Reduksi noise audio

Setiap rekaman yang dibuat di luar ruangan berakustik terkendali membawa sesuatu yang tak Anda inginkan: kipas di langit-langit, kulkas dua ruangan jauhnya, lalu lintas dari jendela, desis samar dari preamp itu sendiri. Tak satu pun cukup keras untuk disadari saat merekam, dan semuanya jelas begitu orang lain mendengarkannya dengan headphone. Membuangnya adalah peningkatan terbesar yang tersedia bagi sebagian besar rekaman, dan biayanya tak lebih dari sedikit kehati-hatian pada penggeser kekuatan.

• Podcast dan wawancara: membersihkan noise ruangan di balik dialog agar sebuah episode terdengar seperti direkam di studio, bukan di kamar tamu.
• Sulih suara video: menyelaraskan narasi yang direkam di hari berbeda, ketika latarnya berubah sementara suaranya tidak.
• Kuliah dan rapat: menyelamatkan rekaman dari mikrofon laptop di seberang meja, di mana kipas lebih dekat daripada orang yang bicara.
• Piringan dan pita yang didigitalkan: membuang desis permukaan dan derik dari hasil salin tanpa membuat musik di baliknya menjadi tumpul.
• Rekaman lapangan: mengurangi gemuruh angin dan noise pegangan yang tak terhindarkan saat itu.

Reduksi noise bukan satu teknik. Pilihan yang tepat sepenuhnya bergantung pada isi rekaman, dan salah memilih adalah alasan umum orang menyimpulkan bahwa reduksi noise «merusak» audio.

• AI Suara — jaringan saraf yang dilatih mengenali ucapan manusia, yang mempertahankan suara dan membuang selebihnya. Karena ia memahami apa itu suara manusia alih-alih sekadar mengukur seberapa keras latarnya, ia membuang noise yang berubah seiring waktu — pintu, keyboard, kendaraan lewat — yang tak terjangkau filter berbasis ambang mana pun. Untuk ucapan, ini pilihan terkuat dengan selisih jauh. Kendalanya adalah hal yang sama yang membuatnya kuat: apa pun yang bukan ucapan dianggapnya noise, sehingga pada musik ia akan membuang sebagian besar rekaman.
• Spektral — memecah audio menjadi pita-pita frekuensi dan meredam setiap pita yang berada di bawah lantai noise yang Anda tetapkan. Ia tidak berpendapat tentang isi, jadi aman untuk musik, ambience, efek suara, dan apa pun. Ini pilihan bawaan yang tepat saat Anda ragu, dan satu-satunya mode yang bisa disetel tanpa lebih dulu mencari bagian sunyi.
• Profil noise — mesin spektral yang sama, tetapi lantai noise diukur dari rekaman Anda alih-alih ditebak. Pilih bagian yang isinya hanya noise dan bentuk persis itu dikurangkan dari seluruh berkas. Jika ambang biasa membuang semua yang pelan, profil membuang persis hal yang mengganggu — sehingga lebih sedikit sinyal yang ikut hilang.

Aturan praktisnya: ucapan pakai AI Suara, musik pakai Spektral, dan apa pun yang punya satu detik keheningan yang layak pakai profil. Jika sebuah mode membuang terlalu banyak, alat ini akan memberi tahu — ia mengukur ulang hasilnya dan menolak hasil yang rekamannya ikut runtuh bersama noise-nya.

Ini teknik yang dipakai para teknisi studio jauh sebelum perangkat lunak bisa melakukannya sendiri, dan sampai kini tetap yang paling akurat. Alih-alih memutuskan bahwa semua yang di bawah level tertentu adalah noise, alat ini menelaah bagian yang Anda tahu hanya berisi noise dan mengukur spektrum persisnya — berapa energi di 60 Hz, di 400 Hz, di 8 kHz, dan di seluruh rentang di antaranya. Bentuk itu kemudian dibuang dari seluruh rekaman.

• Ubah mode ke Profil noise. Gelombang di atas menjadi bisa dipilih.
• Cari bagian tanpa suara maupun musik — saat sebelum seseorang mulai bicara biasanya sempurna — lalu seret di atasnya. Sepertiga detik sudah cukup; dua detik lebih baik.
• Pilihan ditampilkan dalam detik, jadi Anda bisa memastikan ia pas di jeda dan tidak memotong kata pertama.
• Jalankan. Karena profil menggambarkan ruangan Anda yang sebenarnya, biasanya Anda butuh kekuatan lebih kecil daripada yang dibutuhkan ambang biasa untuk hasil yang sama — dan justru karena itulah lebih sedikit suara yang ikut terbuang.

Hampir semua alat reduksi noise mengembalikan berkas dan label yang menenangkan. Yang ini mengukur audio jadi dengan alat ukur yang sama seperti yang dipakai pada aslinya, lalu menampilkan kedua angkanya, agar Anda bisa menilai apakah pengaturan yang Anda pilih benar-benar berpengaruh.

• Lantai sebelum dan sesudah: level konten berkelanjutan paling pelan dalam berkas, dibaca dari byte yang akan Anda unduh alih-alih diramalkan dari pengaturan.
• Berapa yang terbuang: selisih keduanya, dalam dB. Sepuluh dB berarti latarnya kira-kira sepertiga sekeras sebelumnya.
• Berapa harganya: berapa banyak energi rekaman itu sendiri yang berubah. Hasil yang baik membuang banyak noise dan nyaris tak menyentuh sinyal; hasil yang buruk membuang keduanya, dan angka inilah yang menunjukkannya.
• Penolakan saat hasilnya salah: jika pengaturan ikut membuang rekamannya bersama noise, alat ini mengatakannya dan menyebut kontrol yang perlu diubah, alih-alih mengembalikan berkas kosong yang tampak benar dalam segala hal lainnya.

Sebagian hal yang merusak rekaman sebenarnya bukan noise, dan memperlakukannya sebagai noise justru membuang hal yang salah. Langkah-langkah ini berjalan sebelum peredam noise, karena masing-masing mengubah apa yang akan diukur peredam itu.

• Dengung listrik: dengungan tetap dari ground loop atau trafo di dekatnya, di 50 Hz di sebagian besar dunia dan 60 Hz di Amerika Utara. Ia adalah deret harmonik, bukan nada tunggal, jadi alat ini memotong frekuensi dasar dan sebanyak harmonik yang Anda minta — dan ia mendengarkan rekaman Anda lebih dulu untuk memberi tahu mana yang benar-benar ada.
• Gemuruh: energi bas sangat rendah dari pegangan, langkah kaki, angin, dan pendingin udara. Biasanya tak terdengar di speaker laptop dan sangat besar di headphone, dan memotongnya sebelum peredam mencegahnya mendominasi perkiraan noise.
• Klik dan derik: impuls yang ditambahkan piringan hitam atau pita yang rusak. Klik bersifat pita lebar, jadi membiarkannya meracuni setiap pengukuran sesudahnya — karena itulah penghilang klik berjalan pertama dalam rantai.
• Puncak terpotong: puncak rata yang tersisa ketika rekaman dibuat terlalu keras. Bentuknya direkonstruksi dari gelombang di kedua sisi, dan langkah ini berjalan paling awal karena sampel terpotong membawa energi yang tak pernah ada di ruangan.

Kegagalan khas reduksi noise bukanlah noise yang tersisa — melainkan suara yang terdengar seperti di dalam air. Semua kiat berikut berkisar pada pertukaran yang sama.

• Mulai rendah dan berhenti lebih awal. Naikkan kekuatan sampai noise hilang lalu berhenti. Melangkah lebih jauh tidak membuang noise tambahan, karena sudah tidak ada; yang terbuang justru suaranya.
• Pakai penghalusan sebelum menurunkan kekuatan. Kalau hasilnya terdengar metalik atau berair, naikkan dulu penghalusan. Ia menyebarkan reduksi ke pita frekuensi tetangga dan merupakan obat khusus untuk artefak itu.
• Bandingkan A/B dengan aslinya, pakai headphone. Sakelarnya mempertahankan posisi Anda, jadi Anda bisa bolak-balik pada kata yang sama. Artefak yang tak terlihat di speaker jelas terdengar di headphone, dan sebaliknya untuk gemuruh frekuensi rendah.
• Atasi dengung dengan pemotong, bukan dengan kekuatan. Menaikkan reduksi sampai dengungan hilang jauh lebih mahal bagi sinyal daripada pemotong yang hanya membuang frekuensi yang berdengung.
• Normalisasi setelahnya, bukan sebelumnya. Membuang noise sedikit menurunkan level keseluruhan, jadi tetapkan kenyaringan akhir setelah noise-nya hilang.

Powered by optimised audio processing algorithms.

• Normalisasi audio
• Hapus vokal
• Ekualiser audio
• Hapus keheningan
• Kompres audio
• Konverter audio