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    Así eliminará Teams el ruido de fondo

    Una de las cosas más molestas durante una vídeo llamada es el ruido de fondo. Algunos ejemplos de esto son ruidos de teclado, alguien viendo una serie o ruido de una bolsa de patatas fritas. Ayer os contábamos que Microsoft tenía en mente algunas mejoras referidas a esto. Así eliminará Teams el ruido de fondo.

    Teams eliminará el ruido de fondo

    Esta supresión de ruido funcionará en tiempo real y la gente de VentureBeat lo ha probado.

    Según el informe, la supresión de ruido no es algo nuevo, como ya lo ha sido en Teams y Skype. Sin embargo, lo nuevo al respecto son las formas en las que la IA se puede usar para suprimir el ruido. Teams pronto podrían distinguir entre lo que se llaman “ruidos estacionarios (un ventilador) y ruidos no estacionarios (sirenas de policía).

    Para lograr esto, Microsoft ofreció de forma abierta la capacitación para la supresión de ruido en GitHub para ampliar los datos y aprender más sobre cómo entrenar la IA al mismo tiempo. Sin embargo, algunos tipos de ruido como cantar o reír podrían no filtrarse en las llamadas. Microsoft dice en el informe que no puede aislar el sonido de las voces humanas ya que funcionan con frecuencias muy similares.

    Así eliminará Teams el ruido

    La compañía comparó los modelos de Machine Learning para la impresión de ruido con los modelos de reconocimiento de voz. Después entrenó el modelo para entrenar a su vez la Inteligencia Artificial para comprender las diferencias. Este proceso consistió en elegir conjuntos de datos representativos, usar el Machine Learning y ajustar sus modelos en consecuencia.

    Por supuesto, hay preocupaciones por la privacidad que giran en torno a esto. Robert Aichner, gerente de programas grupales de Microsoft Teams, dijo que no debería ser una preocupación. Él dice que Microsoft no puede ver los datos del cliente o las llamadas de Teams.

    Los de Redmond también tienen lo que se llama un esfuerzo de “menor escala” para recopilar grabaciones reales. “Así que tenemos un conjunto de pruebas que creemos que es aún más representativo de las reuniones reales. Y luego, vemos si usamos cierto conjunto de entrenamiento. ¿Qué tan bien funciona eso en el conjunto de la prueba? Idealmente sí, me encantaría tener un conjunto de entrenamiento”.

    Finalmente, el informe señala algunos temas como la construcción, uso y mejora de una red neuronal.

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