Commend presenta la tecnología «Cleans Voice from Noise»

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En cualquier situación de emergencia, cada segundo es vital. En este sentido, si el ruido de fondo o los efectos de eco distorsionan la palabra hablada o la hacen completamente ininteligible, la salud o incluso la vida de las personas pueden correr peligro.

Commend ha sido capaz de desarrollar tras numerosas investigaciones la nueva tecnología «Cleans Voice from Noise« basada en IA como la solución definitiva al problema del ruido de fondo. Mediante una técnica basada en IA conocida como «redes neuronales profundas», la solución es capaz de eliminar el ruido de fondo y mejorar la señal de voz hasta un nivel de calidad asombroso. El resultado es similar a la comunicación directa cara a cara en un entorno sin ruido.

¿Cómo funciona?

El secreto de esta tecnología reside en las llamadas «redes neuronales profundas«. Las redes neuronales profundas son como redes interconectadas de células cerebrales artificiales que aprenden de los datos para resolver diversos tipos de problemas, de forma similar a como nuestros cerebros aprenden de las experiencias para tomar decisiones. Garantizan que las señales de voz durante las llamadas se limpien completamente de ruido ambiente y ecos durante la transmisión. Le animamos a que escuche por sí mismo el excepcional resultado.

Alta calidad y seguridad

Commend siempre se ha caracterizado por disponer de sistemas que gozan de una transmisión de voz de alta calidad. En este sentido y gracias a las redes neuronales entrenadas, han logrado elevar la marca de calidad «Trusted Voice«. De esta forma, cualquier ruido residual se suprime casi a la perfección, como resultado de un exhaustivo proceso de entrenamiento mediante algoritmos estandarizados de aprendizaje automático. Como explican desde la marca «alimentándolas con incontables horas de datos de audio, se les «enseña» sistemáticamente la capacidad de reconocimiento deseada. Ahora, la red neuronal reacciona con extrema precisión a los numerosos retos de la vida cotidiana, como voces diferentes y un amplio espectro de ruidos ambientales en diversas situaciones».