¿Puede un mejorador de voz entrenado solo con grabaciones reales y ruidosas separar limpiamente voz y ruido sin haber visto nunca pares limpia-ruido? Investigadores de la Brno University of Technology y Johns Hopkins University proponen una respuesta con un método llamado Unsupervised Speech Enhancement using Data-defined Priors, abreviado USE-DDP, o en español Mejora del habla no supervisada usando priors definidos por datos. Esta propuesta introduce una arquitectura de codificador-decodificador de doble rama que toma cualquier entrada ruidosa y la descompone en dos señales en forma de onda: una estimación del habla limpia y un residuo que contiene el ruido y artefactos no deseados.

La clave del enfoque está en los priors definidos por los propios datos en lugar de depender de pares etiqueta-datos sintéticos. La red consta de un codificador compartido que extrae representaciones robustas de la señal y dos decodificadores especializados: una rama orientada a reconstruir la señal de voz y otra rama que modela el residuo. Mediante pérdidas diseñadas para fomentar la coherencia entre las ramas y asegurar que la suma de las salidas reconstruya la mezcla original, el sistema aprende a separar sin supervisión explícita.

Entre las ventajas de una solución así destacan la capacidad para entrenar con grabaciones del mundo real sin necesidad de generar versiones limpias artificiales, mayor robustez a condiciones acústicas variadas y aplicabilidad directa a escenarios industriales como centros de llamadas, transcripción automática, asistentes por voz, dispositivos de ayuda auditiva y preprocesamiento para sistemas de reconocimiento de voz.

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En síntesis, la arquitectura dual-ramas propuesta por USE-DDP muestra un camino prometedor para la mejora del habla sin supervisión, y en Q2BSTUDIO podemos ayudar a transformar esa investigación en productos y servicios prácticos: desde prototipos hasta soluciones de producción con monitoreo, seguridad y optimización en la nube. Contacte a nuestro equipo de inteligencia artificial para explorar cómo adaptar estas técnicas a su caso de uso.

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