1. Resta espectral: Esta es una técnica relativamente simple. Analiza el espectro de frecuencia de la señal de audio ruidosa y estima el espectro de ruido de los períodos donde solo hay ruido presente (por ejemplo, silencios en el habla). Luego resta el espectro de ruido estimado del ruidoso espectro del habla. Sin embargo, sufre de artefactos como "ruido musical" (ruido residual que suena como tonos musicales) porque no estimula perfectamente el ruido.
2. Filtrado de Wiener: Este es un enfoque más sofisticado que utiliza el procesamiento de señal estadística. Estima la densidad espectral de potencia tanto del habla como del ruido y luego usa un filtro para suprimir de manera óptima el ruido mientras preserva el habla. Es mejor que la sustracción espectral, pero aún enfrenta desafíos con el ruido no estacial (ruido que cambia con el tiempo).
3. Beamforming: Esta técnica utiliza múltiples micrófonos para filtrar espacialmente el ruido. Al colocar estratégicamente micrófonos y procesar sus señales, puede centrarse en el sonido que provenía de una dirección específica (como la boca del altavoz) mientras atenúa el ruido desde otras direcciones. Esto es particularmente efectivo en entornos ruidosos con fuentes de ruido direccionales.
4. Enfoques de aprendizaje profundo: Los avances recientes en el aprendizaje profundo han revolucionado la cancelación de voz. Las redes neuronales, particularmente las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) están capacitadas en grandes conjuntos de datos de discurso ruidoso y limpio. Estas redes aprenden relaciones complejas entre el audio ruidoso y el discurso limpio, lo que les permite separar efectivamente el discurso del ruido con un rendimiento significativamente mejor que los métodos tradicionales. Los ejemplos incluyen:
* Mejora del habla utilizando redes neuronales profundas: Estos modelos aprenden directamente un mapeo del discurso ruidoso para limpiar el discurso.
* Separación de origen usando el aprendizaje profundo: Estos modelos apuntan a separar múltiples fuentes (habla y ruido) de una señal de audio mixta. Esto es particularmente útil en escenarios con múltiples altavoces superpuestos o fuentes de ruido.
En la práctica, muchos sistemas combinan múltiples técnicas. Por ejemplo, un sistema podría usar la formación de haz para reducir inicialmente el ruido, seguido de un modelo de aprendizaje profundo para refinar aún más la señal del habla y eliminar el ruido residual.
La efectividad de la cancelación de voz depende de varios factores, incluidos:
* El tipo y las características del ruido: El hum de fondo constante es más fácil de eliminar que los ruidos impulsivos (como flequillos o clics).
* La relación señal/ruido (SNR): La SNR más alta (discurso más fuerte en relación con el ruido) generalmente conduce a una mejor cancelación.
* La calidad de los micrófonos y el hardware de procesamiento: Mejores micrófonos y capacidades de procesamiento más potentes permiten un análisis y filtrado más precisos.
En resumen, la cancelación de voz es un campo complejo que aprovecha una variedad de técnicas, que depende cada vez más de potentes modelos de aprendizaje profundo, para aislar y mejorar las señales de habla en entornos ruidosos.