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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 los impulsados por IA para la reducción de ruido
Descripción general de 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 videoconferencias 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
- Subida y limpieza de grabaciones estilo podcast
- Limitaciones, latencia y control de calidad
- Uso en combinación con Adobe Audition o Premiere
Despliegue de RNNoise en flujos 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 la CPU/GPU
- Pruebas en diversos escenarios: reuniones, grabaciones, audio de campo
- Percepción humana frente a herramientas de puntuación objetiva
Estudios de caso e integración en flujos de trabajo
- Configuración de videoconferencia empresarial para los sectores legal y financiero
- Reducción de ruido en flujos de producción mediática
- Limpieza de audio para revisión de evidencias y vigilancia
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los 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 TI
- Unidades de producción mediática
14 Horas