KI-gestützte Audio-Optimierung und Rauschunterdrückung Schulung

Grundlagen von Audio und Rauschen

• Zentrale Konzepte: Wellenform, Frequenz, Amplitude und Dynamikumfang
• Rauscharten: Umgebungsgeräusche, Gerätegeräusche, digitale Artefakte
• Traditionelle versus KI-gestützte Ansätze zur Rauschunterdrückung

Überblick über KI-basierte Tools zur Audio-Optimierung

• Wie KI-Modelle Audio verarbeiten und reinigen
• Tool-Vergleich: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
• Einsatzoptionen: Lokal, in der Cloud und Echtzeit-Integration

Einsatz von Krisp für Echtzeit-Konferenzen

• Installation und Einrichtung unter Windows/macOS
• Integration mit Zoom, Teams und Skype
• Live-Teste der Audioqualität und Behebung häufiger Probleme

Aufwertung von Aufnahmen mit Adobe Enhance

• Hochladen und Bereinigung von Podcast-Aufnahmen
• Einschränkungen, Latenz und Qualitätskontrolle
• Kombination mit Adobe Audition oder Premiere

Deployment von RNNoise in benutzerdefinierten Pipelines

• Überblick über die Open-Source-Bibliothek RNNoise
• Kompilierung und Nutzung von RNNoise mit FFmpeg
• Benutzerdefinierte Integrationen in Überwachungs- oder VoIP-Systeme

Bewertung von Qualität und Leistung

• Metriken: Signal-Rausch-Abstand, Latenz, Auslastung von CPU/GPU
• Tests in verschiedenen Anwendungsfällen: Meetings, Aufnahmen, Außenaufnahmen
• Wahrnehmung durch den Menschen versus objektive Bewertungstools

Fallstudien und Workflow-Integration

• Einrichtung von Unternehmens-Konferenzen für die Bereiche Recht und Finanzen
• Rauschunterdrückung in Medienproduktions-Pipelines
• Audio-Bereinigung für die Überprüfung von Beweismitteln und Aufzeichnungen

Zusammenfassung und nächste Schritte