现场录音修复
Keleeke 现场录音修复模型针对现场噪声、距离感与录音瑕疵进行智能修复，让采访、演出、纪实录音更清晰、更自然。
现场录音修复能做什么
降低人群、空调、街噪等背景干扰，让人声更突出。
三步完成修复
支持常见音频与视频格式，源文件质量越高效果越好。
常见应用场景
采访/播客外录、演出记录、会议纪要、纪录片同期声、课堂录音等。
试听 AI Stem Splitter
分离表现
示例音频展示 AI Stem Splitter 在线分轨的音质与稳定性，帮助你快速了解人声与伴奏的分离效果与听感差异。
原始混音
分离人声
伴奏轨道
*音频样本来自公共领域库，仅供演示。实际效果取决于源文件质量。
使用步骤
三步拿到干净分轨
无需命令行或安装软件，使用 AI Stem Splitter 即可在浏览器内完成专业级音轨分离。
01 · 上传文件
通过预签名链接安全上传音/视频素材，立即启动 AI Stem Splitter 分离任务。
02 · 选择分离模式
选择适合的分离模式（如去人声、提取人声或多轨分离），系统自动匹配最佳模型并实时显示进度。
03 · 无损下载
GPU 加速完成后后，即可无损下载人声、伴奏或多轨文件，也可一键打包输出。
价格方案
按处理分钟计费，额度永久有效
15 分钟免费额度；Plus/Pro 分钟永久有效；按次付费仅本次可用。
用户反馈入口
他们都在用 AI Stem Splitter
来自音乐人、制作人、剪辑师与教育者的真实体验，见证 AI Stem Splitter 在创作与生产中的高效表现。
"AI Stem Splitter 的多轨分离很稳，我把鼓、贝斯、人声拖进工程，几乎不用再做修复。"
"线上分轨速度快，客户要伴奏和人声版本时，我能在一个流程内完成交付。"
"短视频口播拆分后，声音更干净，混剪效率提升很多。"
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"短视频口播拆分后，声音更干净，混剪效率提升很多。"
"排练时把人声和伴奏分开，学生能更清楚听到自己的声部。"
"做 remix 最怕人声残留，AI Stem Splitter 给到的 vocal stem 可直接用。"
"课程示例用多轨分离展示编曲结构，学生理解更快，教学更顺。"
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