План на курса

Основи на аудио и шумове

  • Ключови концепции: вълнова форма, честота, амплитуда и динамичен диапазон
  • Видове шум: околната среда, оборудването, цифрови артефакти
  • Традиционни спрямо AI-подкрепени подходи за редуциране на шумовете

Обзор на AI-базирани инструменти за подобряване на аудио

  • Какво правят AI моделите за обработка и чистене на аудио
  • Сравнение между инструменти: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Опции за разгъваряне: локално, облак и реално-временна интеграция

Използване на Krisp за реално-временни конференции

  • Инсталация и настройка в Windows/macOS
  • Интеграция с Zoom, Teams и Skype
  • Реални аудио тестове и преодоляване на най-честите проблеми

Подобряване на записи с Adobe Enhance

  • Качене и чистене на подкаст-подобни записи
  • Ограничения, латентност и контрол на качеството
  • Използване в комбинация с Adobe Audition или Premiere

Разгъваряне на RNNoise в персонализирани pipeline-и

  • Обзор на RNNoise open-source библиотека
  • Компилиране и използване на RNNoise с FFmpeg
  • Персонализирани интеграции в системи за наблюдение или VoIP

Оценка на качеството и производителността

  • Метрики: отношението сигнал-шум, латентност, въздействие на CPU/GPU
  • Тестове по различни употреби: срещи, записи, полев аудио
  • Човешка перцепция спрямо обективните оценки

Кейс стадии и интеграция на workflow-ове

  • Конфигуриране за конференции във фирми от правната и финансовата сфера
  • Редуциране на шумовете в медийни производствени pipeline-и
  • Чистене на аудио за доказателства и обзора на наблюденията

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции за дигитален аудио
  • Основни познания и опит с аудио редактори или комуникационни инструменти

Публика

  • Аудио инженери
  • ИТ поддръжки
  • Медийни производствени единици
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории