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== Limpiador de audio ==

'''Limpiador de audio''' es un término general que describe una variedad de técnicas, flujos de trabajo y herramientas de software destinadas a mejorar la calidad del audio reduciendo el ruido, la distorsión y otros artefactos no deseados. En lugar de denotar un campo técnico definido formalmente, el término se utiliza normalmente como una etiqueta amplia tanto en la práctica profesional de ingeniería de audio como en el software orientado al consumidor.

El limpiador de audio se aplica en diversos contextos, incluida la producción musical, la radiodifusión, la postproducción de cine y televisión, el podcasting, las telecomunicaciones y la restauración de archivos. Los procedimientos comunes incluyen eliminación de ruido, eliminación de reverberación, eliminación de clics y estallidos, supresión de zumbidos y diversas formas de reparación espectral.

== Historia ==

=== Primeros métodos analógicos ===
Los primeros métodos analógicos de limpieza de audio aparecieron durante la era de la grabación analógica, cuando se utilizaban soluciones basadas en hardware para reducir el ruido no deseado, como filtrado eléctrico, puerta y control de rango dinámico.
Los sistemas ape a menudo emplean técnicas de reducción de ruido, incluidos Dolby A y Dolby B, para reducir el silbido de la cinta tanto en grabaciones profesionales como de consumo.
=== Era de las estaciones de trabajo de audio digital (DAW) ===

Con la llegada del procesamiento de señales digitales (DSP) y las estaciones de trabajo de audio digital (DAW), la limpieza de audio se ha vuelto cada vez más dependiente de la tecnología de software. Técnicas como la resta espectral, el análisis de la transformada de Fourier y el filtrado de Wiener han hecho que el procesamiento de señales de audio sea más preciso
=== Enfoques modernos basados en IA ===

Durante la última década, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se han convertido en un componente central de muchos sistemas de limpieza de audio. Las redes neuronales profundas, en particular los modelos convolucionales y basados ​​en transformadores, ahora se usan comúnmente para tareas como la eliminación de ruido y la reverberación en tiempo real. Como resultado, técnicas que antes estaban confinadas a entornos de estudio especializados han aparecido cada vez más en herramientas orientadas al consumidor, incluidas aplicaciones móviles y basadas en navegador.

== Técnicas ==

=== Eliminación de ruido de audio ===

'''''Eliminación de ruido de audio''''' es el proceso de eliminar el ruido no deseado de las señales de audio preservando al mismo tiempo el sonido deseado, como la voz o la música. Las técnicas de eliminación de ruido de audio van desde modelos matemáticos tradicionales o métodos de procesamiento de señales hasta enfoques modernos basados en el aprendizaje automático.
==== Antecedentes ====

Las señales de audio suelen contener ruido no deseado introducido durante la grabación, el podcasting o la reproducción. Las fuentes comunes de ruido incluyen sonidos ambientales, interferencias eléctricas, artefactos de micrófono y distorsiones relacionadas con la compresión.

En el contexto del procesamiento de señales, la eliminación de ruido de audio se considera una aplicación especializada de reducción de ruido, centrándose específicamente en los datos de audio.

Una forma particularmente desafiante pero común del problema es el caso indeterminado de eliminación de ruido del habla en un solo canal, debido a la complejidad de los procesos del habla y la naturaleza desconocida del material no hablable. La complejidad se ve agravada aún más por la naturaleza de los datos, ya que el material de audio contiene una alta densidad de muestras de datos.
==== Métodos tradicionales \& Enfoque moderno basado en el aprendizaje automático ====

Los métodos tradicionales se basan en modelos matemáticos y técnicas de procesamiento de señales para reducir el ruido.
El enfoque moderno basado en el aprendizaje automático es una forma basada en datos, que se ha introducido particularmente para mejorar el rendimiento de eliminación de ruido. Las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y las arquitecturas basadas en transformadores se utilizan comúnmente en las tuberías modernas de eliminación de ruido.
Estos enfoques basados en el aprendizaje automático son particularmente efectivos sin habilidades profesionales en entornos acústicos complejos donde los métodos tradicionales pueden fallar.
Recientemente, los investigadores han explorado las redes neuronales profundas como una alternativa a las técnicas tradicionales de eliminación de ruido basadas en el procesamiento de señales. Estos enfoques basados ​​en el aprendizaje automático aprenden a mapear señales de audio ruidosas para generar resultados más limpios y han demostrado efectividad en comparación con los métodos tradicionales. Estos enfoques tienen como objetivo aprovechar al máximo el poder expresivo de las redes profundas y al mismo tiempo evitar costosas transformaciones tiempo-frecuencia o la pérdida de información de fase.
==== Aplicaciones de eliminación de ruido de audio ====

La eliminación de ruido de audio se aplica en múltiples dominios, incluido

# Mejora del habla para telecomunicaciones y asistentes virtuales;
# Vacaciones de limpieza o grabaciones de entrevistas para momentos importantes; # Difusión y edición de podcasts;
# Restauración y postproducción musical;
# Tecnologías de accesibilidad como audífonos.
=== De-reverberación ===

'''''Des-reverberación''''' se refiere a reducir o eliminar la reverberación causada por los reflejos del sonido en espacios cerrados. Una reverberación excesiva puede degradar la inteligibilidad del habla y la calidad del audio, especialmente en audio grabado en entornos sin tratamiento acústico. Las técnicas de desreverberación se utilizan comúnmente en campos como conferencias, edición de diálogos de películas y análisis de audio forense. A diferencia de la eliminación de ruido de audio, que se enfoca principalmente en el ruido de fondo estocástico o casi aleatorio, la eliminación de reverberación aborda reflexiones estructuradas y correlacionadas en el tiempo del sonido original causadas por entornos acústicos en lugar de fuentes de ruido externas.
=== Eliminación de clic y pop ===

'''''Eliminación de clics y pops''''' se centra en eliminar eventos de ruido impulsivo de corta duración, como los que surgen de defectos de discos de vinilo, fallas digitales o interferencias eléctricas. Estas técnicas se emplean comúnmente en flujos de trabajo de remasterización y restauración de audio de archivo.
=== Eliminación de zumbidos y zumbidos ===

Las técnicas de '''''eliminación de zumbidos y zumbidos''''' se centran principalmente en el ruido de banda estrecha, que normalmente se origina a partir de interferencias de líneas eléctricas a 50 o 60 Hz y sus armónicos. Este proceso se implementa comúnmente mediante filtros de muesca o técnicas de filtrado adaptativo.

=== Reparación espectral ===

'''''Reparación espectral''''' se refiere a la modificación manual o automática de regiones de tiempo-frecuencia específicas de una señal de audio para eliminar el ruido no deseado. Esta técnica se utiliza a menudo para abordar ruidos transitorios, como tos repentina durante la grabación, sonidos de manipulación del micrófono o impactos externos accidentales.
== Aplicaciones ==

Las tecnologías de limpieza de audio se aplican en una amplia gama de industrias y casos de uso, que incluyen:

* Producción y postproducción musical;
* Podcasting y creación de contenidos online;
* Edición de sonido de cine y televisión;
* Radiodifusión y telecomunicaciones;
* Preservación de archivos y audio histórico;
* Herramientas de comunicación y mejora de la voz del consumidor.

== Terminología y uso ==
En contextos de marketing y software de consumo, las herramientas diseñadas para eliminar ruido de audio a veces se denominan "limpiadores de audio" o "limpiadores de voz". En la literatura académica y técnica, generalmente se prefieren términos más específicos como "eliminación de ruido de audio", "mejora del habla" o "restauración de audio".

== Ver también ==
* Reducción de ruido
* Mejora del habla
* Restauración de audio
* Procesamiento de señales digitales

More details: https://en.wikipedia.org/wiki/Audio_cleaner