AI+ Audio™

Preis
Netto: 397,00 €
MwSt.: 75,43 €

Dauer
1 Tag

Unternehmen und Arbeitsuchende:
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Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Eine neue Ära digitaler Klangwelten entsteht, geprägt von KI-gestützter Produktion und smarten Audio-Workflows. Moderne Tools verwandeln Ideen in präzise Soundlösungen und schaffen Raum für automatisierte Prozesse, kreatives Arbeiten und hochwertige Ergebnisse.

Zentrale Themen

KI-basierte Audiobearbeitung und Voice-Modeling.
Automatisierte Sound-Generierung und Mixing.
Workflow-Optimierung durch intelligente Tools.
Trends zu Synthetic Voices, Audio-Agents und adaptivem Sounddesign.

Voraussetzung
Grundverständnis digitaler Medien und Interesse an KI-gestütztem Audio.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Medien, Content, Technik und Kreativwirtschaft sowie Personen, die KI-Sound-Technologien gezielt nutzen möchten.

Ein zukunftsorientierter Weg, um moderne Audio-Ökosysteme zu gestalten, neue Produktionsstandards zu setzen und KI für präzise, skalierbare Klanglösungen einzusetzen.

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Kursinhalte

Einführung in KI und Ton

Was ist KI?
KI im Alltag: Audiobeispiele
Grundlagen von Schallwellen, Amplitude und Frequenz
Grundlagen der digitalen Audiotechnik

Nutzung von KI in verschiedenen Audiobereichen

KI für Audioverbesserung und -restaurierung
KI für Audiozugänglichkeit und Personalisierung
KI in Sprach- und Stimmtechnologien
Beliebte Audiobibliotheken: Librosa, PyAudio
Anwendungsfall: KI-gesteuerte Echtzeit-Untertitelung und -Übersetzung für Live-Veranstaltungen
Fallstudie: Personalisierte Anpassung von Hörgeräten mithilfe von KI und intelligenten Ohrhörern
Praktische Anwendung: Erkennung von Emotionen in der Stimme mithilfe der Sprach-KI-Plattform von Deepgram

Maschinelles Lernen und KI für Audio

Modelle für maschinelles Lernen für Audioanwendungen
Deep Learning und fortgeschrittene KI-Techniken für Audio
Audiospezifische Architekturen: CNNs, RNNs, Transformatoren
Transferlernen in der Audio-KI
Anwendungsfall: Sprach-zu-Text-Transkription für medizinische Unterlagen
Fallstudie: KI-gestützte Musikgenerierung mit Deep Learning
Praktische Übung: Erstellen eines Sprach-zu-Text-Modells mit TensorFlow

Spracherkennung und Text-to-Speech

Grundlagen der Spracherkennung und Phonetik
API-basierte ASR-Lösungen
Erstellen benutzerdefinierter ASR-Modelle mit Transformatoren
Einführung in TTS und Stimmklonen
Anwendungsfall: Automatisierung von Besprechungsprotokollen mit der Google Speech-to-Text-API
Fallstudie: Benutzerdefiniertes Transformer-basiertes ASR-Modell für mehrsprachigen Kundensupport
Praktische Übung: Transkribieren von Audio mit einer ASR-API; Erzeugen von Sprache aus Text

Audioverbesserung und Rauschunterdrückung

Häufige Audio-Probleme
KI-basierte Rauschfilterung und -verbesserung
Anwendungsfälle: Verbesserung der Audioqualität für Remote-Arbeitsgespräche mithilfe von KI-Rauschunterdrückung
Fallstudie: Krisps KI-gestützte Rauschunterdrückung bei der Podcast-Produktion
Praktische Anwendung: Mit Krisp oder Adobe Enhance Speech verrauschte Audiodaten bereinigen.

Emotions- und Stimmungserkennung aus Audio

Einführung in die Emotionserkennung
KI-Modelle für die Emotionserkennung: RNNs, LSTMs, CNNs
Herausforderungen: Verzerrung, mehrsprachige Kontexte, Zuverlässigkeit
Anwendungsfall: Verbesserung des Kundenservice durch Emotionserkennung aus Sprache
Fallstudie: IBM Watson Tone Analyzer für die Echtzeit-Emotionserkennung
Praktische Übung: Analyse von Sprachproben mit IBM Watson Tone Analyzer oder ähnlichen APIs.

Ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen

Risiken durch Deepfakes und Stimmklonen
Datenschutz und Datensicherheit
Voreingenommenheit und Fairness in der Audio-KI
Anwendungsfall: Umsetzung einer ethischen Sprachdatenerfassung und Einwilligungsmanagement
Fallstudie: Umgang mit Voreingenommenheit und Datenschutz in der Audio-KI unter Einhaltung der DSGVO
Praktische Übung: Falsche Audioclips erkennen; Erstellung einer Checkliste für ethische KI

Fortgeschrittene Anwendungen und zukünftige Trends

Erkennung und Klassifizierung von Geräuschen
Audiosuche und -indizierung
Innovationen: Multimodale KI, Edge Computing, 3D-Audio
Neue Berufe im Bereich Audio-KI

Häufig gestellte Fragen

Was vermittelt AI+ Audio™?

Vermittelt wird praxisnahes Wissen zu Voice AI, Sprachsynthese, KI-gestützter Audiobearbeitung und Soundproduktion – kompakt, verständlich, zukunftsfähig.

Wer profitiert von AI+ Audio™?

Ideal für Medienprofis, Content Creators, Marketingteams oder Kreative, die KI zur Audioproduktion einsetzen möchten – ohne Tonstudio oder Spezialwissen.

Warum ist der Kurs auch für Einsteigende geeignet?

Er führt schrittweise durch Tools, Grundlagen und Workflows. Komplexe Begriffe werden verständlich erklärt. Kein Vorwissen nötig – einfach starten.

Was hebt AI+ Audio™ von anderen Formaten ab?

Fokus auf kreative Praxis statt Techniktheorie. Kombiniert wird Know-how aus KI, Audio und Kommunikation – mit Tools, die sofort nutzbar sind.

Welche Tools werden in AI+ Audio™ behandelt?

Eingesetzt werden moderne KI-Tools wie TensorFlow Audio, OpenAI Jukebox, Google Magenta, AIVA, Wav2Vec, SpeechBrain und AudioLDM. Ergänzt durch Plugins und Software wie Adobe Podcast AI, Audacity AI, FL Studio, Logic Pro und Spotify Audio Analysis.

Was macht KI-Audio besonders effizient?

Automatisierte Sprachproduktion spart Zeit und Kosten, senkt Produktionsaufwand und ermöglicht neue Formate – z. B. mehrsprachige Inhalte auf Knopfdruck.

Wie lässt sich das Gelernte im Beruf nutzen?

KI-Audio optimiert Präsentationen, Kampagnen, Schulungen oder Podcasts – überall dort, wo gesprochen wird, erhöht sich die Wirkung durch smarte Technologie.

Wohin entwickelt sich der Bereich KI-Audio?

Künstliche Intelligenz wird Stimme, Musik und Sound weiter verändern. Wer die Grundlagen versteht, bleibt flexibel, innovativ und technologisch anschlussfähig.