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コース概要
音声とノイズの基礎知識
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波形、周波数、振幅、ダイナミックレンジといった基本概念。
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環境ノイズ・機器由来のノイズ・デジタル上での雑音など、各種ノイズの種類。
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従来型手法とAI駆動型ノイズ除去技術の違いについて解説。
AIを活用した音声改善ツールの概要
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AIモデルがどのようにして音声データを処理・クリーン化するか。
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Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voiceといったツールの比較ポイント。
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ローカル環境・クラウドサービス・リアルタイム統合など各種導入形態について説明。
Krispによるリアルタイム会議の最適化
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WindowsおよびmacOS環境でのインストール手順と設定方法。
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Zoom、Teams、Skypeとの連携設定の実践例。
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実際に音声をテストしながらよく発生する問題点やその対処法について学ぶ。
Adobe Enhanceを用いた録音データの改善
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ポッドキャスト用音源をアップロードし、クリーン化処理を行う手順。
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性能面での制限や遅延時間の問題、品質管理上の留意点について解説。
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Adobe AuditionやPremiereとの連携活用方法。
独自ワークフローにおけるRNNoiseの導入法
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『オープンソース』であるRNNoiseライブラリの仕組みについて説明。
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FFmpegとの連携によるコンパイルおよび利用法の実践。
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監視システムやVoIPプラットフォームへの独自実装事例を紹介。
品質および性能の評価手法
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信号対雑音比・遅延時間・CPU/GPUへの負荷といった主要指標。
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会議や録音・現場収録など様々な利用シーンごとのテスト方法。
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人間の聴覚認識と客観的スコアリングツールとの差異について考察する。
ケーススタディおよび実用ワークフローの構築
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法務・金融業界における企業向け会議システムの導入例。
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メディア制作分野でのノイズ除去作業プロセスの具体像。
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証拠資料や監視記録の音声クリーン化処理手法について解説する。
まとめおよび今後の展開方向
要求
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デジタル音声に関する基本的な知識があること。
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音声編集やコミュニケーションツールの利用経験があること。
対象者
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音響エンジニア
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ITサポート担当者
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メディア制作チームの方々
14 時間