Qhero ClearCut: Automatiza la edición de tu video con IA, cortes de silencio y masterización de audio (Todo en Uno)

Seamos honestos: editar videos es un 20% creatividad y un 80% trabajo de carpintería digital.

Si eres creador de contenido, conoces el dolor. Grabas durante unas horas, pero tu video final dura 15 minutos. El resto es silencio, tú respirando, tú bebiendo agua o el camión de la basura pasando por tu calle. Pasarse tres horas en Premiere o DaVinci Resolve solo cortando las partes muertas (el famoso rippling delete) no es editar. Es sufrir.

Y luego está el audio. ¿Tu habitación tiene eco? ¿El ventilador de tu PC suena como una turbina? Arreglar eso requiere conocimientos de ingeniería de sonido, plugins VST caros y mucho oído.

Pero, ¿y si pudieras ejecutar un script y que algo hiciera todo el trabajo sucio por ti? Deja de buscar. Hemos encontrado (y analizado el código fuente de) la solución definitiva.

¿Qué es Qhero ClearCut? (Snippet Bait)

Es una herramienta de post-producción automatizada de código abierto basada en Python. A diferencia de editores tradicionales, Qhero ClearCut utiliza Inteligencia Artificial (DeepFilterNet) para reconstruir tu voz, elimina el ruido de fondo, aplica una cadena de masterización profesional (EQ, compresión, De-esser) y, finalmente, detecta y elimina automáticamente todos los silencios del video o audio.

No es un filtro barato. Es como tener a un ingeniero de sonido y a un asistente de edición trabajando en tu PC a velocidad luz.

Bajo el Capó: ¿Por qué suena tan bien? (Análisis Técnico)

Muchos scripts de “edición automática” en GitHub son básicos: detectan si el volumen baja de -40dB y cortan. El resultado suele ser robótico y el audio sigue sonando amateur.

Analizando el código fuente de la versión v3.40 de ClearCut, encontramos que la magia ocurre en su “Motor Selectivo”. Esto es lo que hace con tu archivo crudo:

1. La Fase de Limpieza (DeepFilterNet)

El script no usa una simple “puerta de ruido” (noise gate). Utiliza DeepFilterNet, una red neuronal profunda que entiende la diferencia entre la voz humana y todo lo demás.

Dato Geek: A diferencia de RNNoise (usado en OBS), DeepFilterNet reconstruye frecuencias perdidas, haciendo que tu voz suene llena y natural, no como si hablaras por un teléfono viejo.

2. La Cadena de Masterización (DSP)

Aquí es donde Qhero ClearCut humilla a la competencia. El script inyecta una cadena de filtros FFmpeg digna de un estudio. Mira lo que hace automáticamente:

• HighPass Filter (115Hz): Elimina el estruendo grave (golpes en la mesa, aire acondicionado) sin tocar la voz masculina o femenina.

• Ecualización Quirúrgica:

  • Corte de “Barro” (250Hz – 350Hz): Reduce esas frecuencias que hacen que tu voz suene “encajonada” o nasal.

  • Brillo / Air (12kHz): Añade ese crujido profesional y nitidez en los agudos que escuchas en los podcasts top.

• Dinámica: Aplica un De-esser (para matar esas “S” silbantes) y un Compresor Multibanda para que, grites o susurres, el volumen sea siempre perfecto.

• Loudness Standard: Normaliza todo a -16 LUFS, el estándar de oro para YouTube y Podcasts.

Los Dos Modos de Operación

Una de las genialidades de la versión v3.40 es que no siempre necesitas un martillo para clavar un clavo. El script ofrece dos rutas:

Nota del Editor: El modo “Solo Cortes” incluye un fix de FPS que soluciona el temido error de la “pantalla negra” que ocurre al editar videos con tasa de cuadros variable (VFR) en otros programas.

Guía de Instalación y Uso (Paso a Paso)

No te asustes por la palabra “código”. Si sabes copiar y pegar, puedes usar esto.

Requisitos Previos

Necesitas tener Python 3.10 instalado en tu sistema. (El script es muy específico con esto para garantizar compatibilidad con las librerías de IA).

Paso 1: Descarga el Repositorio

Ve al GitHub oficial y descarga el proyecto:

👉 GitHub: qhero256/ClearCut

Paso 2: Las Dependencias (El truco de oro)

El script incluye una celda de instalación maestra. Ojo aquí, porque para que la IA funcione, necesitas las “Golden Versions” de Torch. Ejecuta la celda que dice:

%pip install "torch==2.0.1" "torchaudio==2.0.2" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Esto asegura que tu tarjeta gráfica (si tienes NVIDIA) ayude a procesar el audio en segundos.

Paso 3: Configura tu Misión

Abre el archivo .ipynb en VS Code o Jupyter Notebook. Busca la ZONA DE CONFIGURACIÓN MAESTRA. Solo tienes que tocar esto:

1. "ARCHIVO": Pega la ruta de tu video o audio (ej: C:VideosGameplay.mp4).

2. "SOLO_CORTES": Ponlo en True si solo quieres cortar, o False si quieres la magia de la IA.

Paso 4: Ejecutar y Disfrutar

Dale al botón de “Play”. Verás un dashboard visual increíble (gracias a la librería rich) que te muestra el progreso, la reducción de ruido y el renderizado.

Al finalizar, tendrás un archivo _Master.mp4 (o .wav) listo para subir a YouTube o para darle los toques finales en tu editor favorito.

¿Por qué usar esto y no Adobe Podcast?

Adobe Podcast es genial, pero…

1. Es de pago (o tiene límites estrictos en la versión free).

2. Subes tus datos a la nube (privacidad, ¿hola?).

3. Tarda en subir y bajar.

Qhero ClearCut es local. Se ejecuta en tu máquina. Sin límites de tiempo. Sin internet. Y te permite ajustar parámetros técnicos como el umbral de la puerta de ruido (GATE_THRESHOLD) si eres un usuario avanzado.

Conclusión Geekine

La automatización no viene a quitarnos el trabajo creativo, viene a quitarnos el trabajo aburrido. Qhero ClearCut es una de esas herramientas “Hidden Gem” en GitHub que, una vez pruebas, no puedes dejar.

Si valoras tu tiempo y la calidad de tus oídos (y los de tu audiencia), dale una oportunidad. ¿Te animas a probarlo? Descárgalo, pruébalo con tu peor audio y cuéntanos en los comentarios si la IA logró salvarlo.

Imagen: Pexels