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Schulungsübersicht
Grundlagen von Audio und Rauschen
- Schlüsselkonzepte: Wellenform, Frequenz, Amplitude und Dynamikbereich
- Arten von Rauschen: Umgebungsrauschen, Geräte, digitale Artefakte
- Traditionelle vs. AI-getriebene Ansätze zur Rauschunterdrückung
Übersicht über AI-basierte Audioverbesserungstools
- Wie AI-Modelle Audio verarbeiten und reinigen
- Toolvergleich: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Deployment-Optionen: lokal, Cloud und Echtzeitintegration
Krisp für Echtzeitschulungen verwenden
- Installation und Einrichtung unter Windows/macOS
- Integration mit Zoom, Teams und Skype
- Live-Audiotests und Behandlung häufiger Probleme
Aufnahmen mit Adobe Enhance verbessern
- Hochladen und Reinigen von podcastähnlichen Aufnahmen
- Einschränkungen, Latenz und Qualitätskontrolle
- Kombinierte Nutzung mit Adobe Audition oder Premiere
RNNoise in benutzerdefinierten Pipelines einsetzen
- Überblick über die RNNoise-Open-Source-Bibliothek
- Kompilieren und Nutzen von RNNoise mit FFmpeg
- Benutzerdefinierte Integrationen in Überwachungs- oder VoIP-Systeme
Qualität und Leistung bewerten
- Metriken: Signal-Rausch-Verhältnis, Latenz, CPU/GPU-Auslastung
- Tests über verschiedene Anwendungsfälle: Meetings, Aufnahmen, Feldaudio
- Menschliche Wahrnehmung vs. objektive Bewertungstools
Fallstudien und Workflow-Integration
- Unternehmensschulungsszenarien für den Rechts- und Finanzsektor
- Rauschunterdrückung in Medienproduktionspipelines
- Audio-Reinigung für Beweise und Überwachungsüberprüfungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Ein Grundverständnis von digitalen Audio-Grundlagen
- Erfahrung mit dem Einsatz von Audiobearbeitungs- oder Kommunikationswerkzeugen
Zielgruppe
- Audio-Ingenieure
- IT-Support-Teams
- Medienproduktionseinheiten
14 Stunden