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コース概要
音声とノイズの基本概念
- 主要な概念:波形、周波数、振幅、ダイナミックレンジ
- ノイズの種類:環境、機器、デジタルアーティファクト
- 伝統的なノイズ低減手法と AI 駆動のノイズ低減手法
AI ベースのオーディオ強化ツールの概要
- AI モデルが音声を処理およびクリーニングする方法
- ツール比較:Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voice
- 展開オプション:ローカル、クラウド、リアルタイム統合
Krisp を使用したリアルタイム会議の強化
- Windows/macOS でのインストールとセットアップ
- Zoom、Teams、Skype との統合
- ライブ音声テストと一般的な問題のトラブルシューティング
Adobe Enhance を使用した録音の強化
- ポッドキャストスタイルの録音をアップロードしてクリーニングする方法
- 制限、遅延、品質管理
- Adobe Audition または Premiere との組み合わせ使用
RNNoise のカスタムパイプラインへの展開
- RNNoise オープンソースライブラリの概要
- FFmpeg との統合での RNNoise のコンパイルと使用方法
- 監視システムや VoIP システムへのカスタム統合
品質と性能の評価
- 評価指標:信頼性、遅延、CPU/GPU の影響
- 会議、録音、野外オーディオなど、ユースケースにわたるテスト
- ヒューマンパーセプションと客観的な評価ツールの比較
ケーススタディとワークフロー統合
- 法務および金融部門向けのエンタープライズ会議システムの設定
- メディアプロダクションパイプラインでのノイズ低減
- 証拠や監視レビュー用の音声クリーニング
まとめと次回のステップ
要求
- 基本的なデジタルオーディオ概念の理解
- オーディオ編集または通信ツールを使用した経験
対象者
- 音響エンジニア
- IT サポートチーム
- メディアプロダクションユニット
14 時間