6.2 制作简单数字媒体作品（第二课时）（教案）2025-2026学年高教版中职信息技术基础模块（下册）

6.2 制作简单数字媒体作品（第二课时）（教案） 课 题 6.2 制作简单数字媒体作品（第二课时） 课型 新授课 主备人 集体备课时间 课时安排 教授人 授课班级 授课时间 教学目标 1. 知识与技能 · 了解音频处理的基本工作流程 · 掌握音频剪辑的基本方法（裁剪、删除、移动音频片段） · 掌握音频降噪的基本操作方法 · 理解多音轨合成的概念（区别于图层），掌握音量调整和分轨导出为立体声文件的基本操作 · 了解常见的音频文件格式及其适用场景 2. 过程与方法 · 通过“校园数字媒体节音频素材处理”项目驱动，在真实需求中掌握音频处理的操作技能 · 通过“AI音频生成 vs 人工剪辑合成”对比体验，建立“手工功底为本、AI提效为辅”的新型数字媒体素养 · 通过小组合作和作品互评，培养协作能力和听觉审美判断力 3. 情感态度与价值观 · 培养精益求精的工匠精神——每一个剪辑点的选择和降噪强度的设置都直接影响声音品质 · 提升听觉审美素养和声音表达能力，理解“好的声音设计是有规则可循的” · 建立对AI音频工具的正确认知——“AI提效+人工精调” 教学重点 · 音频剪辑的基本方法（裁剪、删除空白段等） · 多音轨合成的基本操作（音量平衡、分轨导出） 教学难点 · 理解“音轨”的概念——音轨是“多轨横向并行、同时播放混音”，区别于图层的“上下叠放”。这是音频编辑的核心概念，也是学生学习的重点和难点 · 降噪参数的选择——强度过高导致声音失真，过低则噪音残留，需通过反复试听和比较来确定最优参数 学习策略 情境教学法、任务驱动法、对比体验法、演示法、小组合作探究法 设计理念与创新点 1. 情境线+产出导向：延续第6单元“校园数字媒体节”项目情境，以“为数字媒体节短视频加工背景音乐和旁白配音”为核心驱动任务，裁剪掉冗余空白，降低环境噪声，并将多个音轨素材合成输出为指定格式的成品 2. 采用“采—剪—降—合—拓”五步递进教学链：建项目（新建音频工程，导入录音素材）→剪音频（裁剪和编组音频片段，去除冗余空白）→降噪声（学习并应用降噪功能，处理现成噪声样本）→合音轨（多轨平衡与音量调节，导出成品）→拓视野（AI音频工具对比体验），让教学过程从素材到剪辑到降噪到合成到拓展层层递进 3. 通过“AI音频生成 vs 人工精修”对比体验，建立“手工功底为本、AI提效为辅”的新型数字媒体素养 4. 合理融入课程思政，在音频处理操作中渗透工匠精神，在听觉选择中融入审美素养 教学过程 教学内容 教师活动 学生活动 设计意图 情境唤醒 延续第6单元“校园数字媒体节”项目情境，发布新任务：“上节课我们用图像处理软件为校园数字媒体节设计了海报，视觉这一块已经拿下了。但数字媒体作品只有画面没有声音是不完整的——学校广播站为媒体节的开场视频录制了一段活动介绍，大家先听听看。”播放原始录音约15秒——能听清楚活动主题，但录音前后各有一段较长的沉默噪音（点击和关闭麦克风的撞击声）、中间部分有明显持续性环境噪音（风扇低频嗡嗡声）贯穿全程。播放结束后教师询问：“这段录音的内容没有问题，但作为校园视频中的开场旁白，你觉得它够不够‘好听’？或者说，你觉得用起来‘不方便’的地方在哪里？” 聆听录音，皱眉或摇头，指出具体问题——“开头和结尾各有一段没用的空白”“背景噪音太大了”“中间部分声音忽大忽小、主持人的声音被盖住了” 原创设计：“听觉痛点唤醒”。用一段真实的、带有明显缺陷的校园录音作为导入素材，让学生自己发现、自己说出“这段声音有什么问题”。这一设计的精髓在于——不是教师说“今天我们要学音频处理”，而是学生自己意识到“这段录音需要解决这几个问题”，学习需求从内部产生 明确任务 教师总结“大家刚才找出的问题正好对应今天我们要掌握的几项音频加工能力——①裁剪功能去掉开头的空白段和结尾的无关噪音（找素材）；②降噪功能过滤环境中的持续低频噪声（去干扰）；③把背景音乐和处理后的人声合在一条立体声文件里导出成品（合音轨）。最后我们会对比体验AI音频生成工具，看看输入一行文字能不能直接生成一组音频节目，再来审视AI在音频创作方面能做什么以及不能做什么。”同时分发任务书，明确本课所要完成的核心任务及时间安排。 查看任务书，明确四项任务产出。填写任务书首页的预置任务：“找出以上音频在裁剪、降噪、音量上的三类问题，并写出对应处理建议。” 学生需要诊断录音的具象问题并给出具体建议，以诊断任务逆向激活后续课程的专项音频加工学习动机，主动而非被动地进入新知 音频剪辑基础操作 、移动音频片段、放大与精确定位 讲解音频剪辑的本质并演示核心波形操作：“音频剪辑就是把声音波形看作一根连续的时间轴——裁剪工具就像一把剪刀，选定要保留的起点和终点，删除不需要的部分。而所有剪辑的规则从始至终就是两点：从波形里选准要保留的区域，把区域以外不需要的全部剪掉。”演示分步操作：①选定声音波形中“有用内容”的全部区域→②执行“裁剪”操作，使选区以外的所有内容（前后沉默噪声）被一次性移除 移动音频片段 教师讲解移动操作的辅助方法：“有时候我们需要把一段音频挪到另一段音频的前面或后面播放——这就要用到移动工具。”演示用鼠标拖动一段音频片段并将它与前一段之间预留0.2秒的交叉淡入淡出空间 放大与精确定位 补充演示波形缩放与精确选区设置，提示 “复杂的编辑任务可以通过放大波形实现逐帧定位，使每一刀切在正确位置” 学生跟做 在自己的音频工程中对原始录音执行裁剪操作——选中有效内容区域→执行裁剪，完成后检查原音频素材前后是否还留有未裁剪干净的噪声碎片 引导学生熟悉音频剪辑基础操作 、移动音频片段、放大与精确定位 降噪原理讲解 、降噪参数要点、两步降噪演示 讲解降噪功能的通用操作模式：“常见的降噪模块的基本原理是获取一小段纯噪声的特征、让软件学习噪声的特征曲线，然后在整个录音中扣掉这部分特征波形，达到净化声音的目的。操作步骤分三步——①选定纯净噪声样本→②让软件获取噪声特征→③对整个录音区间的噪声逐帧扣减。”在讲解过程中，点击“获取噪声样本”后波形窗口出现短暂识别界面，学生同步观察本机的进度变化 学生跟做 在自己的工程中执行降噪操作，降噪后重新播放录音对比前后效果，对降噪不理想的地方退回并微调降噪强度 掌握降噪原理讲解 、降噪参数要点、两步降噪演示 降噪参数要点 强调两个关键参数在各级软件环境中的通用性——可设置噪声扣减强度级别的滑动条（强度太高声音像在水下说话、过低残留大量噪音）和敏感度调节项。建议降噪强度设定在6—10dB比较安全，最高不超过12dB，避免声音失真 两步降噪演示 演示降噪标准流程：选定环境噪声区域→从菜单中选择“获取噪声样本”→再次选中整个录音区→从菜单中选择“执行降噪”→在弹出的参数框中设置降噪强度为12dB→点击“确定”完成降噪 AI音频生成演示、AI工具优缺点引导 AI音频生成演示 简单演示一款AI工具完成一项音频任务的界面操作——展示在工具中输入一段自然语言并生成一段音频。向学生输出一行指令示例：“把这条校园开场旁白背景噪声全部去掉，配上轻快校园风格BGM，音量比例：人声70%、音乐30%”——演示AI自动完成人声增强与背景音乐混音。介绍Suno AI V5——这款2026年最受关注的AI音乐生成系统之一，可通过一句文字描述自动生成带有歌词和人声的完整歌曲。支持风格模仿、多声道分轨和声音克隆，已在视频配乐、课件背景音乐等场景中开始应用。同时提醒学生：“如果你们尝试用AI生成一首自己写词的歌，要注意AI生成的音乐版权归属问题——不同AI音乐平台对生成内容的商用授权规定不同。” 动手跟做 观看AI音频工具的演示，与刚才自己手动剪辑的版本在心里默作对比，思考AI在处理细节上所缺失的自主把控能力 理解AI音频生成演示、AI工具优缺点 AI工具优缺点引导 指出AI音频工具的功能边界，引导学生达成如下核心共识：“AI能给出一条基本可用的混合音轨，节省大量重复性的降噪和音量调校时间；但是你听到AI输出中某个分词被识别错误、背景音乐风格和自己校园活动想要的气氛微妙不搭、或者降噪强度偏高导致语音变糊时——修正这些细节仍需要打开音频软件自行调试。” 任务一：音频剪辑与降噪——“修一修” 任务一布置 发放任务书上的“音频处理操作记录表”，布置操作任务：“请各小组完成校园活动录音的编辑——①裁剪去除录音开头和结尾的无效空白段落，保留人声部分；②执行降噪处理去除环境噪声，对比降噪前后波形的视觉变化和听觉变化。参数要求——噪声样本取自素材中截取出的10秒空白录音段落，降噪强度≤12dB；③编辑完成后立即导出为WAV格式留存并记录各步骤的时长和处理前后的波形对比。”巡视指导，重点关注裁剪精度和降噪参数设置 小组分工完成——一人操作裁剪和降噪，一人监测编辑参数和时间——标注噪声样本选取的位置、降噪前后波形的关键差异、以及参数在安全范围内的确认记录 在真实素材上动手操作中巩固音频剪辑与降噪的核心能力，便于后续复盘与自我评价。 任务二：多音轨合成——“合一听” 任务二布置 布置合成任务：“在已处理的人声轨下方新建第二轨道、导入素材包中的背景音乐→调整人声与配乐的音量平衡（建议音量比65/35%）→实现多轨合成→将最终立体声文件从多轨合成为一条立体声轨并导出为MP3格式（采样率保持44.1kHz/16bit）。”巡视指导，提示留意时间轴定位对齐、各轨状态与最终立体声波的同步关系 导出格式一致性检查 提示学生在导出界面中逐项核对——格式=仅勾选MP3（.mp3）、采样率=44100Hz→与该工程属性一致 学生自查所有输出选项逐项对比是否正确后确认导出 导出参数互检 提供一份错版参数设置截图（格式错选为WAV+单声道），要求各组对照自己导出时各项设定的截屏找出该错版案例的差异项，同桌互检互评 小组分工完成音轨合成和导出——特别注意混音表峰值检测、在互检中巩固导出参数意识 “导出参数互检”。提供一份故意写错的“导出参数诊断示例”，让学生对照示例截图检查自己各环节的设置是否正确、补充修正，将导出参数规范从教师口头强调转化为学生自主查验的步骤内置环节 任务三：AI音频处理对比——“比一比” AI对比体验发布 演示AI音频工具处理同一段原始录音（Adobe Podcast Enhance Speech一键自动降噪增强，或Suno AI生成背景音乐），展示AI处理全过程和最终结果。布置对比任务：“请各小组对比AI自动处理版本与自己手动精修版本，从降噪自然度、音乐匹配度、处理时间与人工操作步数三个维度评分（★/▲/✘三级），在任务书上记录优点和局限，并写出一句话核心观点——‘音频处理的哪一部分是AI不能替你决策的最后边界？’”巡视各组对比 对比交流与教师提炼 邀请1组快速口头发表对比结论后，教师提炼班级共识核心观点—— “AI的优势在于一键去除基础噪声、省去大量重复性阈值调校的工序；但决定是否该把这6秒的旋律高潮点对齐到刚刚主持人说出‘开幕’这个词的第0.2秒时、降噪后学生声音第一段的轻微失真是否可以接受最终交付品级——这些关于音频‘温度’和文化场景适配的判断，始终是人的听觉审美和责任边界。” 小组对比两种版本，填写评分和总结观点、聆听其他组的观点，补全自己的对比记录 将AI音频工具从科技展示转化为学生自主对比评价的核心对象，从对话中自然内化“AI提效+人工精调”的新型数字媒体素养 成果展示 选取2—3个小组代表上台播放处理后的音频成品，讲解本组的剪辑选择、降噪参数（降噪强度和人工矫正值）、音量平衡设置（人声/音乐比例具体数值）以及AI对比发现的核心结论 学生展示并讲解。 锻炼表达与展示能力，促进组间经验交流和知识互补 多元评价 组织自评、互评，教师进行点评总结。重点评价——①音频剪切是否精准（无明显多余空白）；②降噪效果是否自然（人声清晰不失真、环境噪声明显降低且无金属尾音）；③人声与配乐比例是否协调、分轨导出格式是否正确。表扬处理到位、对比有理有据的小组，纠正共性问题——“降噪强度过高导致人声出现金属音”“配乐音量盖过人声”等 进行自我评价和小组互评，填写评价记录 构建多维评价体系，将操作规范性和听觉审美判断力纳入核心评价维度 知识梳理 带领学生回顾本课核心知识框架：“音频处理三步法——①剪辑，把无用片段裁掉，只保留核心内容；②降噪，均衡声音去掉环境杂音，保真度与噪声滤除间的分寸把握是专业品质的试金石——参数降多了人声变糊、降少了杂音残留；③合成，将多轨素材合为一体并导出成品。梳理6.2节两个任务的递进关系——加工处理图像（视觉层）→加工处理音频（听觉层），二者共同构成数字媒体作品创作的基础能力链。用一句话总结核心理解：‘音频处理是从噪音中提取价值——剪刀的每一次落下、降噪滑块的每一次微调，都在重新定义听众接收到的声音品质。’”点明本课核心理论（音频处理基本流程）对5.1算法思维延伸的呼应——批量化音频处理的标准流程与程序设计中的结构化算法思维一脉相通 跟随教师梳理知识框架，完善任务书笔记 构建系统化知识结构，为后续音频处理和综合数字媒体创作奠定基础。 板书设计 板书设计：6.2.2 加工处理音频 一、音频处理三步法——听·剪·合 ① 剪辑：把不要的都剪掉——只保留核心内容 ② 降噪：采样+扣减，让声音变干净——强度12dB适中 ③ 合成：多轨并行混音——背景音乐+人声+导出成品 二、音轨 vs 图层——不同维度的“组合方式” · 图层（图像·6.2.1）：上下叠放、合成视觉效果 · 音轨（音频·6.2.2）：多轨并行、同时发声，合成听觉效果 三、AI vs 手动精修——效率 vs 审美 · AI（一键降噪+混音）：速度快、基础层面精度高 · 人（精修）：听觉审美判断、文化适配、版权归属——不可替代 · 核心观点：手工功底为本，AI提效为辅 四、6.2节递进链 加工处理图像（视觉层）→ 加工处理音频（听觉层） 教学反思 （课后填写） · 教学目标达成度分析 · 学生对信息技术发展历程的理解情况 · 小组讨论环节的参与度和效果 · 课程思政融入的自然度 · 改进措施与建议 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $