搞定音频技术 - 深入浅出音频核心原理及应用
你将获得
- 系统掌握音频学习路径及原理
- 噪声回声等 4 类常见问题的解决方案
- 弱网络下的传输和编解码策略
- 洞悉音频技术发展新方向
作者简介：
冯建元，声网 Agora 音频算法专家、Illinois Institute of Technology 博士，曾为伊利诺伊大学芝加哥分校特聘研究员。硕博阶段研发了一系列包括毛细流体力学建模、智能电网系统、人工智能胰岛系统等多个专业的应用，并在 IEEE、AIChE、Journal of Process Control 等一线期刊上发表了 20 多篇论文。
2018 年回国，在工业智能化改造方向创业一年之后，加入声网（实时音视频 PaaS 服务的开创者和引领者，实时音视频分钟数月均用量超 500 亿分钟）。之后研发了一系列实时声音美化、实时空间音频渲染、实时变声、实时修音、实时语音变歌唱等算法，并先后带领团队完成并商用了 50 多种可实时使用的美声音效效果。
随后他又对实时音频链路进行了 AI 化改造，包括基于深度学习的降噪、音频编解码、音频丢包补偿、回声消除、音源分离、啸叫检测、音乐检测等算法的实现与落地商用，以及把这些算法和不同的业务场景相结合来提高实时音频质量。同时，他也是国内第一个基于深度学习的语音编解码器 Silver 的发明人。
课程简介：
在新冠疫情的催化下，线上互动已经成为人们工作和生活中的必要交流方式，这催生了很多音频技术的进一步完善。比如说，在这些场景中，延迟必须控制在毫秒级别内，实时互动技术成为决定整体体验的关键。
其中，音频承载的信息密度是巨大的，语言、音乐都需要音频作为载体进行传播。但往往一个音频采样点的错误，人耳就能明显地感知到。那么像噪声、回声、网络抖动等问题，就更需要专业的处理了。
而在未来，可预测的是，人工智能领域在音频技术上会有进一步的突破。Facebook 改名 Meta 进军元宇宙，音频播客 Clubhouse 等纯音频社交方式的流行，以及 TWS 耳机支持了空间音频渲染和主动降噪等等都是线索。
当大型线上互动、娱乐、会议、教育等行业万象都在朝着音视频实时互联互通的方向转变，市场对于专业音频技术专家、音频工程师的需求缺口必定随之增大。
同时，音频也是一个跨专业领域的有趣学科，它与计算机、信号处理、声学、音乐、语言学等都有交集，你过往的经历都可能派上用处。所以，无论你是否是专业的音频工程师，有没有强大的技术背景和积累，都不要紧。只要你有想法转行音频领域，甚至只要你有兴趣学习，这门课程都能给你创造新的机会。
基于此，我们邀请到了声网 Agora 音频算法专家冯建元老师联合开发课程。通过学习，你能知晓音频处理的全套链路和音频发展的脉络、方向，而关于音频技术学习中的重要原理及常见问题的解决方案，你也能一探究竟。这些知识不但可以让你用于职业工作，也可以加强你对生活中声音的感知，从而知道应该听什么、怎么听。甚至怎么去让声音发生变化，从而为你打开“百万调音师”的潘多拉宝盒。--[转载请注明：iquizhi.com（知识付费百度网盘下载）]--
课程大纲：
- 声音是如何保存成数字信号的？
- 如何量化分析语音信号？
- 如何分析与处理音乐信号？
- 如何评价音频质量的好与坏？
- 音频降噪如何对症下药？
- 如何将AI技术运用到降噪中？
- 如何通过算法自动快速地消除回声？
- 回声消除算法实践指南
- 音频编解码器是如何工作的？
- 如何选择一个适合你的编解码器？
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