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Course Outline
오디오 및 노이즈의 기본 원리
- 주요 개념: 파형, 주파수, 진폭 및 동적 범위
- 노이즈의 종류: 환경, 장비, 디지털 아티팩트
- 전통적인 vs AI 기반 노이즈 감소 접근법
AI 기반 오디오 향상 도구 개요
- AI 모델이 오디오를 처리하고 정화하는 방법
- 도구 비교: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
- 배포 옵션: 로컬, 클라우드 및 실시간 통합
Krisp를 활용한 실시간 회의
- Windows/macOS에 설치 및 설정
- Zoom, Teams, Skype와의 통합
- 라이브 오디오 테스트 및 일반적인 문제 해결
Adobe Enhance로 녹음 강화
- 포드캐스트 스타일 녹음 업로드 및 정화
- 한계, 지연, 품질 관리
- Adobe Audition 또는 Premiere와 함께 사용
RNNoise를 사용한 사용자 정의 파이프라인 배포
- RNNoise 오픈 소스 라이브러리 개요
- FFmpeg와 함께 RNNoise 컴파일 및 사용
- 감시 또는 VoIP 시스템에서의 사용자 정의 통합
품질 및 성능 평가
- 지표: 신호 대 노이즈 비율, 지연, CPU/GPU 영향
- 회의, 녹음, 필드 오디오를 통한 다양한 사용 사례 테스트
- 객관적 평가 도구에 비해 인간의 인식
사례 연구 및 워크플로우 통합
- 법률 및 금융 부문용 기업 회의 설정
- 미디어 제작 파이프라인에서의 노이즈 감소
- 증거 및 감시 검토를 위한 오디오 청소
요약 및 다음 단계
Requirements
- 디지털 오디오 개념에 대한 이해
- 오디오 편집 또는 통신 도구 사용에 대한 익숙함
대상
- 오디오 엔지니어
- IT 지원 팀
- 미디어 제작 부서
14 Hours