Il Team Audio di RemoveVocals

Gli ingegneri e i ricercatori che progettano, addestrano e rilasciano i modelli audio alla base di ogni strumento su questo sito.

Ultima revisione: 10 aprile 2026
RemoveVocals è sviluppato da un piccolo team specializzato di ingegneri audio con sede a Parigi, Francia. Tra di noi copriamo l'intero stack: separazione neurale delle sorgenti, DSP classico, valutazione all'ascolto di livello mastering — così ogni strumento del sito viene validato dall'inizio alla fine prima del rilascio. Pubblichiamo sotto il nome del team e revisioniamo ogni pagina degli strumenti almeno una volta al trimestre, confrontandola con i pesi del modello più recenti e i test di ascolto.

Léa Moreau

Responsabile Ingegneria Audio ML

Léa guida il lavoro di machine learning dietro gli strumenti Vocal Remover, Stem Splitter e Audio-to-Lyrics. È specializzata nella separazione neurale delle sorgenti nel dominio degli spettrogrammi e gestisce il pipeline che trasferisce i modelli di livello ricerca verso l'inferenza in-browser senza perdite di qualità misurabili. Otto anni di esperienza nel music information retrieval, precedentemente in R&D audio presso un laboratorio di ricerca di una piattaforma streaming.

Separazione delle sorgentiAudio neuraleWebAssemblyAnalisi degli spettrogrammiMIR

Julien Bertrand

Ingegnere DSP

Julien si occupa del lato DSP classico del toolkit: il modificatore di tonalità phase-vocoder, il time-stretcher, il riduttore di rumore a sottrazione spettrale, il Key Finder basato sul chromagramma e il BPM Finder a rilevamento degli onset. Ex sviluppatore di plug-in audio con un decennio di esperienza nella scrittura di DSP in tempo reale in C++ e, più di recente, in WebAssembly e AudioWorklets.

DSPVocoder di faseSottrazione spettraleChromagrammaStima del BPMRilevamento della tonalità

Camille Rousseau

Responsabile Mastering & QA

Camille coordina il pannello di ascolto e il lavoro di mastering. Ogni aggiornamento del modello viene validato rispetto a un set di riferimento di tracce commerciali che spaziano dal pop al rock, hip-hop, elettronica, classica e parlato. Si occupa inoltre di calibrare i target di loudness, true-peak e bilanciamento tonale dello strumento AI Mastering per allinearsi alle norme EBU R128 e alle specifiche delle piattaforme streaming. Formazione in mastering engineering e psicoacustica.

MasteringPsicoacusticaEBU R128True-peakTest di ascolto

Come revisioniamo le pagine degli strumenti

Ogni pagina degli strumenti su RemoveVocals mostra un badge "ultimo aggiornamento" visibile e indica il revisore. Rieseguiamo la pagina attraverso la nostra checklist editoriale almeno una volta al trimestre: ritestiamo il modello sottostante su un nuovo set di campioni, aggiorniamo le statistiche di accuratezza se cambiate, aggiorniamo eventuali confronti con la concorrenza e incrementiamo il dateModified campo nei dati strutturati. Qualsiasi modifica significativa genera inoltre una breve voce di changelog nel blog.

Standard editoriali

Non eseguiamo confronti sponsorizzati, non accettiamo pagamenti per il posizionamento in nessuna lista e non pubblichiamo una pagina strumento finché non ha superato un test di ascolto A/B cieco rispetto ad almeno due alternative commerciali. Quando citiamo una statistica — accuratezza, velocità, punteggio SDR — proviene da un benchmark interno che puoi riprodurre tu stesso caricando lo stesso file di test.

Contatti

Contatta il team tramite la pagina About. Per richieste legali, di licenza o stampa, consulta la Note Legali.