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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 y artefactos digitales
- Enfoques tradicionales frente a los basados en IA para la reducción de ruido
Descripción General de las Herramientas de Mejora de Audio Basadas en IA
- Cómo procesan y limpian el audio los modelos de IA
- 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 resolución 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 Flujos de Trabajo Personalizados
- Descripción general de la biblioteca open source 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 e impacto en CPU/GPU
- Pruebas en diferentes escenarios: reuniones, grabaciones y audio in situ
- Percepción humana frente a herramientas de puntuación objetiva
Estudios de Caso e Integración en el Flujo de Trabajo
- Configuración de conferencias empresariales para los sectores legal y financiero
- Reducción de ruido en flujos de producción multimedia
- Limpieza de audio para la revisión de evidencias y vigilancia
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los conceptos básicos del audio digital
- Familiaridad con el uso de herramientas de edición de audio o comunicación
Público Objetivo
- Ingenieros de audio
- Equipos de soporte de TI
- Unidades de producción multimedia
14 Horas