トルコのAI搭載オーディオ処理プラットフォーム「Clear Voice」は、学術論文から生まれ、ブラウザ上で直接録音の背景ノイズを除去する。ガジ大学のコンピュータ工学の学生、ムハンメド・エミン・コルクト氏によって開発されたこのツールは、ポッドキャスト、会議、インタビュー、教育用録音を対象とし、ハム音、風、電気的なパチパチ音、部屋の反響などのノイズを低減しつつ、音声の明瞭さと自然さを保つ。このプロジェクトは、コルクト氏が第34回IEEE信号処理・通信応用会議（SIU 2026）で発表した論文「騒がしい環境における音声強調のための深層学習モデルの比較分析」に由来する。研究では、騒がしい音声に対する深層学習モデルを比較し、ノイズ抑制、自然さ、処理速度を評価した。全ファイルに1つのモデルを適用する代わりに、コルクト氏はマルチモデルプラットフォームを構築した。「Clear Voiceは、学術研究を製品に変えることから直接生まれました」と彼は語った。「騒がしい録音に対するさまざまな深層学習モデルの性能を比較しました。各モデルが異なる条件で優れていることを確認しました。これらの結果を論文に残すのではなく、日常使用のためのアクセスしやすいプラットフォームに変えたいと思いました。」このプラットフォームは、処理能力と強調特性が異なる5つのモデル（V1〜V5）を提供し、ユーザーが録音の性質に合わせてツールを選択できるようにする。例えば、安定したエアコンのハム音と、屋外インタビューでの交通音や風を区別する。ユーザーは音声をアップロードし、モデルを選択し、ダウンロード前に元の音声と比較できるクリーンな出力を受け取る。ウェブベースのサービスは、MP3、WAV、M4A、FLAC形式をサポートする。使用例には、自宅録音のポッドキャストの背景ノイズ低減、フィールドインタビューからの交通音や風の除去、オンライ
