課程簡介

音頻與噪音基礎

  • 關鍵概念:波形、頻率、振幅、動態範圍
  • 噪音類型:環境噪音、設備噪音、數位雜訊
  • 傳統與AI驅動的噪音消除方法對比

基於AI的音頻增強工具概述

  • AI模型如何處理與清理音頻
  • 工具比較:Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voice
  • 部署選項:本地、雲端、即時整合

使用Krisp進行即時會議

  • 在Windows/macOS上的安裝與設定
  • 與Zoom、Teams、Skype的整合
  • 即時音頻測試與常見問題排查

使用Adobe Enhance增強錄音

  • 上傳與清理播客風格錄音
  • 限制、延遲與品質控制
  • 與Adobe Audition或Premiere結合使用

在自定義流程中部署RNNoise

  • RNNoise開源庫概述
  • 使用FFmpeg編譯與使用RNNoise
  • 在監控或VoIP系統中的自定義整合

評估品質與性能

  • 指標:信噪比、延遲、CPU/GPU影響
  • 跨使用案例測試:會議、錄音、現場音頻
  • 人類感知與客觀評分工具對比

案例研究與工作流程整合

  • 法律與金融領域的企業會議設置
  • 媒體製作流程中的噪音消除
  • 證據與監控審查中的音頻清理

總結與下一步

最低要求

  • 對基本數位音頻概念的理解
  • 熟悉使用音頻編輯或溝通工具

目標受眾

  • 音頻工程師
  • IT支援團隊
  • 媒體製作單位
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類