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Temario del curso
Fundamentos del audio y el ruido
- Conceptos clave: forma de onda, frecuencia, amplitud y rango dinámico
- Tipos de ruido: ambiental, equipo, artefactos digitales
- Enfoques tradicionales vs. impulsados por IA para la reducción de ruido
Descripción general de las herramientas de mejora de audio basadas en IA
- Cómo los modelos de IA procesan y limpian el audio
- Comparación de herramientas: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- Opciones de implementación: local, en la nube e integración en tiempo real
Uso de Krisp para conferencias en tiempo real
- Instalación y configuración en Windows/macOS
- Integración con Zoom, Teams y Skype
- Pruebas de audio en vivo y resolución de problemas comunes
Mejora de grabaciones con Adobe Enhance
- Carga y limpieza de grabaciones estilo podcast
- Limitaciones, latencia y control de calidad
- Uso en combinación con Adobe Audition o Premiere
Implementación de RNNoise en flujos personalizados
- Descripción general de la biblioteca de código abierto RNNoise
- Compilación y uso de RNNoise con FFmpeg
- Integraciones personalizadas en sistemas de vigilancia o VoIP
Evaluación de la calidad y el rendimiento
- Métricas: relación señal-ruido, latencia, impacto en CPU/GPU
- Pruebas a través de casos de uso: reuniones, grabaciones, audio de campo
- Percepción humana frente a herramientas de puntuación objetiva
Estudios de caso e integración en flujos de trabajo
- Configuración de conferencias empresariales para los sectores legal y financiero
- Reducción de ruido en flujos de producción de medios
- Limpieza de audio para la revisión de pruebas y vigilancia
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos del audio digital
- Familiaridad con el uso de herramientas de edición o comunicación de audio
Público objetivo
- Ingenieros de audio
- Equipos de soporte de TI
- Unidades de producción de medios
14 Horas