Las grabaciones ruidosas de entrevistas y discursos son la pesadilla de los ingenieros de audio. Pero una startup alemana espera solucionar eso con un enfoque técnico único que utiliza inteligencia artificial generativa para mejorar la claridad de las voces en video.
Hoy, AI-coustics salió del anonimato con €1.9 millones en financiamiento. Según el cofundador y CEO Fabian Seipel, la tecnología de AI-coustics va más allá de la supresión de ruido estándar para trabajar en cualquier dispositivo y altavoz.
«Nuestra misión principal es hacer que cada interacción digital, ya sea en una videoconferencia, dispositivo de consumo o video de redes sociales casual, sea tan clara como una transmisión de un estudio profesional», dijo Seipel en una entrevista.
Seipel, ingeniero de audio de formación, cofundó AI-coustics con Corvin Jaedicke, profesor de aprendizaje automático en la Universidad Técnica de Berlín, en 2021. Seipel y Jaedicke se conocieron mientras estudiaban audioteconología en la TU Berlin, donde a menudo se encontraban con mala calidad de audio en los cursos en línea y tutoriales que debían tomar.
El mercado de software impulsado por IA para supresión de ruido y mejora de voz ya es muy robusto. Los rivales de AI-coustics incluyen Insoundz, que utiliza IA generativa para mejorar clips de voz transmitidos y pregrabados, y Veed.io, una suite de edición de video con herramientas para eliminar el ruido de fondo de los clips. Pero Seipel dice que AI-coustics tiene un enfoque único para desarrollar los mecanismos de IA que realizan el trabajo real de reducción de ruido.
La startup utiliza un modelo entrenado en muestras de voz grabadas en el estudio de la startup en Berlín, la ciudad natal de AI-coustics. Se paga a las personas para grabar muestras, que luego se agregan a un conjunto de datos para entrenar el modelo de reducción de ruido de AI-coustics. «Desarrollamos un enfoque único para simular artefactos y problemas de audio, como ruido, reverberación, compresión, micrófonos de banda limitada, distorsión, clipaje, etc., durante el proceso de entrenamiento», dijo Seipel.
