iZotope 推出 Photon，以 12 个机器学习模型实现本地分轨与降噪

iZotope 推出 Photon，利用 12 个定制训练的机器学习模型，在桌面端通过本地 GPU 加速完成音轨分离和降噪，也可作为 ARA 插件在 DAW 中调整立体声素材。该产品由 iZotope 与 Boris FX 的研究团队合作开发，支持从任意片段位置开始预览处理结果，并允许组合运行多个模型及快速切换。

分轨模型包括用于音乐的 Music – 4 Stems Ultra、可拆分底鼓等五类鼓声的 Drums – 5 Stems、最多分离六名说话者的 Voice Separator、分离人声与音乐的 Voice – 2 Stems，以及将素材拆成对白、音乐、音效和其他内容的 Cinema – 4 Stems。降噪部分包含 Voice Restore、Indoor、Indoor Noisy、Outdoor、Outdoor Traffic 和 Outdoor Wind，分别面向语音修复、室内混响与环境噪声，以及交通、城市和强风噪声。

Photon 的模型在本地 GPU 上运行，无需上传素材；Model Manager 可下载新增或更新的模型，无需重新安装软件。导出格式包括 WAV、FLAC、MP3，也可按源视频格式导出并保留原始视频流。Photon 现已提供，early cyber 优惠持续至 2026 年 12 月 7 日，具体价格需登录 iZotope.com 查看。