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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: