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Struttura del corso
Fondamenti sull’Audio e sul Rumore
- Concetti chiave: forma d’onda, frequenza, ampiezza e range dinamico
- Tipologie di rumore: ambientale, generato da apparecchiature o artefatti digitali
- Confronto tra metodi tradizionali e soluzioni basate sull’IA per la riduzione del rumore
Panoramica sugli Strumenti di Miglioramento Audio basati sull’IA
- Funzionamento dei modelli AI nell’elaborazione e nella pulizia del suono
- Confronto tra i diversi strumenti: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise e NVIDIA RTX Voice
- Modalità di implementazione: soluzioni locali, cloud o integrazioni in tempo reale
Utilizzo di Krisp nelle Videoconferenze in Tempo Reale
- Installazione e configurazione su Windows e macOS
- Integrazione con Zoom, Teams e Skype
- Prove audio dal vivo e risoluzione dei problemi più comuni
Miglioramento delle Registrazioni tramite Adobe Enhance
- Caricamento e pulizia di registrazioni simili a podcast
- Limitazioni, latenza e controllo della qualità sonora
- Integrazione con Adobe Audition o Premiere
Implementazione di RNNoise in Flussi di Lavoro Personalizzati
- Presentazione della libreria open source RNNoise
- Compilazione e utilizzo di RNNoise con FFmpeg
- Applicazioni specifiche in sistemi di sorveglianza o piattaforme VoIP
Valutazione della Qualità e delle Prestazioni
- Indicatori chiave: rapporto segnale/rumore, latenza, impatto sulle risorse di CPU/GPU
- Test in diversi contesti d’uso: riunioni, registrazioni e ambienti esterni
- Differenze tra percezione umana e strumenti di valutazione oggettiva
Studi di Caso ed Integrazione nei Flussi di Lavoro
- Configurazioni per videoconferenze aziendali in settori come legale e finanziario
- Applicazioni della riduzione del rumore nei processi di produzione mediatica
- Utilizzo per la pulizia audio in indagini forensi e analisi video-sorveglianza
Conclusioni e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti legati all’audio digitale
- Esperienza nell’utilizzo di strumenti per la modifica audio o comunicazioni
Destinatari del Corso
- Ingegneri del suono
- Team di supporto IT
- Unità di produzione mediatica
14 ore