소리로 영상과 오디오를 자동 동기화 — 레코더를 함께 쓰는 카메라 한 대부터 완전한 멀티캠까지, 처음부터 정확하게.
모든 카메라와 레코더는 같은 소리를 담습니다. CamHeard는 이 오디오를 분석해 그에 맞춰 모든 클립을 정렬합니다 — 프레임 단위 정확도, 완전한 오프라인, 타임코드도 마커도 필요 없습니다.
동기화 도구는 결과를 다시 확인하지 않아도 믿을 수 있을 때에만 의미가 있습니다. CamHeard는 이 원칙을 중심으로 설계했고, 데모가 아닌 실제 촬영 현장에서 검증했습니다.
CamHeard는 당신의 장비가 이미 녹음한 오디오로 동기화합니다. 타임코드 장비도, 슬레이트도, 현장 준비도 필요 없이 — 기존 소재를 있는 그대로 동기화합니다.
모든 앵글을 한 번에 처리하세요. 샘플 단위로 정확히 맞추므로 결과는 한결같습니다 — 2분짜리 테이크든 4시간짜리 콘퍼런스든.
모든 처리는 로컬에서 오프라인으로 이뤄집니다. 업로드도, 클라우드 대기열도, 계정도 없이 — 엠바고나 NDA가 걸린 프로젝트에도 안심할 수 있는 선택입니다.
편집 프로그램이 기대하는 형식으로 완성된 멀티캠 타임라인을 내보내세요. 열어서 바로 편집하면 됩니다 — 정렬 정보가 시퀀스에 그대로 담겨 옵니다.
자체 개발한 첨단 오디오 분석 기술을 기반으로 합니다. 같은 소재는 언제나 같은 결과를 내며, 기준 편집본과 대조해 검증한 서브프레임 정확도를 제공합니다.
모든 처리는 당신의 Mac에서 오프라인으로 이뤄집니다. 아무것도 업로드되지 않고, 계정도 필요 없습니다.
모든 배치는 오디오 근거로 뒷받침됩니다. 확실한 일치가 없는 부분은 정직하게 검토 대상으로 표시되므로, 당신의 타임라인이 조용히 틀리는 일은 결코 없습니다.
한 세대의 편집자들이 의지하던 도구는 더 이상 판매되거나 업데이트되지 않습니다. CamHeard는 같은 일을 합니다 — 소리로 동기화하고, 활발히 발전하는 첨단 엔진 위에서 작동합니다.
| CamHeard | PluralEyes | |
|---|---|---|
| 여전히 판매·업데이트 중 | 예 — 활발한 개발 중 | 아니요 — 단종 |
| 라이선스 | 1회 구매, $129부터 | — |
| 완전한 오프라인 | 예 | 예 |
| 내보내기 | Premiere · Resolve · Final Cut | Premiere · Resolve · FCP |
| Apple Silicon 네이티브 | 예 — M 칩 Mac을 위해 개발 | 아니요 |
| 무료 등급 | 예 — 프로젝트당 20개 클립, 영구 | 아니요 |
모든 다운로드는 14일간의 정식 버전으로 시작합니다. 이후에는 소규모 프로젝트, 최대 20개 클립까지 영구 무료입니다.
예. CamHeard는 같은 급의 macOS 앱입니다. 레코더의 소리로 모든 카메라를 정렬하고, 결정론적이며 프레임 단위로 정확하고, 완전한 오프라인으로 작동하며, 구독 없이 한 번만 구매합니다.
아니요. CamHeard는 오직 소리로만 동기화하므로, 카메라와 레코더가 공통 타임코드를 갖지 않아도 작동합니다 — 울림이 큰 공간이나 서로 다른 마이크에서도 마찬가지입니다.
Adobe Premiere Pro (FCP7 XML), DaVinci Resolve, Final Cut Pro (FCPXML). 소재에 타임코드가 있으면 FCPXML은 가져오기 시 미디어를 자동으로 연결합니다.
모든 다운로드는 14일간의 정식 버전으로 시작합니다. 이후 무료 버전은 프로젝트당 최대 20개 클립을 영구히 동기화합니다. 1회 구매 라이선스는 $129 (Pro, 기기 1대) 또는 $239 (Studio, 기기 3대)입니다. 구독은 없습니다.
아니요. 모든 것이 당신의 Mac에서 로컬로 작동하며, 영상과 오디오는 컴퓨터를 벗어나지 않습니다.
Apple Silicon (M1 이상)에서 macOS 11 (Big Sur) 이상.
보통 몇 초에서 몇 분 정도이며, 소재 양에 따라 다릅니다. CamHeard는 각 클립의 오디오 트랙을 읽으므로 가장 큰 변수는 저장 장치 속도입니다. SSD(내장 또는 외장)에 있는 소재는 HDD보다 몇 배 빠르게 동기화됩니다. 여러 시간 분량의 대규모 촬영이라면 먼저 소재를 SSD로 복사하세요.
다음 촬영에서 CamHeard를 써 보세요 — 완벽한 정확성, 업로드 없음, 계정 불필요.
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