Найдите склейки и монтажные стыки в любой аудиозаписи

Бесплатный браузерный инструмент, который ищет точки склейки — места, где аудио было разрезано, соединено или отредактировано. Шесть криминалистических детекторов (спектральный поток, шумовой фон, фаза ENF, скачок тона, смена тембра, отсчётные щелчки) голосуют за каждые 50 мс аудио и показывают кандидатов с миллисекундной точностью.

Как обнаружить склейки

1

Загрузите аудио- или видеофайл (MP3, WAV, OGG, FLAC, M4A, AAC, MP4, WebM).

2

Дождитесь завершения работы шести детекторов — обычно 1–3 секунды на несколько минут аудио.

3

Прочитайте вердикт и эвристическую оценку; чистые записи остаются зелёными.

4

Изучите красные маркеры на таймлайне; кликните по маркеру, чтобы прослушать 1,5 с контекста.

5

Раскройте «Почему помечено?» в карточке склейки — увидите, какие детекторы сработали и почему.

6

Экспортируйте TXT или JSON, если нужен отчёт для криминалистического workflow.

Найдите все стыки и редактирования в записи

✂️
Загрузите аудио или видео для анализа
MP3, WAV, OGG, FLAC, M4A, AAC, MP4, WebM
✂️
Ищу склейки…
Эвристическая оценка: 0% (эвристика, не статистика)
Как это работает?

Восемь независимых детекторов работают на равномерной сетке по 50 мс. Каждый нормирован относительно собственной статистики файла (μ + k·σ) и комбинируется со взвешенными коэффициентами в общий счёт. Пики выше порога извлекаются как кандидаты на склейку и объединяются в радиусе 250 мс.

fused = Σ wᵢ · σᵢ(сигналᵢ), кандидат_склейки = local_max(fused) ≥ 0,55

  • Спектральный поток — межкадровое изменение STFT
  • Точка разрыва шумового фона — лог-отношение 10-го перцентиля RMS
  • Щелчок — пик второй разности относительно локального RMS
  • ENF (50 / 60 Гц) частота + фаза — квадратурный детектор плюс пик FFT с параболической интерполяцией; точность ниже 1 Гц
  • Тон (F0) — автокорреляция, лог-отношение в озвученных кадрах
  • MFCC — 26 мел-полос, L2-расстояние по 13 коэффициентам
  • Бикогерентность — нормированный биспектр, усреднённый по (f₁, f₂) ∈ [200 Гц, 2 кГц]
  • Прокси RIR — отношение поздней энергии (50–200 мс после онсета к пику) на окне 1 с

Когда ENF или RIR отсутствуют (запись на улице, сухой микс, непрерывный тон) их вес перераспределяется пропорционально между остальными детекторами, чтобы сводный счёт оставался сопоставимым между разными типами записей.

Источники: Grigoras (2007) — ENF criterion; Duxbury et al. (2003) — onset detection; Davis & Mermelstein (1980) — MFCC; Nikias & Petropulu (1993) — higher-order spectra.

Таймлайн со спектрограммой · кликните, чтобы прослушать
0:00.000 / 0:00
Обнаруженные склейки 0
Показывать только:
🧪 Валидация в браузере

Синтезирует набор тестовых сценариев в вашем браузере и прогоняет детектор на каждом — так вы можете самостоятельно проверить наши метрики. Тестовые файлы не скачиваются — всё генерируется локально через Web Audio.

Опубликовано