AI-drevet lydsignalforbedring og støyreduksjon Treningskurs

Grunnleggende om lyd og støy

• Viktige konsepter: bølgeform, frekvens, amplitude og dynamisk rekkevidde
• Typer støy: miljøstøy, utstyrstøy, digitale artefakter
• Tradisjonelle tilnærminger til støyreduksjon kontra AI-drevne

Oversikt over AI-baserte lydforbedringsverktøy

• Hvordan AI-modeller prosesserer og renselyd
• Verktøyjfrneligelse: Krisp, Adobe Enhance, RNNoise, NVIDIA RTX Voice
• Distribusjonsmuligheter: lokalt, i skyen og sanntidsintegrering

Bruk av Krisp for sanntidskonferanser

• Installasjon og oppsett på Windows/macOS
• Integrering med Zoom, Teams og Skype
• Sanntidslydtester og feilsøking av vanlige problemer

Forbedring av opptak med Adobe Enhance

• Opplasting og rensing av podcast-lignende opptak
• Begrensninger, latens og kvalitetskontroll
• Bruk i kombinasjon med Adobe Audition eller Premiere

Implementering av RNNoise i tilpassede prosesser

• Oversikt over RNNoise open source-biblioteket
• Kompilering og bruk av RNNoise med FFmpeg
• Tilpassede integrasjoner i overvåkings- eller VoIP-systemer

Vurdering av kvalitet og ytelse

• Mål: signal-til-støy-forhold, latens, CPU/GPU-påvirkning
• Testing av ulike bruk: møter, opptak, feltlyd
• Menneskelig oppfattelse kontra objektive verktøy for scoring

Casestudier og integrering i arbeidsflyter

• Oppsett av bedriftskonferanser for juridisk og finansiell sektor
• Støyreduksjon i mediaproduksjonsprosesser
• Lydrensing for bevis og overvåkingsgjøennomgang

Oppsummering og neste steg