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Plan du cours
Principes fondamentaux de l'Audio et du Bruit
- Concepts clés : forme d'onde, fréquence, amplitude et plage dynamique
- Types de bruit : environnemental, matériel, artefacts numériques
- Approches traditionnelles versus approches assistées par l'IA pour la réduction du bruit
Vue d'ensemble des Outils d'Amélioration de l'Audio Assistés par l'IA
- Comment les modèles d'IA traitent et nettoient l'audio
- Comparaison des outils : Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Options de déploiement : local, cloud et intégration en temps réel
Utilisation de Krisp pour les Conférences en Temps Réel
- Installation et configuration sous Windows/macOS
- Intégration avec Zoom, Teams et Skype
- Tests audio en direct et résolution des problèmes courants
Amélioration des Enregistrements avec Adobe Enhance
- Téléchargement et nettoyage d'enregistrements de type podcast
- Limitations, latence et contrôle qualité
- Utilisation en combinaison avec Adobe Audition ou Premiere
Déploiement de RNNoise dans des Pipelines Personalisés
- Vue d'ensemble de la bibliothèque open-source RNNoise
- Compilation et utilisation de RNNoise avec FFmpeg
- Intégrations personnalisées dans des systèmes de surveillance ou VoIP
Évaluation de la Qualité et des Performances
- Métriques : rapport signal-bruit, latence, impact CPU/GPU
- Tests dans différents cas d'utilisation : réunions, enregistrements, audio de terrain
- Perception humaine versus outils de notation objectifs
Études de Cas et Intégration des Workflows
- Configuration d'entreprise pour les conférences dans les secteurs juridique et financier
- Réduction du bruit dans les pipelines de production médiatique
- Nettoyage audio pour la revue d'éléments probants et de surveillance
Résumé et Étapes Suivantes
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 audio
- Équipes de support IT
- Unités de production médiatique
14 Heures