Курс за обучение по Подобряване на аудио и намаляване на шума с изкуствен интелект

Основи на аудиото и шума

• Ключови концепции: форма на вълната, честота, амплитуда и динамичен диапазон
• Видове шум: от околната среда, оборудване, цифрови артефакти
• Традиционни спрямо AI-базирани подходи за намаляване на шума

Преглед на базираните на AI инструменти за подобряване на аудио

• Как AI моделите обработват и почистват аудио
• Сравнение на инструменти: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
• Опции за внедряване: локално, облачно и интеграция в реално време

Използване на Krisp за конферентни разговори в реално време

• Инсталиране и настройка на Windows/macOS
• Интеграция със Zoom, Teams и Skype
• Тестове на живо на аудио и отстраняване на често срещани проблеми

Подобряване на записи с Adobe Enhance

• Качване и почистване на записи в стил подкаст
• Ограничения, латентност и контрол на качеството
• Използване в комбинация с Adobe Audition или Premiere

Внедряване на RNNoise в персонализирани поточни процеси

• Преглед на библиотеката с отворен код RNNoise
• Компилиране и използване на RNNoise с FFmpeg
• Персонализирани интеграции в системи за наблюдение или VoIP

Оценка на качеството и производителността

• Показатели: съотношение сигнал/шум, латентност, влияние върху CPU/GPU
• Тестване в различни случаи на употреба: срещи, записи, теренно аудио
• Човешко възприятие спрямо обективни инструменти за оценяване

Казуси и интеграция в работни процеси

• Корпоративна настройка за конферентни разговори в правния и финансовия сектор
• Намаляване на шума в поточни процеси за медийна продукция
• Почистване на аудио за преглед на доказателства и наблюдение

Обобщение и следващи стъпки