/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
14 мая 2026

clear

Обработка аудиоАудио → аудио3 профессии

Clear локально очищает речевые записи от шума и реверберации и нормализует их громкость для подкастов, видео и голосовых приложений.

1 650скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Clear — модель для локального улучшения речи от desert-ant-labs. Она подавляет шум, уменьшает реверберацию и нормализует громкость, чтобы очистить записи с микрофонов телефона, гарнитуры или ноутбука, в том числе сделанные в кафе, офисе или необработанной комнате. Модель предназначена для подкастов, видео, голосовых приложений, интервью и записей встреч.

В репозитории представлены варианты clear-studio и clear-natural в форматах Core ML, ONNX и TFLite. Вариант studio стремится к тихому, чистому звучанию, а natural сохраняет часть комнатного фона, дыхания и артикуляционных деталей. Обработка выполняется на устройстве; для Core ML заявлена оптимизация под Apple Neural Engine. Модель принимает моно- или стереозвук с частотой 48 кГц и выдаёт очищенный звук.

Clear ориентирована именно на речь: музыка, эффекты и другие невокальные сигналы могут подавляться как шум, а перекрывающиеся голоса не разделяются. Это не модель распознавания речи, синтеза или изменения голоса. В README приведены условия совместимости SDK для платформ Apple и варианты для Android; лицензия указана в метаданных как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • очистка шумных записей подкастов
  • подавление фонового шума в аудио встреч
  • улучшение звука встроенного микрофона телефона или ноутбука
  • уменьшение реверберации в домашних записях речи
  • нормализация громкости голосовых записей
  • очистка аудио с Bluetooth-гарнитуры

Ограничения

Модель рассчитана на речь: музыка, эффекты и невокальные сигналы могут подавляться, а перекрывающиеся голоса не разделяются. Она не выполняет транскрибацию, синтез или изменение голоса.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Clear

Studio sound, no cloud bill.

On-device speech enhancement: denoise, dereverb, and loudness-normalize.

Record in a coffee shop and get studio sound, for podcasters, video creators and voice apps.

Reduce noise, clean up audio, normalize volume. Works on noisy 48kHz mono or stereo audio: meeting recorders, bluetooth microphones, built-in phone mics, a laptop in a coffee shop.

Runs entirely on the Apple Neural Engine via Core ML, and on Android via LiteRT. iOS 27 and macOS 27 add provisional Core AI builds of both variants. The Core ML assets use the iOS 16 model format; the Swift SDK currently supports iOS 17+ and macOS 14+.

Sound

Delivers a rich, present, close-miked podcast sound.

  • Denoised. HVAC, keyboard clicks, mouse rustle, mic bumps, room hum, laptop fans, coffee shop background, all pulled down without chewing consonants.
  • Dereverbed. Untreated bedrooms, offices and hotel rooms come out sounding closer to a treated studio. The model does not add reverberation of its own.
  • Warm and present. Low-mids brought forward so voice sits comfortably in a mix rather than sounding thin or distant.
  • Sibilance-safe. No harsh peaks introduced when cleaning up S / T / F consonants.
  • No pumping or musical-noise artefacts. Breaths, plosives and vocal texture stay intact.

Variants

Two variants ship. They take the same input, produce the same output format and cost the same to run, so switching between them is a one-line change in the SDK. Pick by the sound you want, not by platform: both ship for every runtime.

clear-studio

The default. Quiet, studio-like character; silences sit close to true zero.

Best for solo podcasts, tutorials, voiceover, video demos, screen recordings, and anything that wants a clean broadcast feel.

FilePurposeSize
clear-studio.mlmodelcCore ML for the Apple Neural Engine (iOS 16 model format)9.0MB
clear-studio.mlmodelc.zipSame compiled model, zipped8.6MB
clear-studio.onnxCross-platform ONNX24MB

clear-natural

Preserves room tone, breath, and lip texture.

For treated podcast studios, intentional voiceover, interviews where the room is part of the take, and remote guest recordings where absolute silence would sound wrong.

FilePurposeSize
clear-natural.mlmodelcCore ML for the Apple Neural Engine (iOS 16 model format)9.0MB
clear-natural.mlmodelc.zipSame compiled model, zipped8.6MB
clear-natural.onnxCross-platform ONNX24MB

Performance

The Core ML variants are optimized for the Apple Neural Engine. MLComputePlan confirms that all 492 model operations run on ANE.

clear-studio, whole SDK pipeline on a 60-second clip, best of three:

DeviceRealtime factor
iPhone 16 Pro302x
MacBook Pro (M5)345x

On iPhone 16 Pro, first-ever model loading takes approximately 3.4 seconds while Core ML compiles the ANE program. Cached launches load in approximately 62ms; applications should warm the model in the background.

Core AI

clear-studio.aimodel and clear-natural.aimodel are Core AI builds for iOS 27 and macOS 27, with fp16 weights. On an iPhone 17 Pro the studio variant runs the whole SDK pipeline at 413x realtime, against 366x for the Core ML build on the same device and clip.

These files are provisional. The Core AI toolchain is in beta and its asset format has changed between beta releases, so both will be rebuilt against the released toolchain. No SDK resolves them yet.

Try it

PlatformsiOS, macOS, tvOS, visionOS, Android, Linux, Windows, Browser, Node
Weightsv0.3.0

Install

Swift (requirements)

.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core.git", from: "3.6.0")

Then add the Clear product to your target.

Kotlin (requirements)

implementation("ai.desertant:clear:3.6.0")

JavaScript (requirements)

npm i @desert-ant-labs/clear @litertjs/core   # browser
npm i @desert-ant-labs/clear                  # Node, prebuilt native core

What it's good for

  • Meeting recorders. Zoom, Teams, Meet, Detail exports, single or multi-speaker.
  • Bluetooth microphones. AirPods, Sony, headset mics.
  • Mobile devices. iPhone and Android built-in microphone recordings, voice notes, field recordings.
  • Laptop built-in microphones. MacBook and PC built-in mics.
  • Untreated rooms. Bedrooms, hotel rooms, kitchens, coffee shops.

Whenever the pitch is messy recording in, clean audio out.

What it is not

  • Not a general-purpose audio denoiser. Speech is the target; music, effects, and non-vocal signals get pulled down as noise.
  • Not a source separator. Overlapping speakers stay overlapping.
  • Not a voice changer, cloner, or transcription model.

Keywords

speech enhancement · noise suppression · dereverberation · speech denoising · reduce noise · clean up audio · normalize volume · turn a recording into studio sound · messy recording in clean audio out · podcast audio · voice cleanup · meeting recorder cleanup · bluetooth microphone cleanup · mobile device audio · built-in microphone · on-device audio · edge ML · Core ML · ONNX · iOS speech enhancement · Android speech enhancement · real-time speech enhancement · studio sound · podcast sound · Apple Neural Engine · ANE

License

Desert Ant Labs Source-Available License. Free for most apps, and a commercial license is required at scale. Full terms are at the link. Licensing: licensing@desertant.com.

See THIRD_PARTY_NOTICES.md.

Citation

@software{clear_2026,
  title  = {Clear: On-device speech enhancement: denoise, dereverb, and loudness-normalize},
  author = {Desert Ant Labs},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/desert-ant-labs/clear},
}

© 2026 Desert Ant Labs · https://desertant.com

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.

Ревизия весов
2951946

0 моделей