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课程大纲
音频与噪音基础
- 关键概念:波形、频率、振幅、动态范围
- 噪音类型:环境噪音、设备噪音、数位杂讯
- 传统与AI驱动的噪音消除方法对比
基于AI的音频增强工具概述
- AI模型如何处理与清理音频
- 工具比较:Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voice
- 部署选项:本地、云端、即时整合
使用Krisp进行即时会议
- 在Windows/macOS上的安装与设定
- 与Zoom、Teams、Skype的整合
- 即时音频测试与常见问题排查
使用Adobe Enhance增强录音
- 上传与清理播客风格录音
- 限制、延迟与品质控制
- 与Adobe Audition或Premiere结合使用
在自定义流程中部署RNNoise
- RNNoise开源库概述
- 使用FFmpeg编译与使用RNNoise
- 在监控或VoIP系统中的自定义整合
评估品质与性能
- 指标:信噪比、延迟、CPU/GPU影响
- 跨使用案例测试:会议、录音、现场音频
- 人类感知与客观评分工具对比
案例研究与工作流程整合
- 法律与金融领域的企业会议设置
- 媒体制作流程中的噪音消除
- 证据与监控审查中的音频清理
总结与下一步
要求
- 对基本数位音频概念的理解
- 熟悉使用音频编辑或沟通工具
目标受众
- 音频工程师
- IT支援团队
- 媒体制作单位
14 小时