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Plan du cours
Fondements de l'audio et du bruit
- Concepts clés : onde sonore, fréquence, amplitude et plage dynamique
- Types de bruits : environnementaux, dus à l'équipement, artefacts numériques
- Approches traditionnelles vs approches basées sur l'IA pour la réduction du bruit
Aperçu des outils d'amélioration audio basés sur l'IA
- Fonctionnement et nettoyage de l'audio par les modèles IA
- Comparaison d'outils : Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Options de déploiement : local, cloud, intégration en temps réel
Utilisation de Krisp pour la conférence en temps réel
- Installation et configuration sur Windows/macOS
- Intégration avec Zoom, Teams et Skype
- Tests audio en direct et dépannage des problèmes courants
Amélioration des enregistrements avec Adobe Enhance
- Téléchargement et nettoyage d'enregistrements au format podcast
- Limitations, latence et contrôle de qualité
- Utilisation combinée avec Adobe Audition ou Premiere
Déploiement de RNNoise dans des pipelines personnalisés
- Aperçu de la bibliothèque open-source RNNoise
- Compilation et utilisation de RNNoise avec FFmpeg
- Intégrations personnalisées dans les systèmes de surveillance ou VoIP
Évaluation de la qualité et des performances
- Métriques : rapport signal/bruit, latence, impact CPU/GPU
- Tests sur différents scénarios d'utilisation : réunions, enregistrements, audio de terrain
- Perception humaine vs outils de notation objective
Cas d'étude et intégration dans les processus de travail
- Configuration des conférences d'entreprise pour le secteur juridique et financier
- Réduction du bruit dans les pipelines de production média
- Nettoyage audio pour l'examen des preuves ou la surveillance
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base du son numérique
- Familiarité avec l'utilisation d'outils d'édition audio ou de communication
Public cible
- Ingénieurs du son
- Équipes de support technique
- Unités de production média
14 Heures