SDK

AI Noise Remover SDK

Elimina el ruido de fondo de grabaciones de voz, mejora la voz, normaliza la sonoridad, convierte y mide audio en tu propio ordenador o servidor. El audio no sale de la máquina y el procesamiento no necesita cuenta ni clave de API. El paquete de Python es loudness-audio-kit.

Instalar desde PyPI Ver el código en GitHub Pruébalo en tu navegador Guía de instalación

Eliminación de ruido en la voz

Reduce el ruido de fondo en grabaciones de voz con un modelo de voz local que funciona en la CPU.

Mejora de la voz

Eliminación de ruido, filtro de paso alto, compresión suave y normalización medida en un solo paso.

Normalización de sonoridad

Normalización en dos pasadas a un objetivo LUFS, con control del pico verdadero y avisos claros si no se alcanza.

Conversión

Exporta WAV, FLAC, MP3 u Opus desde formatos habituales, con la frecuencia de muestreo y los canales que elijas.

Mediciones e informes

Sonoridad, picos, RMS, silencios, equilibrio de canales y políticas de entrega, con informes HTML sin conexión.

Pensado para servicios

Límites configurables, trabajos simultáneos acotados y cancelación que limpia todo lo que deja.

Python

Usa Python 3.11 a 3.14 y una instalación local de FFmpeg. Instala el paquete en un entorno virtual y comprueba que el procesamiento funciona:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install loudness-audio-kit
loudness-audio processing-doctor

Procesa archivos desde Python:

from loudness_audio_kit import denoise, enhance, normalize, convert

denoise("recording.wav", "clean.wav")
enhance("podcast.mp3", "podcast-clean.wav", target_lufs=-16)
normalize("mix.wav", "mix-normalized.flac", target_lufs=-14, bit_depth=24)
convert("recording.m4a", "recording.opus", bitrate_kbps=128)

La guía de instalación explica FFmpeg en Windows, macOS y Linux, la primera eliminación de ruido, la compilación para JavaScript, la demo web local y los problemas más comunes. Guía de instalación

Línea de comandos

Las mismas operaciones están disponibles con el comando loudness-audio. Los resultados son JSON, y --progress informa del avance mientras se procesa un archivo.

loudness-audio denoise recording.wav --output clean.wav --progress
loudness-audio enhance podcast.mp3 --output enhanced.wav --target-lufs -16
loudness-audio normalize mix.wav --output normalized.flac --bit-depth 24
loudness-audio analyze enhanced.wav > analysis.json

JavaScript y TypeScript

La edición para Node.js (Node.js 22 o 24) está en el mismo repositorio de GitHub, con tipos de TypeScript. Compílala desde el código:

git clone https://github.com/Loudness-ai/ai-noise-remover-sdk.git
cd ai-noise-remover-sdk/javascript
npm ci --ignore-scripts
npm run build
node dist/cjs/cli.js processing-doctor

Tu audio se queda en local

El procesamiento se ejecuta por completo en el ordenador o servidor que ejecuta tu código. El audio nunca se sube a Loudness.ai y no intervienen cuentas, claves de API ni servidores de Loudness.ai.

Licencia

El código del SDK está disponible con la licencia MIT. El modelo de voz incluido se distribuye con sus propias condiciones, que el repositorio recoge en DISTRIBUTION-LICENSE y NOTICE.

¿Prefieres el navegador?

Usa el mismo tipo de procesamiento en línea, gratis: