Así logra la Inteligencia Artificial mejorar la cancelación de ruido

Así logra la Inteligencia Artificial mejorar la cancelación de ruido

Rodrigo Alonso

Hoy en día, la Inteligencia Artificial está siendo uno de los nichos en los que más se está investigando, puesto que el hecho de que podamos enseñar a una máquina a «pensar» está permitiendo llegar a cotas de desarrollo que, de otra manera, nos costaría siglos alcanzar. Pero la IA no se utiliza solo «a lo grande», sino también en aspectos más cotidianos como puede ser, por ejemplo, la cancelación de ruido en los micrófonos que utilizamos de manera habitual en nuestras casas. Te contamos cómo es posible y cómo funciona.

La cancelación activa de ruido en un micrófono funciona, a rasgos generales, introduciendo uno o más micrófonos adicionales que, al detectar ruido de fondo o sonidos lejanos, producen un sonido igual e inverso para anular el primero. Esta técnica de mejora de calidad de sonido del micrófono es costosa en términos de materiales utilizados y la electrónica para llevarlo a cabo, así que introducir un simple algoritmo de Inteligencia Artificial que haga todo el trabajo es, sin lugar a dudas, algo muy rentable, puesto que hablamos de software y no de hardware al fin y al cabo.

Así funciona la cancelación de ruido por software

auriculares cancelación ruido

Dejando de lado la cancelación de ruido activa por hardware, que a día de hoy sigue siendo la más efectiva, también podemos encontrarnos con diversos sistemas que utilizan algoritmos por software para producir el mismo efecto (aunque como ya hemos dicho, no son tan efectivos).

La eliminación de ruido tradicional se hace con filtros

La mayoría de los algoritmos de eliminación de ruido son sustractivos, es decir, identifican ciertas frecuencias que tienen los niveles más altos de ruido de fondo y eliminan esas frecuencias de la señal original. El problema de realizar este método es que se utilizan filtros estáticos (conocidos como de paso bajo, de paso alto y de paso de banda), diseñados con parámetros específicos que pueden llegar a eliminar sonidos que no deberían quitar, o pueden no llegar a quitar todo el ruido de fondo.

Para que os hagáis una idea, en la siguiente imagen podéis ver cómo funciona un algoritmo de reducción de ruido Wiener; en la primera gráfica tenemos solo la voz del interlocutor, completamente limpia, mientras que en la segunda lo que tenemos es lo mismo, pero con ruido de fondo, donde se puede ver claramente que la onda está «sucia». En la tercera gráfica, tenemos el resultado después de aplicar el filtro, que ha eliminado las frecuencias para las que está programado.

Reducción de ruido

Sin embargo, podemos ver en las gráficas de la derecha que se han perdido muchos matices con respecto a la locución limpia original. Por lo tanto, este tipo de filtros solo son eficaces cuando el ruido de fondo es determinado y siempre el mismo, pero son tremendamente ineficaces en situaciones en las que el ruido de fondo varía y pueden llegar a crear efectos no deseados como los que hemos reseñado hace un momento.

Cómo la Inteligencia Artificial mejora la cancelación de ruido

IA

Como ya sabréis, la Inteligencia Artificial también necesita tener una especie de base de datos sobre la que basarse para, en este caso, saber identificar qué es ruido que debe suprimir y qué es sonido «bueno» que sí debe dejar pasar. Esto, como en todos los algoritmos de IA, se realiza mediante el aprendizaje (Machine Learning), o dicho de otra manera, la IA debe tener una base sobre la que poder basar sus decisiones.

Sin embargo, antes de establecer el conjunto de datos en el que se debe basar, es importante considerar el caso de uso del modelo, en este caso la supresión de ruido. Por ejemplo, al entrenar a un algoritmo de reducción de ruido que se aplicaría a las señales del micrófono del piloto de un helicóptero, tiene más sentido entrenar a la red neuronal con muestras de audio distorsionadas por las variaciones de los sonidos que produce el motor del helicóptero. Sin embargo, para un modelo de supresión de ruido más genérico tiene más sentido entrenar a la red con muestras de sonidos de fondo más cotidianos, como conversaciones de fondo, el ruido de un ventilador, ladridos de perros, ruido del tráfico, música, etc.

La mayor diferencia entre la reducción de ruido mediante Inteligencia Artificial y la reducción de ruido simplemente por software es que en este último, el «modelo» empleado son filtros completamente estáticos, fijos, mientras que utilizando la IA estos filtros son completamente modificables, puesto que para eso está la IA, para interpretar qué es lo que tiene que suprimir y qué no con base en ese entrenamiento previo.

Por este motivo, la reducción de ruido mediante Inteligencia Artificial como por ejemplo RTX Voice o la tecnología que Microsoft está implementando en Teams es mucho más eficiente y eficaz para una utilización cotidiana, ya que no hace uso de filtros fijos y que, en realidad, solo sirven para mitigar un tipo de ruido de fondo.

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  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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