Kerangka Materi

Dasar-Dasar Audio dan Noise

  • Konsep kunci: gelombang, frekuensi, amplitudo, dan jangkauan dinamis
  • Jenis-jenis noise: lingkungan, peralatan, artefak digital
  • Pendekatan pengurangan noise tradisional vs AI-driven

Ringkasan Alat Perbaikan Audio Berbasis AI

  • Bagaimana model AI memproses dan membersihkan audio
  • Perbandingan alat: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
  • Pilihan implementasi: lokal, cloud, dan integrasi real-time

Menggunakan Krisp untuk Konferensi Real-Time

  • Instalasi dan setup di Windows/macOS
  • Integrasi dengan Zoom, Teams, dan Skype
  • Tes audio langsung dan troubleshooting masalah umum

Memperbaiki Rekaman dengan Adobe Enhance

  • Mengunggah dan membersihkan rekaman podcast-style
  • Batasan, latensi, dan kontrol kualitas
  • Penggunaan bersama dengan Adobe Audition atau Premiere

Mengimplementasikan RNNoise dalam Pipelines Kustom

  • Ringkasan tentang perpustakaan sumber terbuka RNNoise
  • Mengompilasi dan menggunakan RNNoise dengan FFmpeg
  • Integrasi kustom dalam sistem pengawasan atau VoIP

Menilai Kualitas dan Performa

  • Metrik: perbandingan sinyal ke noise, latensi, dampak CPU/GPU
  • Pengujian di berbagai kasus penggunaan: rapat, rekaman, audio lapangan
  • Persepsi manusia vs alat penilaian objektif

Studi Kasus dan Integrasi Workflow

  • Setup konferensi perusahaan untuk sektor hukum dan keuangan
  • Pengurangan noise dalam pipeliner produksi media
  • Membersihkan audio sebagai bukti dan review pengawasan

Ringkasan dan Langkah-Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman konsep dasar audio digital
  • Ketepatan dalam menggunakan alat pengeditan audio atau alat komunikasi

Audience

  • Insinyur audio
  • Tim dukungan IT
  • Unit produksi media
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Kategori Terkait