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dc.creatorRascon, Caleb
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:17Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:17Z
dc.date.issued2023-04-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3983
dc.descriptionArtículo académico que analiza técnicas de mejora de voz basadas en deep learning en el contexto de procesamiento de audio en línea, donde los modelos procesan segmentos sucesivos de audio en lugar de grabaciones completas. Aunque la mayoría de las evaluaciones previas se han realizado en escenarios fuera de línea, este trabajo es el primero en medir el rendimiento en tiempo real, considerando métricas como el índice señal-interferencia (SIR), el tiempo de respuesta y el uso de memoria. Se evalúan tres modelos populares (MetricGAN+, Spectral Feature Mapping with Mimic Loss y Demucs-Denoiser) bajo diferentes condiciones de ruido, interferencias y reverberación.
dc.publisherSensors
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleCharacterization of Deep Learning-Based Speech-Enhancement Techniques in Online Audio Processing Applications
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsSpeech enhancement
dc.subject.keywordsOnline applicability
dc.subject.keywordsReal-time factor
dc.subject.keywordsMejora de voz
dc.subject.keywordsAplicabilidad en línea
dc.subject.keywordsFactor de tiempo real
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.3390/s23094394
dc.identifier.bibliographiccitationRascon, C. (2023). Characterization of Deep Learning-Based Speech-Enhancement Techniques in Online Audio Processing Applications. Sensors, 23(9), 4394. https://doi.org/10.3390/s23094394
dcterms.memberofProcesamiento del Lenguaje Natural (PLN)


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