Đề cương khóa học

Cơ bản về Âm thanh và Nhiễu

  • Các khái niệm chính: sóng âm, tần số, biên độ và phạm vi động
  • Các loại nhiễu: môi trường, thiết bị, hiện tượng kỹ thuật số
  • Phương pháp giảm nhiễu truyền thống so với phương pháp dựa trên AI

Tổng quan về Các Công cụ Cải thiện Âm thanh Bằng AI

  • Cách các mô hình AI xử lý và làm sạch âm thanh
  • So sánh công cụ: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Các tùy chọn triển khai: local, cloud và tích hợp thời gian thực

Sử dụng Krisp cho Hội nghị Thời gian Thực

  • Cài đặt và cấu hình trên Windows/macOS
  • Tích hợp với Zoom, Teams, và Skype
  • Kiểm tra âm thanh trực tiếp và giải quyết các vấn đề thường gặp

Cải thiện Ghi âm bằng Adobe Enhance

  • Tải lên và làm sạch ghi âm kiểu podcast
  • Hạn chế, độ trễ và kiểm soát chất lượng
  • Sử dụng kết hợp với Adobe Audition hoặc Premiere

Triển khai RNNoise trong Các Chuỗi Xử lý Tùy chỉnh

  • Tổng quan về thư viện mã nguồn mở RNNoise
  • Biên dịch và sử dụng RNNoise với FFmpeg
  • Tích hợp tùy chỉnh trong hệ thống giám sát hoặc VoIP

Đánh giá Chất lượng và Hiệu suất

  • Các chỉ số: tỷ lệ tín hiệu/tiếng ồn, độ trễ, tác động CPU/GPU
  • Kiểm tra trong các trường hợp sử dụng: cuộc họp, ghi âm, thu âm tại hiện trường
  • Cảm nhận của con người so với công cụ đánh giá khách quan

Các Trường hợp Nghiên cứu và Tích hợp Quy trình

  • Cài đặt hội nghị doanh nghiệp cho ngành luật và tài chính
  • Giảm nhiễu trong quy trình sản xuất truyền thông
  • Làm sạch âm thanh để đánh giá bằng chứng và giám sát

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm âm thanh số cơ bản
  • Quen thuộc với việc sử dụng công cụ chỉnh sửa âm thanh hoặc giao tiếp

Đối tượng

  • Kỹ sư âm thanh
  • Đội hỗ trợ IT
  • Đơn vị sản xuất truyền thông
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan