RemoveVocals ऑडियो टीम
वे इंजीनियर और रिसर्चर्स जो इस साइट के हर टूल के पीछे ऑडियो मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और लॉन्च करते हैं।
अंतिम समीक्षा: 10 अप्रैल, 2026लेआ मोरो
लीड ML ऑडियो इंजीनियरLéa, Vocal Remover, Stem Splitter और Audio-to-Lyrics टूल्स के पीछे की मशीन-लर्निंग का नेतृत्व करती हैं। वे स्पेक्ट्रोग्राम-डोमेन न्यूरल सोर्स सेपरेशन में विशेषज्ञ हैं और उस पाइपलाइन को संचालित करती हैं जो रिसर्च-ग्रेड मॉडल्स को बिना किसी मापनीय गुणवत्ता हानि के ब्राउज़र इन-फेरेंस तक लाती है। म्यूज़िक इन्फॉर्मेशन रिट्रीवल में आठ वर्षों का अनुभव, इससे पहले एक स्ट्रीमिंग-प्लेटफ़ॉर्म रिसर्च लैब में ऑडियो R&D में कार्यरत थीं।
जूलियन बर्ट्रेंड
DSP इंजीनियरJulien टूलकिट के क्लासिकल DSP पहलू के प्रभारी हैं: फेज़-वोकोडर पिच चेंजर, टाइम-स्ट्रेचर, स्पेक्ट्रल-सब्ट्रैक्शन नॉइज़ रिड्यूसर, क्रोमाग्राम-आधारित Key Finder और ऑनसेट-डिटेक्शन BPM Finder। पूर्व ऑडियो-प्लगइन डेवलपर, C++ में रियल-टाइम DSP लिखने का एक दशक का अनुभव और हाल ही में WebAssembly तथा AudioWorklets में भी।
कैमिली रूसो
मास्टरिंग और QA लीडCamille लिसनिंग-पैनल और मास्टरिंग कार्य की देखरेख करती हैं। हर मॉडल अपडेट को पॉप, रॉक, हिप-हॉप, इलेक्ट्रॉनिक, क्लासिकल और स्पोकन वर्ड जैसी विभिन्न शैलियों के कमर्शियल ट्रैक्स के संदर्भ सेट के विरुद्ध सत्यापित किया जाता है। वे AI Mastering टूल के लाउडनेस, ट्रू-पीक और टोनल-बैलेंस लक्ष्यों को EBU R128 और स्ट्रीमिंग-प्लेटफ़ॉर्म मानकों के अनुरूप ट्यून भी करती हैं। मास्टरिंग इंजीनियरिंग और साइकोएकॉस्टिक्स में गहरी पृष्ठभूमि।
हम टूल पेज की समीक्षा कैसे करते हैं
RemoveVocals पर हर टूल पेज पर एक दृश्यमान "अंतिम अपडेट" बैज होता है और एक समीक्षक का नाम सूचीबद्ध होता है। हम पेज को कम से कम तिमाही में एक बार अपनी संपादकीय चेकलिस्ट से गुजारते हैं: अंतर्निहित मॉडल को एक नए सैंपल सेट के विरुद्ध फिर से परखते हैं, यदि सटीकता के आंकड़े बदले हों तो उन्हें अपडेट करते हैं, किसी भी प्रतिस्पर्धी तुलना को रिफ्रेश करते हैं और dateModified स्ट्रक्चर्ड डेटा में फ़ील्ड को अपडेट करते हैं। कोई भी महत्वपूर्ण परिवर्तन होने पर एक संक्षिप्त चेंजलॉग एंट्री भी जुड़ती है ब्लॉग.
संपादकीय मानक
हम प्रायोजित तुलनाएं नहीं करते, किसी भी लिस्टिकल में स्थान के लिए भुगतान नहीं लेते, और किसी टूल पेज को तब तक प्रकाशित नहीं करते जब तक वह कम से कम दो कमर्शियल विकल्पों के विरुद्ध ब्लाइंड A/B लिसनिंग टेस्ट में पास न हो जाए। जब हम कोई आंकड़ा — सटीकता, गति, SDR स्कोर — का दावा करते हैं, तो वह एक आंतरिक बेंचमार्क से आता है जिसे आप स्वयं वही टेस्ट फ़ाइल अपलोड करके दोहरा सकते हैं।
संपर्क
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