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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, del equipo, artefactos digitales
  • Enfoques tradicionales frente a la reducción de ruido impulsada por IA

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 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

  • 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 Calidad y Rendimiento

  • Métricas: relación señal-ruido, latencia, impacto en CPU/GPU
  • Pruebas en diferentes casos de uso: reuniones, grabaciones, audio de campo
  • Percepción humana frente a herramientas de puntuación objetiva

Estudios de Caso e Integración de Flujos de Trabajo

  • Configuración de conferencias empresariales para los sectores legal y financiero
  • Reducción de ruido en pipelines de producción de medios
  • Limpieza de audio para revisión de pruebas y vigilancia

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de 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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