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Temario del curso
Fundamentos del Audio y el Ruido
- Conceptos clave: onda, frecuencia, amplitud y rango dinámico
- Tipos de ruido: ambiental, de equipos, artefactos digitales
- Enfoques tradicionales vs. impulsados por IA para la reducción de ruido
Panorama de 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, nube y 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 solución 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 Pipelines Personalizados
- Panorama de la biblioteca de código abierto RNNoise
- Compilación y uso de RNNoise con FFmpeg
- Integraciones personalizadas en sistemas de vigilancia o VoIP
Evaluación de Calidad y Rendimiento
- Métricas: relación señal-ruido, latencia, impacto CPU/GPU
- Pruebas en casos de uso: reuniones, grabaciones, audio de campo
- Percepción humana vs. herramientas de puntuación objetiva
Estudios de Caso e Integración en Flujos de Trabajo
- Configuración de conferencias empresariales para sectores legal y financiero
- Reducción de ruido en pipelines de producción de medios
- Limpieza de audio para evidencia y revisión de vigilancia
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de audio digital
- Familiaridad con el uso de herramientas de edición de audio o comunicación
Audiencia
- Ingenieros de audio
- Equipos de soporte técnico IT
- Unidades de producción de medios
14 Horas