Struttura del corso

Fondamenti di Audio e Rumore

  • Concetti chiave: forma d'onda, frequenza, ampiezza ed intervallo dinamico
  • Tipi di rumore: ambientale, di equipaggiamento, artifact digitali
  • Approcci tradizionali vs AI-driven per la riduzione del rumore

Panoramica degli Strumenti di Miglioramento Audio basati su IA

  • Come i modelli AI elaborano e puliscono l'audio
  • Confronto degli strumenti: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Opzioni di distribuzione: locale, cloud ed integrazione in tempo reale

Utilizzo di Krisp per Conferenze in Tempo Reale

  • Installazione e configurazione su Windows/macOS
  • Integrazione con Zoom, Teams e Skype
  • Test audio live e soluzione di problemi comuni

Miglioramento delle Registrazioni con Adobe Enhance

  • Upload e pulizia di registrazioni stile podcast
  • Limitazioni, latenza e controllo qualità
  • Utilizzo in combinazione con Adobe Audition o Premiere

Implementazione di RNNoise in Pipeline Personalizzate

  • Panoramica della libreria open-source RNNoise
  • Compilazione e utilizzo di RNNoise con FFmpeg
  • Integrazioni personalizzate in sistemi di sorveglianza o VoIP

Valutazione della Qualità e delle Prestazioni

  • Metriche: rapporto segnale/rumore, latenza, impatto CPU/GPU
  • Testing attraverso casi d'uso: riunioni, registrazioni, audio di campo
  • Percezione umana vs strumenti di valutazione oggettiva

Studi di Caso e Integrazione nel Flusso di Lavoro

  • Configurazione di conferenze aziendali per settori legali e finanziari
  • Riduzione del rumore nelle pipeline di produzione multimediale
  • Pulizia dell'audio per la revisione di prove o sorveglianza

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Una comprensione dei concetti di base dell'audio digitale
  • Familiarità nell'utilizzo di strumenti di editing audio o comunicazione

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri del suono
  • Team di supporto IT
  • Unità di produzione multimediale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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