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Ein smarter Einstieg in die Welt moderner Audio-KI eröffnet neue Wege für kreative Produktion, klare Workflows und beeindruckende Klangqualität. Im Fokus stehen praxisnahe Methoden, die digitale Audioprojekte schneller, sauberer und flexibler machen.

Themen:

  • Einsatz moderner KI-Tools für Sounddesign und Sprachbearbeitung.
  • Automatisierung von Abläufen für effiziente Audioproduktion.
  • Kreative Nutzung von KI-gestützten Effekten und Mix-Techniken.
  • Optimierung von Podcast-, Musik- und Medienprojekten.
  • Schnelle Ergebnisse durch intelligente Workflows.
  • Strukturierter Überblick über aktuelle KI-Audio-Trends.

Der Weg zu starken, professionellen Audioergebnissen wird klar, verständlich und leicht zugänglich – ideal für alle, die Klang neu denken und digitale Möglichkeiten clever nutzen möchten.
 

Kursinhalte
  • KI kurz erklärt
  • KI im Einsatz: Audiofälle
  • Basics zu Wellen, Amplitude und Frequenz
  • Basiswissen zur digitalen Audiotechnik
  • Optimierte Klangverarbeitung und digitale Aufbereitung durch KI
  • Adaptive Audiofeatures für Barrierefreiheit und personalisierte Nutzung
  • Fortschritte in Sprach-, Stimm- und Synthesis-Technologien
  • Relevante Audioframeworks: Librosa, PyAudio
  • Beispiel: Automatisierte Live-Untertitel und Übersetzung in Echtzeit per KI
  • Use Case: Individuelle Hörgeräteanpassung via KI und smarten Earbuds
  • Praxisbeispiel: Emotionserkennung in Stimmen über Deepgrams Voice-KI Plattform
  • Lernmodelle für akustische Anwendungen
  • Deep Learning und erweiterte KI-Methoden im Audiobereich
  • Spezifische Audio-Architekturen: CNN, RNN, Transformer
  • Transfer-Ansätze innerhalb der Audio-KI
  • Beispiel: Medizinische Speech-to-Text-Transkription
  • Case: KI-basierte Musikproduktion via Deep Learning
  • Praxis: Aufbau eines Speech-to-Text-Modells mit TensorFlow
  • Basiswissen zu Erkennungstechniken und Phonetik
  • ASR-Workflows über APIs
  • Aufbau eigener Transformer-ASR-Modelle
  • TTS-Grundkonzepte und Voice-Cloning
  • Use Case: Automatisierte Meeting-Protokolle via Google Speech-to-Text
  • Case Study: Transformer-ASR für mehrsprachige Supportsysteme
  • Praxis: Audio per ASR-API transkribieren und Text in Sprache umwandeln
  • Typische Störquellen im Audiomaterial
  • KI-gestützte Filter zur Geräuschminderung und Qualitätssteigerung
  • Einsatzbeispiel: Klarere Remote-Meetings durch intelligente Noise-Cancellation
  • Praxisbezug: Krisps KI-basierte Entstörung in der Podcast-Produktion
  • Übung: Mit Krisp oder Adobe Enhance Speech verrauschte Aufnahmen sauber aufarbeiten
  • Grundlagen der akustischen Gefühlserfassung
  • KI-Verfahren für Emotionsanalyse: RNNs, LSTMs, CNNs
  • Kernprobleme: Bias, Sprachvarianten, Verlässlichkeit
  • Use Case: Optimierter Kundensupport durch stimmgestützte Emotionserkennung
  • Beispiel: IBM Watson Tone Analyzer für sofortige Gefühlsanalyse
  • Praxis: Bewertung von Sprachsamples mit IBM Watson Tone Analyzer oder vergleichbaren APIs
  • Gefahren durch Deepfakes und manipulierte Stimmen
  • Schutz sensibler Daten und sichere Verarbeitung
  • Bias-Erkennung und gerechte Systeme in Audio-KI
  • Beispiel: Ethische Erhebung von Sprachdaten und strukturiertes Einwilligungsmanagement
  • Fallanalyse: Bias- und Datenschutzkontrolle in Audio-KI gemäß DSGVO
  • Praxisaufgabe: Manipulierte Audiobeiträge identifizieren; kompakte Prüfliste für verantwortungsvolle KI erstellen
  • Identifikation und Einordnung akustischer Signale
  • Intelligente Audiorecherche und strukturierte Indexierung
  • Fortschritt: Multimodale Systeme, Edge-Tech, räumliches Audio
  • Entstehende Tätigkeitsfelder im Audio-KI-Umfeld