Imagen generada con IA por ChatGPT
La captación de sonido directo en rodajes de cine, televisión y documentales ha sido tradicionalmente un proceso que requiere mucha precisión y adaptación en tiempo real. Dado el enorme auge de la inteligencia artificial, han comenzado a surgir herramientas que ayudan a abordar algunos de los desafíos más comunes en estos entornos, como pueden ser el ruido de fondo o las interferencias
Aunque muchas de las soluciones basadas en IA se centran en la postproducción o en el ámbito musical, también están apareciendo opciones diseñadas específicamente para la grabación de sonido en vivo. Estas tecnologías mejoran la calidad del audio en tiempo real y reducen la necesidad de ajustes manuales durante el rodaje.
1. Mejora de la claridad de la voz en entornos ruidosos
La IA puede ser utilizada para identificar completamente la voz principal y mejorar su claridad, esto es clave en la captación de sonido directo, donde muy a menudo es preferible captar fielmente la voz y reducir al máximo el resto de sonidos.
Krisp es una herramienta con IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para eliminar ruidos de fondo de las grabaciones de audio en tiempo real. Existen alternativas en desarrollo como Noise AI (Sonarworks) o SmartEQ (Sonible) que también se enfocan en amplificar y mejorar la voz humana reduciendo los ruidos.
Plataformas y programas como Sonix, Adobe, NVIDIA Broadcast o IBM ofrecen herramientas con inteligencia artificial para la cancelación de ruido en tiempo real, permitiendo el desarrollo e implementación de éstas en entornos profesionales de grabación de campo.
2. Detección y gestión de interferencias electromagnéticas
Especialmente en entornos con mucha actividad eléctrica. La IA puede detectar y eliminar estos ruidos sin comprometer la calidad de la grabación. Herramientas como Lectrosonics están explorando el uso de la IA para gestionar automáticamente las interferencias en micrófonos inalámbricos y minimizar la distorsión causada por fuentes externas.
3. Traducción sonora en tiempo real
DeepL Translator es conocido por su capacidad avanzada de traducción automática, ha comenzado a integrar funciones de traducción de voz. Con el tiempo ha incluido capacidades para traducir grabaciones de voz a texto y luego de texto a voz, lo que permite traducir audio en tiempo real. Esto es especialmente útil en aplicaciones como videoconferencias multilingües o en conferencias.
Otra herramienta que ha avanzado hacia la traducción de voz en tiempo real es iTranslate Converse. Utiliza un sistema de IA que traduce y genera voz en tiempo real, aunque su uso no esté desarrollado para entornos profesionales, es un ejemplo de cómo se pueden integrar estas tecnologías.
Google Cloud Speech-to-Text + Translation API Google ha combinado su tecnología de reconocimiento de voz con su API de traducción, aunque el proceso es algo más complejo y hay margen de mejora en términos de precisión.
4. Separación de fuentes de sonido
Las Redes neuronales convolucionales (CNNs) se utilizan para analizar la estructura espectral del audio, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNNs) se usan para procesar y memorizar ondas de audio en el tiempo, permitiendo su separación. Investigaciones en universidades como el MIT y Stanford se centran en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo para la separación de fuentes de sonido en tiempo real.
5. Desafíos y Oportunidades Adaptación y Creación de Nuevas Normas
Aunque las herramientas de IA presentan muchas ventajas, no están exentas de desafíos. Como con cualquier nueva tecnología, hay una curva de aprendizaje. Los profesionales deben entender cómo integrar estas herramientas de manera efectiva en sus flujos de trabajo. Además, las soluciones de IA aún requieren supervisión humana “Human on the loop”.
Imagen generada con IA por Gemini
6. Consejos para profesionales del sonido
– Formación continua
Estar al tanto de las últimas innovaciones aumenta tu competitividad, es un mundo que avanza muy deprisa. Existen artículos, webs especializadas, podcasts y comunidades que profundizan en nuevas herramientas, pero es importante la persistencia.
Para aquellos que buscan adaptarse a estos cambios, la formación continua es clave. Es fundamental entender cómo y cuándo utilizar estas herramientas, equilibrando la creatividad y la automatización de procesos
– Diferenciación profesional
La inteligencia artificial puede hacer muchas cosas, pero, de momento, no reemplaza la creatividad humana. Tu habilidad para interpretar el entorno acústico y colocar micrófonos de manera estratégicamente eficiente sigue siendo un valor único que ninguna máquina puede replicar.
– Adaptación tecnológica
Aprovecha la tecnología para mejorar tu flujo de trabajo especialmente en la era de la producción de contenido 3D y sonido inmersivo.
Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia. – Arthur C. Clarke
