Corso di formazione Miglioramento audio e riduzione del rumore basati su IA

Fondamenti di audio e rumore

• Concetti chiave: forma d'onda, frequenza, ampiezza e gamma dinamica
• Tipi di rumore: ambientale, da apparecchiatura, artefatti digitali
• Approcci tradizionali rispetto a quelli guidati dall'IA per la riduzione del rumore

Panoramica sugli strumenti di miglioramento audio basati su IA

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

Uso di Krisp per le videoconferenze in tempo reale

• Installazione e configurazione su Windows/macOS
• Integrazione con Zoom, Teams e Skype
• Test audio in diretta e risoluzione di problemi comuni

Miglioramento delle registrazioni con Adobe Enhance

• Caricamento e pulizia di registrazioni in stile podcast
• Limiti, latenza e controllo della qualità
• Utilizzo in combinazione con Adobe Audition o Premiere

Implementazione di RNNoise in pipeline personalizzate

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

Valutazione di qualità e prestazioni

• Metriche: rapporto segnale-rumore, latenza, impatto su CPU/GPU
• Test su diversi casi d'uso: riunioni, registrazioni, audio da campo
• Percezione umana rispetto a strumenti di scoring oggettivo

Studi di caso e integrazione nei flussi di lavoro

• Configurazione di videoconferenze aziendali per i settori legale e finanziario
• Riduzione del rumore nelle pipeline di produzione media
• Pulizia audio per la revisione di prove e sorveglianza

Riepilogo e prossimi passi