Améliorer un audio : outil gratuit
Améliorer un audio nettoie podcasts, interviews et voix enregistrées en une passe : réduction du bruit, filtres contre le grondement et les pops, de-esser, un niveleur qui égalise les voix faibles et fortes et normalisation à −16, −14 ou −23 LUFS avec limiteur de crête. Il peut aussi raccourcir les longues pauses et couper les mots de remplissage avant d'enregistrer un WAV, un MP3 ou la vidéo.
- Sonie:
- Podcast −16, streaming −14, EBU −23 LUFS
- Coupes:
- Longues pauses et mots de remplissage
- Résultat:
- WAV, MP3, vidéo, étiquettes Audacity
- Prix:
- Gratuit
- Fonctionne:
- En local, dans votre navigateur
- Envoi de fichiers:
- Aucun : ils ne quittent jamais votre appareil
- Compte:
- Inutile
Réponses rapides
Mon enregistrement est-il envoyé en ligne ?
Non. Réduction du bruit, nivellement, sonie et coupes se font dans le navigateur. Uniquement quand Cut filler words est activé, le modèle de reconnaissance vocale (Whisper Base : 140 Mo sur le processeur, 210 Mo avec WebGPU) est téléchargé une fois depuis Hugging Face ; il tourne lui aussi sur votre appareil et l'enregistrement n'en sort jamais.
Que fait le niveleur ?
Il mesure le niveau de la parole sur une fenêtre de 2 secondes, sans compter les pauses, et monte les passages faibles ou baisse les forts jusqu'à 12 dB, pour que chaque voix arrive à peu près au même niveau. Dans les pauses le gain ne dépasse jamais celui de la parole qui les entoure : le bruit de fond n'est pas pompé. Un compresseur doux égalise ensuite le reste.
Pour l'instant, l'interface de l'outil est en anglais.
Traité sur votre appareil : vos fichiers ne sont jamais envoyés. Comment ça marche
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Comment utiliser l'outil Améliorer un audio
- Déposez un podcast, une interview, un cours ou une vidéo.
- Choisissez le nettoyage (Noise reduction, Remove rumble, De-esser, Pop filter), le Leveler et le Loudness target, et s'il faut utiliser Shorten long pauses ou Cut filler words.
- Cliquez sur Enhance, puis comparez A (original) et B (amélioré) en écoutant ; décochez les mots de remplissage à garder et cliquez sur Update.
- Téléchargez le WAV ou le MP3, la vidéo avec sa nouvelle bande son ou la liste des coupes pour Audacity.
Crédits et open source
Notre propre code et des bibliothèques open source. Merci aux personnes qui font vivre ces projets.
- web-noise-suppressor© 翠 / green (sapphi-red); includes RNNoise (Xiph.Org, Jean-Marc Valin; BSD-3-Clause), SpeexDSP (Xiph.Org; BSD-3-Clause), GTCRN (Rong Xiaobin; MIT) and the PFFFT FFT library (Julien Pommier; FFTPACK-derived BSD-like license) · MIT
- wavesurfer.js© katspaugh and contributors · BSD-3-Clause
- Mediabunny© Vanilagy and contributors · MPL-2.0
- lamejs© LAME project; JavaScript port by Alex Zhukov; ESM fork by Breezystack · LGPL-3.0
- Transformers.js© Hugging Face, Inc. and contributors · Apache-2.0
- ONNX Runtime Web© Microsoft Corporation · MIT
API de la plateforme web utilisées : Web Workers, WebAssembly, Web Audio API, WebCodecs, File API, localStorage.
- RNNoise model weights par Jean-Marc Valin / Xiph.Org Foundation (rnnoise-wasm build by Shiguredo Inc.) (BSD-3-Clause (rnnoise-wasm Apache-2.0))
- GTCRN speech enhancement model par Rong Xiaobin (GTCRN); WebAssembly build by sapphi-red (MIT)
- SpeexDSP preprocessor par Xiph.Org Foundation, Jean-Marc Valin and contributors (BSD-3-Clause)
- Whisper tiny / base / small (ONNX, timestamped exports) par OpenAI (model); onnx-community (ONNX conversion) (MIT (openai/whisper; the Hugging Face model cards list Apache-2.0))
- Whisper large-v3-turbo (ONNX, timestamped export) par OpenAI (model); onnx-community (ONNX conversion) (MIT)
Textes complets des licences : mentions tierces · tous les crédits
Questions fréquentes
Quelle cible de sonie choisir ?
Podcast (−16 LUFS, −1 dBTP) est la spécification courante des hébergeurs de podcasts et d'Apple Podcasts ; YouTube et le streaming utilisent −14 LUFS ; EBU R128 (−23 LUFS) vaut pour la télévision et la radio européennes et ATSC A/85 (−24 LUFS, −2 dBTP) pour la télévision américaine. La carte du résultat affiche la sonie et le true peak mesurés sur votre fichier.
Comment les mots de remplissage sont-ils trouvés ?
La reconnaissance vocale (Whisper, Base par défaut) reçoit une transcription d'exemple qui garde ses « euh » et « heu », si bien qu'elle écrit la plupart des mots de remplissage au lieu de les omettre ; ceux-là sont cochés pour la coupe. Les sons tenus entre les mots (une voix tenue 0,2 s ou plus sur une hauteur presque plate) sont listés sans coche. Sur une réunion en anglais de 14 minutes du corpus AMI, 78 % des coupes cochées étaient des mots de remplissage ou des murmures, et 33 de ses 70 mots de remplissage ont été trouvés. Vérifiez la liste avec Listen avant de télécharger.
Puis-je améliorer le son d'une vidéo ?
Oui. Déposez la vidéo et utilisez Video with enhanced audio : l'image est copiée sans modification et seule la bande son est remplacée. Les coupes de pauses et de mots de remplissage sont désactivées pour les vidéos, car retirer de l'audio décalerait le son par rapport à l'image.
Supprime-t-il l'écho ou reconstruit-il une voix étouffée ?
Non. Il réduit le bruit de fond derrière la parole, pas la réverbération de la pièce, et il ne recrée pas les aigus absents d'un enregistrement téléphonique ou à faible débit.