我们都喜欢认为自己投资的工具是市面上最好的。打开任何专业音频论坛或社交群组，你都会看到人们争论哪款插件最适合哪种用途。降噪工具也不例外。现在，大多数人都知道，过去几年降噪领域取得了显著进步，尤其是机器学习的广泛应用推动了降噪算法的发展。尽管如此，依然无法宣称存在一个绝对“最好”的降噪插件。为什么？因为不同的降噪工具在不同的方面各有千秋，而“最好的”选择完全取决于手头的任务。
万能解决方案的误解
降噪并非通用的过程。不同的插件基于不同的算法、工作流程和使用场景设计。有些擅长处理宽频噪声，而其他则擅长去除嘀嗒声、嗡嗡声或特定频率的伪影。某些在粗糙吉他录音上效果惊艳的工具，应用到对话录音时可能会效果不佳。
说到对话修复，去年我们进行了一次盲听测试，将6种专门针对对话的降噪工具相互对比。在测试中，我们用每种插件分别处理了4段不同的含噪对话。根据社区成员的投票结果，显然没有哪款工具是绝对的胜者。在这4次测试中，每次都有不同的插件表现最佳。
哪种工具适合你？
早在2023年底，我写了一篇题为《专业人士在选择降噪工具时应考虑的因素》的文章。我不会在这里赘述全文，你可以自己去阅读。总的来说，我探讨了一些可能影响你选择工具的因素，包括成本、用途和功能、易用性以及CPU占用率等。
在讨论如何选择降噪工具时，还有一个关键因素值得考虑：时间。许多降噪工具都能在轨道上实时运行。对我来说，对话是最常需要清理的内容，我常用的实时降噪插件包括Accentize dxRevive Pro、Acon Digital Extract: Dialogue、iZotope RX 11 Dialogue Isolate，偶尔也会用Waves Clarity Vx。我之所以会使用多种工具（即便是专门为了清理语音），也是因为之前的盲听测试清楚地表明：某款工具可能在特定录音上效果最佳，而另一款工具则可能更适合不同嗓音或不同类型的噪音。当我无需实时处理，但希望快速获得高质量且省力的结果时，我通常会选择Hush Pro。这是一款专为Apple Silicon Mac设计的AudioSuite插件，在分离对话与噪音、混响方面表现出色。它的渲染速度相当快，因此我很乐意采用这一流程，以获得通常都非常出色的效果。
当然，降噪的应用范围远不止对话。你可能需要从乐器录音或音效中去除噪声。在这种情况下，一个专门针对对话训练的插件几乎派不上用场，尽管它在设计初衷的领域可能表现得很出色。此外，你可能并不想完全消除所有噪声，而是希望减少或去除某些特定噪声，同时保留其他部分。这时，拥有一套更全面的降噪工具和频谱编辑功能就会非常实用。当然，我们有不少选择。
就我个人而言，在频谱编辑方面，我一直偏爱的工具是iZotope RX。它允许我利用频谱图和编辑工具手动定位并选择性地减少噪声，同时提供了一系列丰富的专用处理模块，数量众多，无法在此一一列举，但包括像de-rustle（去沙沙声）、de-wind（去风噪）和mouth de-click（去口噪）这样的功能。这些都是针对特定任务的精准处理。
作为RX的替代选择，我也很青睐Acon Digital Acoustica。它的功能配置与RX有一些交集，我更偏好Acoustica中某些处理器的效果，例如DePlosive: Dialogue，我发现它的表现尤为出色。Acoustica的频谱编辑功能同样非常优秀，考虑到软件价格相对较低，我认为它的性价比非常高。
最近，我开始尝试使用Steinberg SpectraLayers。它内置了频谱编辑器，但更独特的是它能将音频分离成多个层次。它包含了许多AI辅助处理功能，例如Unmix Noisy Speech，正如其名所示，这一功能可以将带噪对话录音拆分为两个层次：一个是语音，一个是噪声。分离完成后，你可以选择静音其中一层而保留另一层，或者根据需要调整两者的平衡。此外，它还有其他拆混功能，比如Unmix Song，它能将一首完全混音的曲目分解为成多个主干（Stems），包括人声、鼓、吉他、钢琴、萨克斯和铜管、贝斯等。同样，拆分后，你可以重新调整平衡或按需手动编辑。说到这里，SpectraLayers的一大亮点在于其分离过程是非破坏性的。音频被拆分到不同层次后，所有层次的总和仍能精确还原原始音频。每个层次在频谱图上以不同颜色显示，你可以单独播放某层进行试听或编辑。如果某些内容被分错了层，例如吉他声混入人声层，你可以使用转移工具将其移到正确的层次，同时依然保持所有内容的完整性。除了我刚提到的这些拆混功能外，SpectraLayers还提供了更多选择，同时囊括了一些常见的降噪模块，如de-hum（去嗡声）、de-click（去咔嗒声）、de-clip（去削波）、de-reverb（去混响），甚至还有ambience match（环境匹配）。
结论
综合考虑我上面提到的各种观点，不难看出为何不存在单一的“终极”降噪工具。变量太多，使用场景也千差万别。有时，某款软件的用户可能会抱怨它无法完成特定任务，或批评其他软件缺乏自家软件的功能。但这种看法可能有些偏颇。如果所有降噪软件都能做到完全相同的事情，最终只会变得千篇一律。我们需要不同的软件来应对不同的任务和需求，同时必须权衡结果质量、成本以及使用效率。因此，如果想在多种不同场景下尽可能高效地降低噪声，拥有一个多样化的降噪工具组合仍是最佳选择。
你在日常工作中都使用哪些降噪工具？欢迎在评论中与我们分享！
作者：Julian Rodgers
编译：Logic Loc
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