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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 réduction de bruit pilotée par l'IA
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 dépannage des problèmes courants
Amélioration des enregistrements avec Adobe Enhance
- Téléchargement et nettoyage des enregistrements de style podcast
- Limites, latence et contrôle de la qualité
- Utilisation conjointe 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-sur-bruit, latence, impact sur le CPU/GPU
- Tests dans divers cas d'utilisation : réunions, enregistrements, audio sur le terrain
- Perception humaine versus outils de notation objectifs
Études de cas et intégration dans les flux de travail
- Configuration de visioconférence d'entreprise pour les secteurs juridique et financier
- Réduction du bruit dans les pipelines de production média
- Nettoyage audio pour la révision des preuves et de la surveillance
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
Public cible
- Ingénieurs du son
- Équipes de support IT
- Unités de production média
14 Heures