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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

Número de participantes


Precio por participante

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