* Relación de señal/ruido mejorada (SNR): Las computadoras pueden analizar la señal de audio y eliminar digitalmente el ruido no deseado, mejorando significativamente la claridad de la grabación. Técnicas como algoritmos de reducción de ruido y sustracción espectral pueden aislar y atenuar el hum de fondo, silbato y otros artefactos de manera mucho más efectiva que los métodos analógicos.
* Filtrado e igualación avanzados: Las computadoras permiten un control preciso sobre la respuesta de frecuencia de audio. Esto permite que el filtrado sofisticado elimine las frecuencias específicas (como las resonancias no deseadas) o la igualación para dar forma al sonido para que sea más brillante, más cálido o más enfocado. Esto es mucho más flexible y preciso que los filtros analógicos tradicionales.
* Beamforming y audio espacial: Los algoritmos sofisticados que se ejecutan en las computadoras permiten la creación de matrices de micrófonos que pueden centrarse selectivamente en una fuente de sonido específica mientras suprimen a otros. Esto es crucial para aplicaciones como asistentes de voz, videoconferencia y grabación en entornos ruidosos. Permite la creación de experiencias de audio espaciales inmersivas.
* Control de ganancia automática (AGC): Las computadoras pueden ajustar automáticamente la ganancia del micrófono para compensar las variaciones en el nivel de sonido, evitando el recorte y garantizando niveles de volumen consistentes. Esto es mucho más sofisticado que los circuitos AGC analógicos simples.
* Localización de sonido y separación de fuente: Los algoritmos avanzados pueden analizar los sonidos de múltiples micrófonos para determinar la ubicación y la dirección de las fuentes de sonido. Esto se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de voz y la grabación de audio inmersiva. El desarrollo adicional permite la separación de fuentes de sonido individuales en una mezcla (por ejemplo, aislar la voz de un cantante de los instrumentos).
* Compresión y limitante: Las computadoras pueden comprimir dinámicamente la señal de audio para reducir el rango dinámico, haciendo sonidos silenciosos más fuertes y fuertes más silenciosos. Esto da como resultado un sonido más consistente y pulido. Limitar evita el recorte y la distorsión.
* Mejoras de inteligencia artificial (AI): La IA se usa cada vez más para mejorar el rendimiento del micrófono a través del aprendizaje automático. Esto permite una reducción de ruido más sofisticada, la cancelación de eco e incluso la mejora de la voz (por ejemplo, hacer que una voz suene más clara o más agradable).
En esencia, las computadoras han transformado micrófonos de transductores simples en sistemas complejos e inteligentes capaces de capturar y procesar audio con fidelidad y control sin precedentes. Las capacidades mejoran constantemente gracias a los avances en la alimentación y los algoritmos informáticos.