Plan du cours

Fondements de l'audio et du bruit

  • Concepts clés : onde sonore, fréquence, amplitude et gamme dynamique
  • Types de bruits : environnementaux, dus aux équipements, artefacts numériques
  • Approches traditionnelles vs basées sur l'IA pour la réduction du bruit

Aperçu des outils d'amélioration audio basés sur l'IA

  • Comment les modèles IA traitent et nettoient l'audio
  • Comparaison des outils : Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Options de déploiement : local, cloud et intégration en temps réel

Utilisation de Krisp pour les conférences en temps réel

  • Installation et configuration sur Windows/macOS
  • Intégration avec Zoom, Teams et Skype
  • Tests audio en direct et dépannage des problèmes courants

Amélioration des enregistrements avec Adobe Enhance

  • Téléchargement et nettoyage d'enregistrements au style podcast
  • Limitations, latence et contrôle de qualité
  • Utilisation combinée avec Adobe Audition ou Premiere

Déploiement de RNNoise dans des pipelines personnalisés

  • Aperçu de la bibliothèque open-source RNNoise
  • Compilation et utilisation de RNNoise avec FFmpeg
  • Intégrations personnalisées dans les systèmes de surveillance ou VoIP

Évaluation de la qualité et des performances

  • Métriques : rapport signal-bruit, latence, impact CPU/GPU
  • Tests selon les cas d'utilisation : réunions, enregistrements, audio sur le terrain
  • Perception humaine vs outils de notation objective

Études de cas et intégration des workflows

  • Configuration de conférence d'entreprise pour les secteurs juridique et financier
  • Réduction du bruit dans les pipelines de production média
  • Nettoyage audio pour la revue d'évidence ou de surveillance

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du son numérique
  • Familiarité avec l'utilisation d'outils d'édition audio ou de communication

Public cible

  • Ingénieurs du son
  • Équipes de support technique
  • Unités de production média
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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