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Plan du cours
Fondamentaux de l’audio et du bruit
- Concepts clés : forme d’onde, fréquence, amplitude et dynamique
- Types de bruit : environnemental, matériel, artefacts numériques
- Approches traditionnelles versus l’IA pour la réduction du bruit
Aperçu des outils d’Amélioration audio basés sur l’IA
- Comment les modèles d’IA traitent et nettoient l’audio
- Comparaison d’outils : Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Options de déploiement : local, cloud et intégration en temps réel
Utilisation de Krisp pour la visioconférence en temps réel
- Installation et configuration sur Windows/macOS
- Intégration avec Zoom, Teams et Skype
- Tests audio en direct et résolution des problèmes courants
Amélioration des enregistrements avec Adobe Enhance
- Téléchargement et nettoyage d’enregistrements de type podcast
- Limites, latence et contrôle de la qualité
- Utilisation conjointe avec Adobe Audition ou Premiere
Déploiement de RNNoise dans des pipelines personnalisés
- Présentation de la bibliothèque open source RNNoise
- Compilation et utilisation de RNNoise avec FFmpeg
- Intégrations personnalisées dans les systèmes de vidéosurveillance ou de voix sur IP
Évaluation de la qualité et des performances
- Indicateurs : rapport signal/bruit, latence, impact sur le CPU/GPU
- Tests dans divers contextes : réunions, enregistrements, audio sur le terrain
- Perception humaine versus outils de notation objectifs
Études de cas et intégration aux flux de travail
- Configuration de visioconférence d’entreprise pour les secteurs juridique et financier
- Réduction du bruit dans les pipelines de production médiatique
- Nettoyage audio pour l’examen des preuves et de la vidéosurveillance
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l’audio numérique
- Familiarité avec l’utilisation d’outils d’édition audio ou de communication
Audience
- Ingénieurs du son
- Équipes de support informatique
- Units de production médiatique
14 Heures