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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