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课程时长 14 小时
课程大纲
音频与噪声基础
- 关键概念：波形、频率、振幅和动态范围
- 噪声类型：环境噪声、设备噪声、数字伪影
- 传统与AI驱动的降噪方法对比
AI音频增强工具概述
- AI模型如何处理和清洁音频
- 工具对比：Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voice
- 部署选项：本地、云端和实时集成
使用Krisp进行实时会议
- 在Windows/macOS上安装和设置
- 与Zoom、Teams和Skype集成
- 实时音频测试和常见问题排查
使用Adobe Enhance增强录音
- 上传并清洁播客类录音
- 局限性、延迟和质量控制
- 与Adobe Audition或Premiere结合使用
在自定义管道中部署RNNoise
- RNNoise开源库概述
- 使用FFmpeg编译和使用RNNoise
- 在监控或VoIP系统中的自定义集成
评估质量与性能
- 指标：信噪比、延迟、CPU/GPU影响
- 跨用例测试：会议、录音、现场音频
- 人类感知与客观评分工具
案例研究与工作流程集成
- 法律和金融行业的企业会议设置
- 媒体制作管道中的降噪
- 用于证据和监控审查的音频清洁
总结与后续步骤
要求
- 了解基本的数字音频概念
- 熟悉使用音频编辑或沟通工具
目标学员
- 音频工程师
- IT支持团队
- 媒体制作部门
