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Schulungsübersicht
Grundlagen von Audio und Rauschen
- Schlüsselkonzepte: Wellenform, Frequenz, Amplitude und Dynamikbereich
- Arten von Rauschen: Umgebungsrauschen, Gerätegeräusche, digitale Artefakte
- Traditionelle vs. KI-gestützte Ansätze zur Rauschunterdrückung
Übersicht über KI-basierte Tools zur Audioverbesserung
- Wie KI-Modelle Audio verarbeiten und bereinigen
- Toolvergleich: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Bereitstellungsoptionen: lokal, cloudbasiert und Echtzeit-Integration
Einsatz von Krisp für Echtzeit-Konferenzen
- Installation und Einrichtung unter Windows/macOS
- Integration mit Zoom, Teams und Skype
- Live-Audiotests und Fehlerbehebung bei häufigen Problemen
Verbesserung von Aufzeichnungen mit Adobe Enhance
- Hochladen und Bereinigen von Podcast-ähnlichen Aufnahmen
- Einschränkungen, Latenzzeit und Qualitätskontrolle
- Kombinierte Nutzung mit Adobe Audition oder Premiere
Bereitstellung von RNNoise in benutzerdefinierten Pipelines
- Übersicht über die Open-Source-Bibliothek RNNoise
- Kompilierung und Verwendung von RNNoise mit FFmpeg
- Eigene Integrationen in Überwachungs- oder VoIP-Systemen
Bewertung von Qualität und Leistungsfähigkeit
- Kennzahlen: Signal-Rausch-Verhältnis, Latenzzeit, CPU/GPU-Auslastung
- Tests in verschiedenen Anwendungsszenarien: Meetings, Aufzeichnungen, Außenaufnahmen
- Menschliche Wahrnehmung versus objektive Bewertungstools
Fallstudien und Workflow-Integration
- Enterprise-Konferenzinfrastruktur für den Rechts- und Finanzsektor
- Rauschunterdrückung in Medienproduktions-Pipelines
- Audiobereinigung für Beweismittel und Überwachungsanalysen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender digitaler Audiokonzepte
- Vertrautheit mit der Bedienung von Audio-Editing- oder Kommunikationstools
Zielgruppe
- Audioingenieure
- IT-Support-Teams
- Redaktionen und Medienproduktionsabteilungen
14 Stunden