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課程時長 14 時間：
課程簡介
音頻與噪聲基礎
- 核心概念：波形、頻率、振幅及動態範圍
- 噪聲類型：環境噪聲、設備噪聲、數位失真
- 傳統降噪方法與 AI 驅動降噪方法之比較
AI 音頻增強工具概覽
- AI 模型如何處理及清理音頻
- 工具比較：Krisp、Adobe Enhance、RNNoise、NVIDIA RTX Voice
- 部署選項：本地、雲端及即時整合
使用 Krisp 進行即時會議
- 在 Windows/macOS 上的安裝與設定
- 與 Zoom、Teams 及 Skype 的整合
- 即時音頻測試及常見問題排查
使用 Adobe Enhance 增強錄製內容
- 上傳並清理播客風格的錄製檔案
- 限制、延遲及品質控制
- 與 Adobe Audition 或 Premiere 結合使用
在自訂流程中部署 RNNoise
- RNNoise 開源函式庫概覽
- 編譯並使用 RNNoise 結合 FFmpeg
- 在監控或 VoIP 系統中的自訂整合
評估品質與效能
- 指標：信噪比、延遲、CPU/GPU 影響
- 跨場景測試：會議、錄製、現場音頻
- 人類感知與客觀評分工具之比較
案例研究與工作流程整合
- 法律與金融業的企業會議設定
- 媒體製作流程中的降噪
- 證據及監控回顧中的音頻清理
總結與下一步
最低要求
- 了解基本數位音頻概念
- 熟悉使用音頻編輯或通訊工具
受眾
- 音頻工程師
- IT 支援團隊
- 媒體製作部門
