hum:2002年出品,降噪插件,能衰减由接地回路带来的嗡嗡声,直流偏移以及唱机转盘、磁带机引起的低频隆隆声。2002年出品 X 系列插件。
X-Noise:2002年出品,降噪插件,精准的宽频降噪,适合持续稳定的噪声,具有学习模式,用于建立噪声样本,基于频率的频谱显示。能去除的噪音包括:磁带的嘶嘶声,或是录音中的空调和电脑的噪声。还有人声中掺杂了前级高频嘶声,铝带话筒里侵入了房间低频隆隆声,吉他拾音器接收到了电脑上的奇怪噪音,高增益放大器模拟音箱一并放大了噪音等情况。貌似 EQ 衰减。
Z-Noise:2006年出品,采样降噪,可动态检测。适用于音乐素材,无论高频的嘶嘶声、接地带来的电流嗡嗡声、电脑的噪声,还是其他任何不需要的声音,Z-Noise 都能应对自如。具备了实时噪声分析、瞬态保持和提升低频清晰度等一系列功能。貌似融合了 X-Noise 和 X-Hum。2006年出品 Z 系列插件。
W43:2010年出品,采样降噪,设计源自于 Dolby CAT43 硬件降噪器(杜比降噪)。拥有四个动态均衡器引擎能在更静时提升频段内的衰减,使响亮的声音不受影响。能去除录制语音对白时的嘶嘶声、电流嗡嗡声、交通背景、风声、空调声之类的环境噪音,W43 消除了宽频带降噪中有时会出现的明显处理感,并针对降低风扇、灯光和其他低电平环境声音的连续噪音进行了优化。
NS1:2012年出品,自适应实时降噪,能够精妙地区分语音信号与不需要的噪音。NS1可以对实时信号即时分析,将听觉结果聚焦于更靠前的信号并消除背景噪音,适用于语音对白及其它音乐相关处理。会超高频有损伤,降噪后声音发闷。对于音量小的部分,会消除,所以能对轻微的房混,能轻微消弱,对轻微的口水音,也有消弱作用。注意,只是消弱,而不能把房混口水音除去干净。占用 CPU 很低,零延迟降噪,但会产生 DC 直流偏移,尤其是男声偏移更重。
WNS:2015年出品,采样降噪,专注于人声音轨,旨在提供优秀的声音效果和极小的人工修复痕迹。无论是室内还是户外进行同期录音,在稳态或动态噪声的抑制方面,都可以安心。它采用了精密的设计,完美衰减在对话、旁白、配音以及广播中产生的噪音,并最大程度保留原始自然的声音。WNS 是 NS1 升级版,WNS 具有六个可调频段和一个大型的图形显示屏,可以针对问题频率实现精准识别;拥有 Suggest(建议)功能,可以通过先进的技术手段来分析信号噪音,并自动调整插件参数,以提供更为优化的起点。零延迟降噪,会产生 DC 直流偏移。
Clarity Vx:2022年出品,AI 降噪。
Clarity Vx
Waves Clarity Vx
:基于 AI神经网络的实时人声降噪插件,可有效消除录音中的空调声、交通噪音、房间回声等干扰,同时保留人声的原始音质。会切除 10K Hz 以上的部分。
- Neural Network,选择神经网络类型:
- Broad 1:适合室内环境比较安静的情况。即使有嘈杂声,离麦克风较远的情况。能保留声音细节。超过20%,开始衰减 10.5K 以上,超过30%,开始切除 10.5K 以上,超过 50%,开始暴力切除掉 10.5 K 以上。
- Broad 2:更加激进,适合背景噪音严重情况,把环境噪音分离出来,只保留主要人声。
- Broad ECO:适合对话,CPU占用率低,适合CPU资源紧张或需要快速渲染的情况。
Waves Clarity Vx
Pro:专业版,在基础版引擎上增加多频段处理功能,可将信号分为4个独立频段,每个频段可单独调整降噪强度、增益及旁通,实现手术级精准降噪。此外,Pro版支持全局VCA控制,保持多频段比例同步调整。占 CPU 大,延迟 44ms,适合后期制作。不切除超高频部分。
- 反射控制(Pro版独有):可修复降噪后丢失的自然空间感,避免人声过于干涩,尤其适合影视对白修复。
- 神经网络环境门限(Pro版独有):基于语音(而非音量)智能检测,自动降低语句间残留的环境噪音,大幅提升对话纯净度。
- 立体声宽度控制(Pro版强化):除基础版宽度调整外,Pro版支持立体声转单声道输出,适配更多后期工作流。
- 四种神经网络:
- Broad 1:通用型降噪,平衡处理中低频环境噪音(如空调、交通声)。
- Broad 1 HF:是 Broad 1的变体,可以更好地保持高频。专注高频噪音(如电流嘶嘶声、键盘敲击声)。保护人声齿音等高频细节,避免过度衰减。
- Broad 2:针对严重噪音。顽固低频噪音(如电器嗡嗡声、房间共振)。更强力降噪,音损也大,可能需配合「Presence」旋钮补偿高频损失。
- Broad ECO:低 CPU 占用模式(绿色叶子图标标识),适合实时处理或性能受限设备。牺牲少量精度换取流畅性,适合直播或低配置电脑。
- 高级的功能:6个频段。
- 6个频段处理不同的频率范围,每个频段都有独立的处理量、独奏、旁路、增量和纯增益控制。
- VCA控制所有6个频带,以调整全局处理量,保持多频带设置的比率。
- 反射控制,在降噪后恢复声音的自然反射。
- 语音敏感(而不是音量敏感)神经网络环境门,可以降低对话副本之间的残留环境(在无声部分)。
- 宽度控制,用于将立体声到单声道的L/R输出信号相加。
- 神经网络自动重置。((例如,在重新分配总线上,当Clarity Vx Pro的一个实例处理来自不同来源的交替语音和噪声配置文件时,网络处理器在检测到200毫秒的静音时会重置。)
- 内置限制器可防止数字削波/峰值,在通过插件反弹多个轨道时或在频带内应用纯增益增强后非常有用。
Clarity Vx-DeReverb
Waves Clarity Vx-DeReverb
Pro:是一款用于对话和人声的 AI 混响消除工具,能以更强大、更精确和更可控的方式实现混响消除功能。适合后期制作,也可实时处理录音。
- dialogue 2-3LSTM:该模式下人工智能处理引擎的神经网络架构层级配置,其核心作用是通过长短期记忆网络(LSTM)的深度优化实现对语音混响的智能识别与精准消除。具体解析如下:
- LSTM结构:代表"Long Short-Term Memory"(长短期记忆网络),是一种递归神经网络(RNN),擅长处理时间序列数据(如音频信号)中的长期依赖关系。
- 2-3层级:数字"2-3"表示神经网络中LSTM层的堆叠深度(2层或3层),层级越深,模型对复杂混响模式的解析能力越强,但计算负载也随之增加。
- 自适应混响消除:LSTM通过分析语音信号的时序特性(如混响衰减曲线、早期反射分布),动态区分人声主体与混响尾音,避免过度处理导致的语音失真。
- 多层架构优势:2-3层LSTM可分级提取特征——浅层捕捉瞬时混响(如房间反射),深层处理低频长尾混响(如大厅共鸣),实现更自然的去混响效果。
- 对话场景优化:针对语音的频谱特性(如辅音爆破音、元音共振峰)进行训练,显著增强人声清晰度与情感保留。
- 2LSTM:适用于常规对话场景(如 podcast、视频旁白),平衡处理效率与质量。
- 3LSTM:推荐用于极端混响环境(如教堂、仓库录音),通过更深的网络结构彻底清除顽固混响尾音。
- dialogue K=weight:对话处理的权重因子(Weight Factor),用于调整AI神经网络对语音频率的侧重强度,通过权重设置强化对话中的核心元素(如辅音和情感表达),有效抵消残留混响对细节的掩盖。从而优化去混响效果的精细度。该参数特别作用于平衡语音的自然度和清晰度,尤其在复杂录音环境中增强关键频段(如中高频)的保留,同时避免过度处理导致的人工化音质。结合插件的六频段连续控制,用户可根据录音特性微调"weight"值,实现动态调整混响消除的强度,确保语音恢复原始饱满度。
- dialogue EQ G=5:
dialogue EQ
:专为对话(如演讲或旁白)设计的均衡器模式,用于精准补偿对话中可能损失的频率(如人声的饱满度和临场感),优化清晰度和自然度。避免语音听起来扁平或人工化。G=5
:表示该模式下增益(Gain)值设定为 5,这是一个中等幅度的调整,旨在增强特定频率范围的临场感而不引入失真。通过针对性增强中高频段(通常对应语音清晰区域),它帮助突出细节(如辅音和情感表达),尤其适用于嘈杂或混响过重的录音环境。
Curves AQ
Waves Curves AQ
:自主型均衡器。采用生成式人工智能技术,用户只需点击“学习”按钮,系统即可自动分析音频内容,并根据音频的自然特质生成 5 种独特的均衡配置。这些配置并非传统预设曲线,而是基于频谱分析的原始处理结果。