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

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