Supertone Clear レビュー・使い方

Supertone / ノイズ除去

Supertone Clear レビュー・使い方

声・背景音・リバーブを分けて調整するAI系プラグイン。配信、歌、ナレーションのノイズ除去で非常に使いやすい。

ボイスノイズ除去リバーブ除去ダイアログ分離AI/自動ノイズ除去
Supertone Clear
メーカーSupertone
カテゴリノイズ除去
主な用途声のノイズ除去 / リバーブ除去 / 配信・ナレーション整音
価格区分 / 定番度有料 / 超定番

Supertone Clearはどんなプラグインか

注目ポイント
  • ボイス、バックグラウンド音、リバーブを分けて操作できます。ノイズ除去と残響除去を一つの画面で判断しやすい構成です。
  • 配信や動画制作で、再生しながら声の明瞭度を確認できます。処理量を上げたときの遅れやCPU負荷も確認します。
  • 音声分離ニューラルネットワークで、声をノイズや残響から切り離します。強い処理では子音や息の質感を確認します。
  • AU、VST3、VST、AAX形式、44.1kHz、48kHz、96kHz対応が示されています。Windows/Mac環境で導入しやすい仕様です。

Supertone Clearは、ノイズと残響を声から分離して調整する音声クリーニングプラグインです。ボイス、バックグラウンド音、リバーブを3つのノブで扱う設計で、会話やナレーションを短時間で聞き取りやすくする用途に向きます。

不要なノイズや過剰な残響を取り除くだけでなく、セリフを削除してバックグラウンド音を活かす用途にも触れられています。ポストプロダクション、動画編集、配信、音楽制作など、声を中心にした素材で使いやすい製品です。

Supertone独自の音声分離ニューラルネットワークは、アーティファクトを抑えながら声をノイズや残響から切り離す方向の処理です。強くかける場合は、子音、息、声の芯、乾きすぎ、背景音の残り方を日本語音声デモや公式デモで確認します。

主な特徴

声、背景音、残響を分けて聴く

Clearは、声だけを前に出すのか、背景音を残すのか、声に乗ったリバーブを減らすのかを3つのノブで分けて判断します。

配信からポストプロダクションまで使う

ポストプロダクションエンジニア、動画編集者、ストリーマー、ミュージシャン向けの製品として説明されています。声中心の素材で広く使えるのが特徴です。

仕様を確認して導入する

AU、VST3、VST、AAX形式、44.1kHz/48kHz/96kHz、Windows 10以降、macOS 10.13以降、Apple Silicon M1/M2/M3対応が示されています。

ユーザー評価の傾向

よく評価される傾向があるポイント

  • 声の明瞭度を上げやすい
  • 残響も扱える
  • 音声デモが豊富

注意点

  • 音楽素材全体の修復には向かない
  • 強くかけると加工感が出る
  • 声以外の素材では要確認

Supertone Clearの役割と比較判断

対象Supertone Clearの役割運用で確認すること
ボイス声の芯を残し、会話やナレーションを聞き取りやすくする役割です。子音、息、声の自然さ、処理後の距離感を確認します。
バックグラウンド音環境音を下げる、またはセリフを削って背景音を残す判断に使います。無音部の違和感、背景の残し方、動画とのなじみを確認します。
リバーブ声に乗った過剰な残響を減らし、近さと明瞭度を調整します。乾きすぎ、尾音の切れ方、元の空間感を確認します。
汎用ノイズ除去Clearは声を中心にした音声分離で、音楽素材全体の修復とは位置づけが違います。声以外の素材では副作用が出ないか、処理量を控えめに確認します。

公式サウンドデモ

声 examples
01 Garret v01 EN jaluu6
01 Garret v01 JP f7ljuf
01 Garret v01 KR yudrkw
Nix A

公式ページに掲載されている音源デモです。音色や質感の違いを確認できます。

購入先

Official

メーカー公式ページで製品情報を確認

公式サイトを見る

仕様・動作条件

【対応形式・環境】

AU、VST3、VST、AAX形式、44.1kHz/48kHz/96kHz、Windows 10以降 64ビット、macOS 10.13以降、Apple Silicon M1/M2/M3対応が示されています。

【運用上の確認】

リアルタイム処理やAI/機械学習系の処理ではCPU負荷が変わります。試用版や公式デモで、素材ごとの副作用と処理負荷を確認してください。

※システム条件は掲載時点の内容です。最新の対応状況は公式サイトで確認してください。

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この記事を書いた人

音脳ラボ運営。宅録・DTM・歌ってみたを中心に、実体験ベースで音作りを研究しています。

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