Đề cương khóa học

Cơ sở của Âm thanh và Tiếng ồn

  • Khái niệm chính: dạng sóng, tần số, biên độ và phạm vi động
  • Loại tiếng ồn: môi trường, thiết bị,artifact kỹ thuật số
  • Các phương pháp giảm tiếng ồn truyền thống so với AI

Tổng quan về Công cụ Cải thiện Âm thanh dựa trên AI

  • Cách mô hình AI xử lý và làm sạch âm thanh
  • So sánh công cụ: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Tùy chọn triển khai: cục bộ, đám mây và tích hợp thời gian thực

Sử dụng Krisp cho họp trực tuyến thời gian thực

  • Cài đặt và thiết lập trên Windows/macOS
  • Tích hợp với Zoom, Teams, và Skype
  • Kiểm tra âm thanh trực tiếp và giải quyết các vấn đề phổ biến

Nâng cao Ghi âm với Adobe Enhance

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

Triển khai RNNoise trong Pipelines 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

  • Chỉ số: tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu, độ trễ, ảnh hưởng CPU/GPU
  • Kiểm tra qua các trường hợp sử dụng: cuộc họp, ghi âm, âm thanh ngoài trời
  • Nhận thức của con người so với công cụ chấm điểm khách quan

Case Studies và Tích hợpWorkflow

  • Thiết lập họp doanh nghiệp cho các ngành luật pháp và tài chính
  • Giảm tiếng ồn trong quy trình sản xuất media
  • Làm sạch âm thanh để đánh giá bằng chứng và giám sát

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Requirements

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

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư âm thanh
  • Đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật CNTT
  • Các đơn vị sản xuất truyền thông
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories