NRA (Noise Reduction Algorithm)
Algoritmo para reducción de ruido

Los algoritmos para reducción de ruido en audio varían desde técnicas clásicas de procesamiento de señales hasta IA avanzada, incluyendo la sustracción espectral, filtros Wiener, filtros Kalman, Transformada Wavelet y redes neuronales profundas (Deep Learning) para aislamiento de voz.

Estas herramientas separan eficazmente el ruido de fondo (estático o dinámico) de la voz, mejorando la claridad en grabaciones y llamadas en tiempo real.

La idea básica de un algoritmo de cancelación de ruido adaptativo consiste en hacer pasar la señal corrupta a través de un filtro que tiende a suprimir el ruido sin alterar la señal original. Este es un proceso adaptativo, lo que significa que no requiere conocimiento previo de las características de la señal o del ruido.

El filtrado de Wiener es uno de los algoritmos de filtrado de ruido adaptativo más populares. A diferencia de la sustracción espectral, se adapta a las condiciones de ruido cambiantes estimando la relación señal-ruido (SNR) en tiempo real.

Sustracción Espectral
Estima el espectro de potencia del ruido en segmentos de silencio y lo resta del espectro de la señal ruidosa.

Filtrado de Wiener
Algoritmo adaptativo que estima la relación señal-ruido (SNR) en tiempo real para filtrar ruidos cambiantes, siendo más preciso que la sustracción simple.

Transformada Wavelet Discreta
Utilizada para eliminar ruido gaussiano blanco, descomponiendo la señal en diferentes escalas para separar el ruido.

Filtrado Kalman
Método de filtrado lineal óptimo utilizado para modelar y eliminar ruidos de fondo.

Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Redes neuronales entrenadas para identificar y aislar la voz humana, eliminando ruidos complejos como ladridos, obras o reverberación de forma automática.

Algoritmos de Deverberación
Algoritmos de deconvolución que separan el sonido directo de las reflexiones de la sala, logrando una voz más "seca" y nítida.