GPU-powered video enhancement through a SaaS platform. Remove noise, optimize bitrates, and enhance visual quality automatically.
Post-IBC: Bob Raikes on Wavelet Beam IRIS.BROADCAST explained AI Wavelet Beam explained AI Per Shot Encoding explained AI
🏆 IBC2026 Winner
IRIS noise management integrated into the MXL workflow
Authentic film look at low bitrates, with grain tables developed from scratch
Video bandwidth optimization
Clean signals for broadcast AI, AI cameras, CCTV analytics and autonomous systems: cleaner input, better inference
Any video in any resolution and bandwidth in the best possible quality
Reduce bitrates by up to 30% while maintaining visual quality through advanced noise management
We are DVNR
Per-Title, Per-Shot, and Content-Adaptive Encoding
Decreasing the noise levels before de-bayering
AI-driven video upscaling
Quality audits, encoding pipelines, GPU and MXL engineering, FFmpeg training
Searchable archive of all LinkedIn articles and posts
AI This podcast was generated with the help of AI.
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info@waveletbeam.comAt Wavelet Beam, we are shaping the future of Broadcast, Film and OTT services by providing unique signal processing algorithms and state-of-the-art GPU workflows. Our mission is to equip video professionals with intelligent, scalable tools that maximize visual quality while radically increasing technical efficiency.
The IRIS family covers the whole signal chain, from camera RAW to live production and VOD delivery. Select a product to learn more:
IRIS is a major innovation for AI video workflows. AI models often fail when they move from testing to live transmission, because they learn sensor noise and compression artifacts instead of real scene content. Standard denoisers blur exactly the details these models need. IRIS lifts the true signal out of the noise, fully automatically and without blurring, so neural networks get clean, detailed input from every camera source. The result: higher detection confidence, better tracking continuity and more reliable AI in live broadcast, edge devices and machine vision. We are also building AI-based Media Functions that run directly inside live broadcast pipelines via MXL and DMF.
We believe the future of live production is fully software-defined. That is why Wavelet Beam actively contributes to the open-source Media eXchange Layer (MXL) and the Dynamic Media Facility (DMF) architecture. IRIS runs as a native MXL Media Function inside a Docker container.
Averages can hide visible quality drops. Besides VMAF and PSNR, we use QBVE (Quadratic Bad VMAF Energy), which only measures the failure energy below a quality floor. This way, a few broken scenes cannot be hidden behind many good ones, and encoder comparisons stay honest.
Wavelet Beam's technology enables encoders to precisely distinguish between noise and true image content. Our pipelines run fully automated on NVIDIA GPUs, with flexible Kubernetes integration as well as via Docker and VMs: on-premises, in the cloud, hybrid or through our SaaS platform. Whether restoring legacy archives or enhancing real-time live content, we build for seamless integration, energy efficiency and scalability.
We are always looking for broadcasters, VOD platforms and technology partners who want to test our pipeline on their own material. For IP protection, we present our latest demos and side-by-side benchmarks in direct sessions.
DIRK HILDEBRANDT
CTO at Wavelet Beam
+49 5258 2090116
info[at]waveletbeam.com
Book an appointment with Dirk Hildebrandt: info@waveletbeam.com
Impressum gemäß § 5 TmG
Dirk Hildebrandt |Frieda-Nadig-Weg 3a | 33154 Salzkotten
+49 5258 2090116
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Quelle: eRecht24.de
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