Задача: Обработка и восстановление большого объёма архивных аудиозаписей — тысячи файлов с шумами, эхом и разным уровнем качества. Ручная работа с такими данными занимает слишком много времени и требует использования нескольких инструментов. Требовалось создать систему, которая автоматизирует очистку аудио, упрощает пакетную обработку и позволяет удобно контролировать результат. Спроектировано для работы с длительными задачами, отображения прогресса в реальном времени и обработки больших аудиоколлекций. Функциональность: - Очистка аудио с помощью AI с использованием различных инструментов (Resemble, VoiceFixer, DeepFilter, Denoiser, удаление эха, LavaSR) - Пакетная обработка больших аудиоколлекций с отслеживанием и управлением процессом - Встроенные инструменты для анализа аудио, сравнения результатов и визуализации спектрограмм - Гибкий рабочий процесс с файлами: сканирование, улучшение, восстановление оригиналов, скачивание, тегирование и безопасная отмена изменений - Обновление прогресса задач в реальном времени со стороны бэкенда Демо (интерфейс): https://audio-audit.pages.dev/ Публичная ссылка представляет собой только демо интерфейса; полноценная обработка запускается локально на компьютере пользователя. Технологии: Svelte • Node.js/Express • Python • FFmpeg • Audio ML модели