El aislamiento de voz con IA redujo la tasa de error de palabras de la transcripción de voz a texto un 73% en 265 conversaciones reales en un benchmark de septiembre de 2026, pero aumentó ligeramente los errores en grabaciones que ya estaban limpias (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). Ese equilibrio define toda la categoría: la supresión de ruido es hoy una configuración por defecto en las herramientas de reunión más usadas, pero su valor depende de lo sucio que sea el audio desde el principio. Google indica que la cancelación de ruido de Meet está activada por defecto en las cuentas Business y Enterprise, Microsoft lista el aislamiento de voz de Teams como activado por defecto para los usuarios, y Owl Labs halló que el 76% de los trabajadores estadounidenses cita el eco o la distorsión del audio como un problema común de las reuniones híbridas (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025). El conjunto más amplio de colaboración en el que viven estas funciones se trata en nuestras estadísticas de comunicaciones unificadas empresariales. Reunimos datos de los artículos del Deep Noise Suppression Challenge de Microsoft Research, de Microsoft, Google, Zoom, Apple, NVIDIA, Krisp, Owl Labs, NIOSH, la Organización Mundial de la Salud e investigación revisada por pares en audiología y habla indexada en Europe PMC.
TL;DR
- El aislamiento de voz redujo la tasa de error de palabras un 73% en total, en 265 conversaciones grabadas (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026).
- El WER en entornos de trabajo bajó de 31,84% a 6,30%, pero las llamadas telefónicas limpias pasaron de 3,48% a 3,91% (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026).
- La cancelación de ruido de Google Meet está activada por defecto en las cuentas Business y Enterprise (Google, Centro de ayuda de Meet 2026).
- El valor de la política VoiceIsolation de Teams es activada por defecto (Microsoft Learn, guía de administración del aislamiento de voz, abril de 2026).
- Teams tenía más de 320 millones de usuarios activos mensuales (Microsoft, llamada de resultados del FY2024 Q1, octubre de 2023).
- El 76% de los trabajadores estadounidenses cita el eco o la distorsión del audio y el 75% el no escuchar a todos como problemas comunes de las reuniones híbridas (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025).
- Unos 27 millones de trabajadores estadounidenses están expuestos cada año a ruido peligroso (NIOSH, CDC).
- El primer DNS Challenge publicó 441 horas de voz limpia y recibió 28 propuestas de 19 equipos (Reddy et al., Interspeech 2020).
- En 2023 el desafío exigía una latencia combinada de 20 ms o menos y usó 760,53 horas de voz limpia en una pista (Dubey et al., ICASSP 2023 DNS Challenge).
- El 60% de los líderes de CX planea adoptar traducción de voz con IA en 6 a 12 meses, frente al 36% en 2025 (Krisp, 2026 State of Voice in CX).
- Un programa de audífono con DNN elevó el reconocimiento de frases en ruido de 60% a 79% en usuarios bimodales de implante coclear (Kolberg et al., J Clin Med 2025).
- 430 millones de personas necesitan rehabilitación por pérdida auditiva discapacitante (OMS, hoja informativa sobre sordera y pérdida de audición).
1. Valores por Defecto de las Plataformas: la Supresión de Ruido Ya Forma Parte del Ecosistema de Reuniones
La cuestión de la adopción se ha resuelto en gran medida por los valores por defecto y no por decisiones de compra. El centro de ayuda de Google Meet indica que la cancelación de ruido está activada por defecto en las cuentas Business y Enterprise, mientras que Education Fundamentals, Education Standard y Education Plus la tienen desactivada por defecto (Google, Filtrar el ruido de fondo en Google Meet). La documentación de administración de Microsoft lista la política de reunión VoiceIsolation de Teams, además de los ajustes de perfil de voz EnrollVoice y PassiveVoiceEnrollment, como activados por defecto (Microsoft Learn, Administrar el aislamiento de voz, actualizado en abril de 2026). El aislamiento de voz va un paso más allá de la supresión de ruido: usa un perfil de voz almacenado en el dispositivo del usuario para eliminar los sonidos y las voces que no coinciden con él.
El alcance de esos valores por defecto es grande. Microsoft informó de más de 320 millones de usuarios activos mensuales de Teams y de más de 10.000 clientes de pago de Teams Premium en octubre de 2023 (Microsoft, llamada de resultados del FY2024 Q1). Dato más reciente disponible: Microsoft, 2023; su llamada de julio de 2026 no dio una nueva cifra de usuarios de Teams. Krisp, el proveedor independiente más conocido, dice que su IA ha procesado billones de minutos de conversaciones de voz (Krisp, Acerca de nosotros).
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Valor por defecto de la cancelación de ruido de Google Meet | Activada en Business y Enterprise; desactivada en las ediciones Education | Google, Centro de ayuda de Meet 2026 |
| Cancelación de ruido en el dispositivo de Meet en Android | Pixel 4 y posteriores, Samsung S10 y posteriores, otros modelos | Google, Centro de ayuda de Meet 2026 |
| Valor por defecto de la política VoiceIsolation de Teams | Activada (EnrollVoice y PassiveVoiceEnrollment también activadas) | Microsoft Learn, abril de 2026 |
| Usuarios activos mensuales de Teams | Más de 320 millones | Microsoft, llamada de resultados del FY2024 Q1 (2023) |
| Clientes de pago de Teams Premium | Más de 10.000 | Microsoft, llamada de resultados del FY2024 Q1 (2023) |
| Niveles de supresión de ruido de fondo de Zoom | Auto (por defecto), Bajo, Medio, Alto | Zoom Support, ajustes de audio profesional 2026 |
| Modo de micrófono Aislamiento de Voz de Apple | FaceTime en iOS 15+, llamadas telefónicas en iOS 16.4+, modo Automático en iOS 18+ | Apple Support 2026 |
| Minutos de voz procesados por Krisp | Billones | Krisp, Acerca de nosotros 2026 |
Nota de contexto: el ajuste Alto de Zoom se describe como el más agresivo, capaz de eliminar el habla de fondo de otras personas, y puede aumentar el uso de CPU; su modo de sonido original para músicos desactiva el posprocesamiento y sube el códec a 48 kHz, 96 kbps mono o 192 kbps estéreo (Zoom Support, ajustes de audio profesional). Del lado de los creadores, las funciones Eliminación de Ruido y Eliminación de Eco de la Sala de NVIDIA Broadcast requieren una GPU GeForce RTX 2060, Quadro RTX 3000, TITAN RTX o superior (NVIDIA, app Broadcast). Los requisitos del modo de micrófono de Apple provienen de Apple Support.
2. El Costo del Mal Audio: Problemas en las Reuniones y Ruido en el Trabajo
La supresión de ruido se vende porque el mal audio es el fallo más común en las reuniones híbridas. En la encuesta de julio de 2025 de Owl Labs a 2.000 trabajadores estadounidenses a tiempo completo, el 76% citó el eco o la distorsión del audio y el 75% el no poder escuchar a todos como problemas comunes de las reuniones híbridas, justo detrás del tiempo perdido por dificultades técnicas, con un 77% (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025). Los trabajadores pierden en promedio unos 6 minutos para poner en marcha las reuniones híbridas, y el 27% pierde 10 minutos o más por reunión en la preparación técnica.
La propia investigación de Microsoft vincula la calidad de audio y video con que las reuniones funcionen para todos. En 3.290 respuestas de encuesta por correo electrónico y 17.287 valoraciones dentro del cliente, la calidad, la fiabilidad y contar con una agenda podían mejorar cada una en un 70% las probabilidades de que una reunión se valorara como inclusiva (Cutler et al., Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration, arXiv 2021). Dato más reciente disponible: Microsoft Research, 2021. El estudio midió la calidad de audio y de video en conjunto, por lo que no puede aislar el efecto del ruido de fondo por sí solo. La acústica de las oficinas, la otra mitad del problema, se trata en nuestras estadísticas de distracción y acústica en oficinas abiertas.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Trabajadores que citan el eco o la distorsión del audio como problema común de las reuniones híbridas | 76% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| No poder escuchar a todos | 75% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Tiempo perdido por dificultades técnicas | 77% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Tiempo medio perdido al iniciar una reunión híbrida | Unos 6 minutos (el 27% pierde 10 minutos o más) | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Muestra de la encuesta sobre reuniones (correo / dentro del cliente) | 3.290 respuestas / 17.287 valoraciones (cerca del 15% de tasa de respuesta dentro del cliente) | Cutler et al., Microsoft Research 2021 |
| Efecto de la calidad de AV, la fiabilidad o la agenda sobre las probabilidades de inclusividad | Cada uno +70% | Cutler et al., Microsoft Research 2021 |
| Trabajadores estadounidenses expuestos a ruido peligroso cada año | Unos 27 millones | NIOSH, CDC |
| Población activa de EE. UU. con dificultad auditiva / tinnitus | Cerca de 1 de cada 9 / cerca de 1 de cada 13 | NIOSH, CDC |
Nota de contexto: en la definición del NIOSH, el ruido peligroso empieza en 85 dBA, su límite de exposición recomendado promediado en una jornada de ocho horas (NIOSH, Acerca del ruido y la pérdida de audición), mucho más alto que el de una oficina típica. Un estudio de EEG de 2021 halló que la actividad cerebral confirmó parcialmente una menor carga mental con auriculares de cancelación activa de ruido que en el ruido, aunque la diferencia subjetiva no fue significativa (Pieper et al., Frontiers in Neuroscience 2021). Los efectos de fatiga de las reuniones por video se siguen en nuestras estadísticas de fatiga en reuniones por video.
3. El Benchmark de Investigación: el Deep Noise Suppression Challenge de Microsoft
La mayoría de los supresores de ruido en tiempo real de hoy fueron moldeados por un único benchmark abierto. El primer Deep Noise Suppression Challenge, en Interspeech 2020, publicó 441 horas de voz limpia de 2.150 hablantes más 60.000 clips de ruido en 150 clases de audio, y recibió 28 propuestas de 19 equipos (Reddy et al., Interspeech 2020 DNS Challenge). Sus organizadores subrayaron que el conjunto de prueba sintético no era representativo de las grabaciones reales, por lo que cada edición posterior se apoyó en clips ciegos del mundo real y en valoraciones ITU-T P.808 obtenidas por crowdsourcing.
El listón siguió subiendo. En la quinta edición, en ICASSP 2023, una pista usó 760,53 horas de voz limpia (562,72 horas de habla leída, 185,41 horas en mandarín), 181 horas de ruido en 152 clases, y los modelos debían ejecutarse con un factor de tiempo real de 0,5 o menos en un Intel Core i5 de cuatro núcleos, con una latencia combinada de 20 ms o menos (Dubey et al., ICASSP 2023 DNS Challenge; página del desafío de Microsoft Research). La tarea también pasó de eliminar ruido a eliminar hablantes que interfieren, y el artículo reporta una calidad de señal degradada en la mayoría de los modelos, señal de que el aislamiento de voz es más difícil que la eliminación de ruido.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Voz limpia publicada, 2020 | 441 horas de 2.150 hablantes | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Participación, 2020 | 28 propuestas de 19 equipos (9 en ambas pistas) | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Valoraciones por crowdsourcing por clip, 2020 | 10 (20 para las mejores propuestas) | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Voz limpia, ICASSP 2023 Pista 2 | 760,53 horas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Datos de ruido, 2023 | 181 horas, 152 clases de audio, 60.000 clips | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Participación, 2023 | 11 propuestas por pista, 10 equipos en ambas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Mayor mejora de la puntuación del desafío sobre el conjunto ciego ruidoso, 2023 | 0,145 (auriculares con micrófono), 0,141 (altavoz), el mismo equipo ganó ambas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Límites de cómputo, 2023 | Factor de tiempo real de 0,5 o menos; latencia combinada de 20 ms o menos | Microsoft Research, ICASSP 2023 DNS Challenge |
Nota de contexto: el conjunto de datos público es grande: el repositorio del desafío lista 827 GB de voz limpia, 58 GB de ruido y cerca de 1 TB descomprimido (Microsoft, repositorio DNS-Challenge). La edición de 2022 añadió la precisión de palabras como métrica y concluyó que la comunidad investigadora todavía tiene “un largo camino por recorrer” ante el ruido difícil del mundo real (Dubey et al., ICASSP 2022 DNS Challenge). Resultados más recientes disponibles del desafío: ICASSP 2023.
4. Aislamiento de Voz y Precisión del Reconocimiento de Voz
La supresión de ruido ahora alimenta tanto a las máquinas como a las personas, porque las transcripciones de reuniones y los agentes de voz dependen de una entrada limpia. En el benchmark de 2026 de Krisp, el aislamiento de voz redujo la tasa de error de palabras en entornos de trabajo de 31,84% a 6,30%, en 11 configuraciones de voz a texto de 9 motores (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). Las mejoras fueron mayores cuando había una segunda voz presente; en llamadas telefónicas limpias, el aislamiento elevó ligeramente los errores, de 3,48% a 3,91%.
Ese resultado coincide con el historial académico. Un artículo de 2026 señala que la mejora del habla monoaural “no se ha establecido como un front-end eficaz” para el reconocimiento frente a los modelos entrenados con habla ruidosa, y luego reporta una reducción relativa del 28,4% del WER en CHiME-2 al desacoplar las dos etapas (Yang, Pandey y Wang, Computer Speech and Language 2026). La conclusión práctica: el aislamiento corrige el cruce de conversaciones y las voces de fondo, no es una mejora gratuita para todas las llamadas.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Variación global del WER con aislamiento de voz | -73% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Entornos de trabajo (sin procesar vs. aislado) | WER de 31,84% a 6,30% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Llamadas telefónicas limpias (sin procesar vs. aislado) | WER de 3,48% a 3,91% (ligero retroceso) | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| AssemblyAI Universal-3 Pro por lotes | 30,32% a 3,75% (-88%) | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| ElevenLabs Scribe v2 / Soniox STT v5 | -85% / -82% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Conjunto de datos del benchmark | 265 conversaciones: 96 de oficina, 106 de centro de llamadas, 63 móviles o en coche | Krisp, publicación del conjunto de datos del benchmark 2026 |
| Mejora desacoplada más ASR en CHiME-2 | Reducción relativa del WER del 28,4% (WER de 5,6%) | Yang, Pandey y Wang, Computer Speech and Language 2026 |
| Mismo método, CHiME-4 de un solo canal | WER de 3,3% simulado, 4,4% real | Yang, Pandey y Wang, Computer Speech and Language 2026 |
Nota de contexto: el benchmark de Krisp lo ejecuta el propio proveedor y prueba los modelos de Krisp, aunque el conjunto de datos está publicado en Hugging Face. Abarca 4 modelos de aislamiento de voz, 24 dispositivos de oficina, 18 modelos de auriculares de centro de llamadas y 18 modelos de teléfono (Krisp, cómo se grabó el benchmark). Todavía no se ha publicado ninguna replicación independiente.
5. Centros de Llamadas: Donde la Eliminación de Ruido se Une a la IA de Voz
Los centros de llamadas combinan las salas más ruidosas con los flujos de trabajo que más dependen de la voz. En el benchmark de Krisp, el audio de centro de llamadas pasó de 23,83% a 6,86% de tasa de error de palabras tras el aislamiento de voz, el escenario en el que el análisis del habla, la asistencia al agente y la traducción heredan la calidad de la señal del micrófono del agente (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). La intención de inversión es clara: el 60% de los líderes de CX planea adoptar traducción de voz con IA en 6 a 12 meses, frente al 36% en 2025 (Krisp, The 2026 State of Voice in CX).
Los oídos de los propios agentes también importan. Un estudio polaco con 78 operadores de centro de llamadas midió una exposición media diaria personal al ruido de 74,7 dBA, con un 92,3% con audición normal en ambos oídos (Pawlaczyk-Luszczynska et al., Noise and Health 2018). Un estudio mayor de 2022 con 213 usuarios de auriculares, entre ellos 177 operadores de centro de llamadas, halló exposiciones de entre 57 y 96 dB, aunque solo el 1,4% de los operadores superó los 85 dB (Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022). Los datos de carga de trabajo y rotación de estos equipos están en nuestras estadísticas de agotamiento y rotación de agentes de centros de llamadas.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| WER de centro de llamadas, sin procesar vs. aislamiento de voz | 23,83% a 6,86% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Líderes de CX que planean traducción de voz con IA en 6-12 meses | 60% (36% en 2025) | Krisp, 2026 State of Voice in CX (815 líderes, 12 países) |
| Conversión de acento, adopción actual o planificada | 61% | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Adopción de análisis del habla | 80% | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Principal desafío: contratar agentes en las regiones y los idiomas adecuados | 40% (costo del soporte de idiomas 37%; integración tecnológica 14%) | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Exposición media diaria al ruido, 78 operadores de centro de llamadas | 74,7 dBA (rango de 68-79) | Pawlaczyk-Luszczynska et al., Noise and Health 2018 |
| Usuarios de auriculares por encima de 85 dB, 177 operadores | 1,4% | Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022 |
| Usuarios de auriculares con audición normal bilateral (250-8000 Hz) | 42% de 213 | Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022 |
Nota de contexto: la encuesta State of Voice in CX la publica un proveedor que vende traducción de voz y conversión de acento, por lo que sus cifras de adopción deben leerse como orientativas. El estudio de 2018 es el dato más reciente disponible sobre la exposición de operadores de centros de llamadas en esa cohorte; también halló muescas en altas frecuencias en el 15,4% de las audiometrías.
6. Más Allá de las Reuniones: Reducción de Ruido con Deep Learning en el Cuidado Auditivo
Las mismas ideas de eliminación neuronal de ruido ya llegan a los audífonos, donde lo que está en juego es más que una transcripción más limpia. En un estudio de 2025 con 11 usuarios bimodales de implante coclear de 71-89 años, un programa de audífono con DNN elevó el reconocimiento de frases en ruido al 79%, frente al 60% con un ajuste convencional (p < 0,001), y ofreció un beneficio bimodal del 40% sobre el implante solo, frente al 21% (Kolberg et al., Journal of Clinical Medicine 2025). Los datos de campo apuntan en la misma dirección: en 40 usuarios experimentados que registraron 3.614 evaluaciones momentáneas y 6.812 horas de sonido, el audífono basado en DNN mantuvo una satisfacción constante sin importar el nivel de ruido de fondo (Christensen et al., American Journal of Audiology 2024).
La población potencial es grande. La OMS estima que más de 430 millones de personas necesitan rehabilitación por pérdida auditiva discapacitante y que casi 2.500 millones tendrán algún grado de pérdida de audición en 2050 (OMS, hoja informativa sobre sordera y pérdida de audición). Un estudio de 2023 reportó un eliminador de ruido con deep learning de un solo micrófono que devolvió la inteligibilidad del habla de usuarios de audífonos al nivel de los controles con audición normal y funcionó en tiempo real en un portátil (Diehl et al., Scientific Reports 2023).
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Reconocimiento de frases en ruido, DNN vs. programa convencional | 79% vs. 60% (p < 0,001), 11 usuarios de 71-89 años | Kolberg et al., J Clin Med 2025 |
| Beneficio bimodal sobre el implante solo en ruido de voces superpuestas | 40% (DNN) vs. 21% | Kolberg et al., J Clin Med 2025 |
| Prueba real de audífono con DNN | 40 usuarios, 3.614 evaluaciones, 6.812 horas de audio | Christensen et al., Am J Audiol 2024 |
| DNN combinado con beamforming en adultos mayores | Superó a los demás programas en todas las métricas (20 participantes) | Folkeard et al., Trends in Hearing 2026 |
| Reducción de ruido en pérdida auditiva de grave a profunda | Redujo significativamente el esfuerzo de escucha (25 participantes) | Dong et al., Frontiers in Neuroscience 2024 |
| Evaluación objetiva de DNN | 1.152 grabaciones con maniquí a -5, 0 y +5 dB SNR | Ashkanichenarlogh et al., Trends in Hearing 2025 |
| Personas que necesitan rehabilitación por pérdida auditiva discapacitante | Más de 430 millones (más del 5% de la población mundial) | Hoja informativa de la OMS |
| Costo global anual de la pérdida auditiva no atendida | Casi US$ 1 billón | Hoja informativa de la OMS |
Nota de contexto: estos ensayos son pequeños, de 11 a 40 participantes, y varios se realizaron con dispositivos de un solo fabricante. Los resultados de Folkeard, Dong y Ashkanichenarlogh se resumen a partir de sus resúmenes (Folkeard et al. 2026; Dong et al. 2024; Ashkanichenarlogh et al. 2025), y los beneficios del estudio objetivo de 2025 se atenuaron con reverberación moderada.
Resumen: Software de Cancelación de Ruido con IA en Cifras
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Variación global del WER con aislamiento de voz | -73% en 265 conversaciones | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER en entornos de trabajo, sin procesar vs. aislado | 31,84% a 6,30% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER en llamadas telefónicas limpias, sin procesar vs. aislado | 3,48% a 3,91% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER en centros de llamadas, sin procesar vs. aislado | 23,83% a 6,86% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Cancelación de ruido de Google Meet | Activada por defecto en Business y Enterprise | Google, Centro de ayuda de Meet 2026 |
| Política VoiceIsolation de Teams | Activada por defecto | Microsoft Learn, abril de 2026 |
| Usuarios activos mensuales de Teams | Más de 320 millones (2023) | Microsoft, llamada de resultados del FY2024 Q1 |
| Niveles de supresión de ruido de Zoom | 4 (Auto por defecto, Bajo, Medio, Alto) | Zoom Support 2026 |
| Eco o distorsión del audio como problema común de las reuniones híbridas | 76% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| No poder escuchar a todos | 75% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Trabajadores estadounidenses expuestos a ruido peligroso | Unos 27 millones al año | NIOSH, CDC |
| DNS Challenge 2020, voz limpia / propuestas | 441 horas / 28 de 19 equipos | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| DNS Challenge 2023, voz limpia, Pista 2 | 760,53 horas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| DNS Challenge 2023, límite de latencia | 20 ms o menos | Microsoft Research 2023 |
| Reducción relativa del WER, mejora desacoplada en CHiME-2 | 28,4% | Yang, Pandey y Wang 2026 |
| Líderes de CX que planean traducción de voz con IA | 60% (36% en 2025) | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Exposición media diaria al ruido de los operadores de centros de llamadas | 74,7 dBA | Pawlaczyk-Luszczynska et al. 2018 |
| Reconocimiento de frases en ruido con audífono DNN | 79% vs. 60% | Kolberg et al. 2025 |
| Personas que necesitan rehabilitación auditiva | Más de 430 millones | Hoja informativa de la OMS |
Metodología y Fuentes
Cada cifra anterior se leyó, durante la investigación de este artículo, en un documento de empresa, una página de centro de ayuda, una transcripción de llamada de resultados, una página gubernamental, un artículo de desafío o un resumen revisado por pares. Los benchmarks y las encuestas de proveedores están identificados como tales.
- Krisp: Acerca de nosotros, Voice Isolation Benchmark, septiembre de 2026, publicación sobre la grabación del conjunto de datos del benchmark, septiembre de 2026, The 2026 State of Voice in CX, agosto de 2026
- Microsoft: llamada de resultados del FY2024 Q1, octubre de 2023, Microsoft Learn, Administrar el aislamiento de voz (abril de 2026)
- DNS Challenge de Microsoft Research: artículo de Interspeech 2020, artículo de ICASSP 2022, artículo de ICASSP 2023, página del desafío ICASSP 2023, repositorio DNS-Challenge
- Estudio de reuniones de Microsoft Research: Cutler et al., Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration, 2021
- Google: Filtrar el ruido de fondo en Google Meet
- Zoom: Artículo de soporte sobre ajustes de audio profesional
- Apple: Artículo de soporte sobre modos de micrófono
- NVIDIA: App Broadcast
- Owl Labs: State of Hybrid Work 2025
- NIOSH (CDC): Acerca del ruido y la pérdida de audición
- Organización Mundial de la Salud: Hoja informativa sobre sordera y pérdida de audición
- Investigación revisada por pares vía Europe PMC: Yang, Pandey y Wang 2026, Pieper et al. 2021, Pawlaczyk-Luszczynska et al. 2018, Pawlaczyk-Luszczynska et al. 2022, Kolberg et al. 2025, Christensen et al. 2024, Diehl et al. 2023
- Nota sobre los datos: no se incluye ninguna cifra de tamaño de mercado del software de cancelación de ruido con IA, porque no pudimos leer en forma primaria las estimaciones de dos firmas de investigación independientes y no citaríamos a una sola firma por sí sola. Krisp es una empresa privada y no publica un número de usuarios; su afirmación de “billones de minutos” es una declaración de la empresa, y tanto su benchmark como su encuesta de CX los ejecuta el propio proveedor. La cifra de usuarios de Teams (320 millones) es de octubre de 2023 y la llamada de julio de 2026 de Microsoft no dio ninguna actualización. La publicación del blog de Microsoft Teams que anunciaba la supresión de ruido con IA en 2020 y el artículo del centro de ayuda de eliminación de ruido de Webex no pudieron cargarse, por lo que Cisco Webex no se cubre. El artículo del DNS Challenge de 2023 da las mejoras de puntuación, pero su tabla completa de resultados no pudo extraerse. El estudio de reuniones de Cutler et al. (2021), el estudio de 2018 sobre exposición en centros de llamadas y el DNS Challenge de 2023 son los datos más recientes disponibles de su tipo. Los ensayos con audífonos son pequeños (de 11 a 40 participantes) y en parte están vinculados a fabricantes. Los porcentajes de problemas en reuniones de Owl Labs son autodeclarados por trabajadores estadounidenses a tiempo completo encuestados en julio de 2025.
Última actualización: 3 de octubre de 2026. Actualizamos este informe trimestralmente, y la próxima revisión se espera cuando Owl Labs publique su informe State of Hybrid Work 2026 y Microsoft anuncie los resultados de su próximo desafío de supresión profunda de ruido o de calidad del habla.