O isolamento de voz por IA reduziu a taxa de erro de palavras da transcrição de fala em 73% em 265 conversas reais em um benchmark de setembro de 2026, mas aumentou levemente os erros em gravações que já estavam limpas (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). Esse compromisso define toda a categoria: a supressão de ruído hoje é uma configuração padrão nas principais ferramentas de reunião, mas seu valor depende de quão suja é a captação de áudio logo de início. O Google afirma que o cancelamento de ruído do Meet vem ativado por padrão em contas Business e Enterprise, a Microsoft lista o isolamento de voz do Teams como ativado por padrão para os usuários, e a Owl Labs constatou que 76% dos trabalhadores dos EUA citam eco ou distorção de áudio como um problema comum em reuniões híbridas (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025). O conjunto mais amplo de colaboração em que esses recursos vivem é tratado em nossas estatísticas de comunicações unificadas corporativas. Reunimos dados dos artigos do Deep Noise Suppression Challenge da Microsoft Research, de Microsoft, Google, Zoom, Apple, NVIDIA, Krisp, Owl Labs, NIOSH, da Organização Mundial da Saúde e de pesquisas revisadas por pares em audiologia e fala indexadas no Europe PMC.
TL;DR
- O isolamento de voz reduziu a taxa de erro de palavras em 73% no geral, em 265 conversas gravadas (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026).
- O WER em ambientes de trabalho caiu de 31,84% para 6,30%, mas as chamadas telefônicas limpas foram de 3,48% para 3,91% (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026).
- O cancelamento de ruído do Google Meet vem ativado por padrão em contas Business e Enterprise (Google, Central de Ajuda do Meet 2026).
- O valor da política VoiceIsolation do Teams é ativado por padrão (Microsoft Learn, guia de administração de isolamento de voz, abril de 2026).
- O Teams tinha mais de 320 milhões de usuários ativos mensais (Microsoft, teleconferência de resultados do FY2024 Q1, outubro de 2023).
- 76% dos trabalhadores dos EUA citam eco ou distorção de áudio e 75% citam não ouvir todos como problemas comuns em reuniões híbridas (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025).
- Cerca de 27 milhões de trabalhadores dos EUA são expostos a ruído perigoso a cada ano (NIOSH, CDC).
- O primeiro DNS Challenge liberou 441 horas de fala limpa e recebeu 28 submissões de 19 equipes (Reddy et al., Interspeech 2020).
- Em 2023, o desafio exigia latência combinada de 20 ms ou menos e usou 760,53 horas de fala limpa em uma trilha (Dubey et al., ICASSP 2023 DNS Challenge).
- 60% dos líderes de CX planejam adotar tradução de voz por IA em 6 a 12 meses, ante 36% em 2025 (Krisp, 2026 State of Voice in CX).
- Um programa de aparelho auditivo com DNN elevou o reconhecimento de frases no ruído de 60% para 79% entre usuários bimodais de implante coclear (Kolberg et al., J Clin Med 2025).
- 430 milhões de pessoas precisam de reabilitação por perda auditiva incapacitante (OMS, ficha informativa sobre surdez e perda auditiva).
1. Padrões das Plataformas: a Supressão de Ruído Agora Faz Parte da Pilha de Reuniões
A questão da adoção foi resolvida em grande parte pelos padrões de fábrica, e não por decisões de compra. A central de ajuda do Google Meet afirma que o cancelamento de ruído vem ativado por padrão em contas Business e Enterprise, enquanto as edições Education Fundamentals, Education Standard e Education Plus o têm desativado por padrão (Google, Filtrar o ruído de fundo no Google Meet). A documentação de administração da Microsoft lista a política de reunião VoiceIsolation do Teams, além das configurações de perfil de voz EnrollVoice e PassiveVoiceEnrollment, como ativadas por padrão (Microsoft Learn, Gerenciar o isolamento de voz, atualizado em abril de 2026). O isolamento de voz dá um passo além da supressão de ruído: usa um perfil de voz armazenado no dispositivo do usuário para remover sons e vozes que não correspondem a ele.
O alcance desses padrões é grande. A Microsoft informou mais de 320 milhões de usuários ativos mensais do Teams e mais de 10.000 clientes pagantes do Teams Premium em outubro de 2023 (Microsoft, teleconferência de resultados do FY2024 Q1). Dado mais recente disponível: Microsoft, 2023; a teleconferência de julho de 2026 não trouxe nova contagem de usuários do Teams. A Krisp, o fornecedor independente mais conhecido, diz que sua IA já processou trilhões de minutos de conversas de voz (Krisp, Sobre nós).
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Padrão do cancelamento de ruído do Google Meet | Ativado para Business e Enterprise; desativado para as edições Education | Google, Central de Ajuda do Meet 2026 |
| Cancelamento de ruído no dispositivo do Meet no Android | Pixel 4 e posteriores, Samsung S10 e posteriores, outros modelos | Google, Central de Ajuda do Meet 2026 |
| Padrão da política VoiceIsolation do Teams | Ativada (EnrollVoice e PassiveVoiceEnrollment também ativadas) | Microsoft Learn, abril de 2026 |
| Usuários ativos mensais do Teams | Mais de 320 milhões | Microsoft, teleconferência de resultados do FY2024 Q1 (2023) |
| Clientes pagantes do Teams Premium | Mais de 10.000 | Microsoft, teleconferência de resultados do FY2024 Q1 (2023) |
| Níveis de supressão de ruído de fundo do Zoom | Auto (padrão), Baixo, Médio, Alto | Zoom Support, configurações de áudio profissional 2026 |
| Modo de microfone Isolamento de Voz da Apple | FaceTime no iOS 15+, chamadas telefônicas no iOS 16.4+, modo Automático no iOS 18+ | Apple Support 2026 |
| Minutos de voz processados pela Krisp | Trilhões | Krisp, Sobre nós 2026 |
Nota de contexto: a configuração Alta do Zoom é descrita como a mais agressiva, capaz de eliminar a fala de fundo de outras pessoas, e pode aumentar o uso de CPU; seu modo de som original para músicos desativa o pós-processamento e eleva o codec para 48 kHz, 96 kbps mono ou 192 kbps estéreo (Zoom Support, configurações de áudio profissional). Do lado dos criadores, as funções Remoção de Ruído e Remoção de Eco da Sala do NVIDIA Broadcast exigem uma GPU GeForce RTX 2060, Quadro RTX 3000, TITAN RTX ou superior (NVIDIA, app Broadcast). Os requisitos do modo de microfone da Apple vêm do Apple Support.
2. O Custo do Áudio Ruim: Problemas em Reuniões e Ruído no Trabalho
A supressão de ruído vende porque o áudio ruim é a falha mais comum nas reuniões híbridas. Na pesquisa de julho de 2025 da Owl Labs com 2.000 trabalhadores em tempo integral nos EUA, 76% citaram eco ou distorção de áudio e 75% citaram não conseguir ouvir todos como problemas comuns em reuniões híbridas, logo atrás do tempo perdido com dificuldades técnicas, com 77% (Owl Labs, State of Hybrid Work 2025). Os trabalhadores perdem cerca de 6 minutos, em média, para começar reuniões híbridas, e 27% perdem 10 minutos ou mais por reunião com a preparação técnica.
A própria pesquisa da Microsoft liga a qualidade de áudio e vídeo ao fato de as reuniões funcionarem para todos. Em 3.290 respostas de pesquisa por e-mail e 17.287 avaliações dentro do cliente, qualidade, confiabilidade e ter uma pauta podiam, cada um, melhorar em 70% as chances de uma reunião ser avaliada como inclusiva (Cutler et al., Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration, arXiv 2021). Dado mais recente disponível: Microsoft Research, 2021. O estudo mediu qualidade de áudio e de vídeo em conjunto, portanto não consegue isolar o efeito do ruído de fundo sozinho. A acústica dos escritórios, a outra metade do problema, é tratada em nossas estatísticas de distração e acústica em escritórios abertos.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Trabalhadores que citam eco ou distorção de áudio como problema comum em reuniões híbridas | 76% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Não conseguir ouvir todos | 75% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Tempo perdido com dificuldades técnicas | 77% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Tempo médio perdido para iniciar uma reunião híbrida | Cerca de 6 minutos (27% perdem 10 minutos ou mais) | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Amostra da pesquisa sobre reuniões (e-mail / dentro do cliente) | 3.290 respostas / 17.287 avaliações (cerca de 15% de taxa de resposta dentro do cliente) | Cutler et al., Microsoft Research 2021 |
| Efeito da qualidade de AV, da confiabilidade ou da pauta nas chances de inclusividade | Cada um +70% | Cutler et al., Microsoft Research 2021 |
| Trabalhadores dos EUA expostos a ruído perigoso a cada ano | Cerca de 27 milhões | NIOSH, CDC |
| População trabalhadora dos EUA com dificuldade de audição / zumbido | Cerca de 1 em cada 9 / cerca de 1 em cada 13 | NIOSH, CDC |
Nota de contexto: na definição do NIOSH, o ruído perigoso começa em 85 dBA, seu limite de exposição recomendado em média ao longo de um dia de oito horas (NIOSH, Sobre o ruído e a perda auditiva), o que é muito mais alto que um escritório típico. Um estudo de EEG de 2021 constatou que a atividade cerebral confirmou parcialmente uma carga mental menor com fones de ouvido com cancelamento ativo de ruído do que no ruído, embora a diferença subjetiva não tenha sido significativa (Pieper et al., Frontiers in Neuroscience 2021). Os efeitos de fadiga das reuniões por vídeo são acompanhados em nossas estatísticas de fadiga em reuniões por vídeo.
3. O Benchmark de Pesquisa: o Deep Noise Suppression Challenge da Microsoft
A maioria dos supressores de ruído em tempo real de hoje foi moldada por um único benchmark aberto. O primeiro Deep Noise Suppression Challenge, no Interspeech 2020, liberou 441 horas de fala limpa de 2.150 falantes, mais 60.000 clipes de ruído em 150 classes de áudio, e recebeu 28 submissões de 19 equipes (Reddy et al., Interspeech 2020 DNS Challenge). Seus organizadores ressaltaram que o conjunto de teste sintético não era representativo de gravações reais, e por isso cada edição seguinte passou a se apoiar em clipes cegos do mundo real e em avaliações ITU-T P.808 feitas por crowdsourcing.
O nível continuou subindo. Na quinta edição, no ICASSP 2023, uma trilha usou 760,53 horas de fala limpa (562,72 horas de fala lida, 185,41 horas em mandarim), 181 horas de ruído em 152 classes, e os modelos precisavam rodar com fator de tempo real de 0,5 ou menos em um Intel Core i5 de quatro núcleos, com latência combinada de 20 ms ou menos (Dubey et al., ICASSP 2023 DNS Challenge; página do desafio da Microsoft Research). A tarefa também deixou de ser remover ruído e passou a ser remover falantes interferentes, e o artigo relata qualidade de sinal degradada na maioria dos modelos, sinal de que o isolamento de voz é mais difícil do que a remoção de ruído.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Fala limpa liberada, 2020 | 441 horas de 2.150 falantes | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Participação, 2020 | 28 submissões de 19 equipes (9 em ambas as trilhas) | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Avaliações por crowdsourcing por clipe, 2020 | 10 (20 para as melhores participações) | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| Fala limpa, ICASSP 2023 Trilha 2 | 760,53 horas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Dados de ruído, 2023 | 181 horas, 152 classes de áudio, 60.000 clipes | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Participação, 2023 | 11 submissões por trilha, 10 equipes em ambas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Maior ganho de pontuação do desafio sobre o conjunto cego ruidoso, 2023 | 0,145 (headset), 0,141 (viva-voz), a mesma equipe venceu ambas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| Limites de computação, 2023 | Fator de tempo real de 0,5 ou menos; latência combinada de 20 ms ou menos | Microsoft Research, ICASSP 2023 DNS Challenge |
Nota de contexto: o conjunto de dados público é grande: o repositório do desafio lista 827 GB de fala limpa, 58 GB de ruído e cerca de 1 TB descompactado (Microsoft, repositório DNS-Challenge). A edição de 2022 acrescentou a acurácia de palavras como métrica e concluiu que a comunidade de pesquisa ainda tem “um longo caminho a percorrer” diante de ruídos difíceis do mundo real (Dubey et al., ICASSP 2022 DNS Challenge). Resultados mais recentes disponíveis do desafio: ICASSP 2023.
4. Isolamento de Voz e Precisão do Reconhecimento de Fala
A supressão de ruído hoje alimenta tanto máquinas quanto pessoas, porque transcrições de reuniões e agentes de voz dependem de uma entrada limpa. No benchmark de 2026 da Krisp, o isolamento de voz reduziu a taxa de erro de palavras em ambientes de trabalho de 31,84% para 6,30%, em 11 configurações de transcrição de fala de 9 motores (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). Os ganhos foram maiores quando havia uma segunda voz presente; em chamadas telefônicas limpas, o isolamento elevou levemente os erros, de 3,48% para 3,91%.
Esse resultado combina com o histórico acadêmico. Um artigo de 2026 observa que a melhoria de fala monoaural “não se estabeleceu como um front-end eficaz” para o reconhecimento, em comparação com modelos treinados em fala ruidosa, e então relata uma redução relativa de 28,4% no WER no CHiME-2 ao desacoplar as duas etapas (Yang, Pandey e Wang, Computer Speech and Language 2026). A conclusão prática: o isolamento resolve conversas cruzadas e vozes de fundo, não é uma melhoria gratuita para toda chamada.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Variação geral do WER com isolamento de voz | -73% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Ambientes de trabalho (bruto vs. isolado) | WER de 31,84% para 6,30% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Chamadas telefônicas limpas (bruto vs. isolado) | WER de 3,48% para 3,91% (leve regressão) | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| AssemblyAI Universal-3 Pro em lote | 30,32% para 3,75% (-88%) | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| ElevenLabs Scribe v2 / Soniox STT v5 | -85% / -82% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Conjunto de dados do benchmark | 265 conversas: 96 de escritório, 106 de call center, 63 móveis ou em carro | Krisp, publicação do conjunto de dados do benchmark 2026 |
| Melhoria desacoplada mais ASR no CHiME-2 | Redução relativa de 28,4% no WER (WER de 5,6%) | Yang, Pandey e Wang, Computer Speech and Language 2026 |
| Mesmo método, CHiME-4 de canal único | WER de 3,3% simulado, 4,4% real | Yang, Pandey e Wang, Computer Speech and Language 2026 |
Nota de contexto: o benchmark da Krisp é conduzido pelo próprio fornecedor e testa os modelos da própria Krisp, embora o conjunto de dados esteja publicado no Hugging Face. Ele abrange 4 modelos de isolamento de voz, 24 dispositivos de escritório, 18 modelos de headset de call center e 18 modelos de telefone (Krisp, como o benchmark foi gravado). Ainda não foi publicada nenhuma replicação independente.
5. Call Centers: Onde a Remoção de Ruído Encontra a IA de Voz
Os call centers combinam as salas mais ruidosas com os fluxos de trabalho mais dependentes de voz. No benchmark da Krisp, o áudio de call center foi de 23,83% para 6,86% de taxa de erro de palavras após o isolamento de voz, o cenário em que análise de fala, assistência ao agente e tradução herdam a qualidade do sinal do microfone do agente (Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026). A intenção de investimento é clara: 60% dos líderes de CX planejam adotar tradução de voz por IA em 6 a 12 meses, ante 36% em 2025 (Krisp, The 2026 State of Voice in CX).
Os ouvidos dos próprios agentes também importam. Um estudo polonês com 78 operadores de call center mediu uma exposição média diária pessoal a ruído de 74,7 dBA, com 92,3% apresentando audição normal nos dois ouvidos (Pawlaczyk-Luszczynska et al., Noise and Health 2018). Um estudo maior, de 2022, com 213 usuários de headset, incluindo 177 operadores de call center, encontrou exposições entre 57 e 96 dB, embora apenas 1,4% dos operadores tenham ultrapassado 85 dB (Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022). Dados de carga de trabalho e rotatividade dessas equipes estão em nossas estatísticas de burnout e rotatividade de agentes de call center.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| WER de call center, bruto vs. isolamento de voz | 23,83% para 6,86% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Líderes de CX que planejam tradução de voz por IA em 6-12 meses | 60% (36% em 2025) | Krisp, 2026 State of Voice in CX (815 líderes, 12 países) |
| Conversão de sotaque, adoção atual ou planejada | 61% | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Adoção de análise de fala | 80% | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Maior desafio: contratar agentes nas regiões e nos idiomas certos | 40% (custo de suporte a idiomas 37%; integração de tecnologia 14%) | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Exposição média diária a ruído, 78 operadores de call center | 74,7 dBA (faixa de 68-79) | Pawlaczyk-Luszczynska et al., Noise and Health 2018 |
| Usuários de headset acima de 85 dB, 177 operadores | 1,4% | Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022 |
| Usuários de headset com audição normal bilateral (250-8000 Hz) | 42% de 213 | Pawlaczyk-Luszczynska et al., IJOMEH 2022 |
Nota de contexto: a pesquisa State of Voice in CX é publicada por um fornecedor que vende tradução de voz e conversão de sotaque, portanto seus números de adoção devem ser lidos como indicativos. O estudo de 2018 é o dado mais recente disponível sobre a exposição de operadores de call center nessa coorte; ele também encontrou entalhes em altas frequências em 15,4% dos audiogramas.
6. Além das Reuniões: Redução de Ruído com Deep Learning no Cuidado Auditivo
As mesmas ideias de remoção neural de ruído hoje chegam aos aparelhos auditivos, onde o que está em jogo é maior do que uma transcrição mais limpa. Em um estudo de 2025 com 11 usuários bimodais de implante coclear de 71-89 anos, um programa de aparelho auditivo com DNN elevou o reconhecimento de frases no ruído para 79%, contra 60% com uma configuração convencional (p < 0,001), e ofereceu um benefício bimodal de 40% em relação ao implante isolado, contra 21% (Kolberg et al., Journal of Clinical Medicine 2025). Os dados de campo apontam na mesma direção: em 40 usuários experientes que registraram 3.614 avaliações momentâneas e 6.812 horas de som, o aparelho auditivo baseado em DNN manteve a satisfação consistente independentemente do nível de ruído de fundo (Christensen et al., American Journal of Audiology 2024).
A população potencial é grande. A OMS estima que mais de 430 milhões de pessoas precisam de reabilitação por perda auditiva incapacitante e que quase 2,5 bilhões terão algum grau de perda auditiva até 2050 (OMS, ficha informativa sobre surdez e perda auditiva). Um estudo de 2023 relatou um removedor de ruído com deep learning de microfone único que restaurou a inteligibilidade da fala de usuários de aparelhos auditivos ao nível de controles com audição normal e rodou em tempo real em um notebook (Diehl et al., Scientific Reports 2023).
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Reconhecimento de frases no ruído, DNN vs. programa convencional | 79% vs. 60% (p < 0,001), 11 usuários de 71-89 anos | Kolberg et al., J Clin Med 2025 |
| Benefício bimodal sobre o implante isolado em ruído de vozes sobrepostas | 40% (DNN) vs. 21% | Kolberg et al., J Clin Med 2025 |
| Teste real de aparelho auditivo com DNN | 40 usuários, 3.614 avaliações, 6.812 horas de áudio | Christensen et al., Am J Audiol 2024 |
| DNN combinado com beamforming em idosos | Superou os demais programas em todas as métricas (20 participantes) | Folkeard et al., Trends in Hearing 2026 |
| Redução de ruído em perda auditiva severa a profunda | Reduziu significativamente o esforço auditivo (25 participantes) | Dong et al., Frontiers in Neuroscience 2024 |
| Avaliação objetiva de DNN | 1.152 gravações com manequim em -5, 0 e +5 dB SNR | Ashkanichenarlogh et al., Trends in Hearing 2025 |
| Pessoas que precisam de reabilitação por perda auditiva incapacitante | Mais de 430 milhões (mais de 5% da população mundial) | Ficha informativa da OMS |
| Custo global anual da perda auditiva não tratada | Quase US$ 1 trilhão | Ficha informativa da OMS |
Nota de contexto: esses estudos são pequenos, de 11 a 40 participantes, e vários foram conduzidos com dispositivos de um único fabricante. Os resultados de Folkeard, Dong e Ashkanichenarlogh foram resumidos a partir de seus resumos (Folkeard et al. 2026; Dong et al. 2024; Ashkanichenarlogh et al. 2025), e os benefícios no estudo objetivo de 2025 foram atenuados sob reverberação moderada.
Resumo: Software de Cancelamento de Ruído com IA em Números
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Variação geral do WER com isolamento de voz | -73% em 265 conversas | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER em ambientes de trabalho, bruto vs. isolado | 31,84% para 6,30% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER em chamadas telefônicas limpas, bruto vs. isolado | 3,48% para 3,91% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| WER em call center, bruto vs. isolado | 23,83% para 6,86% | Krisp, Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Cancelamento de ruído do Google Meet | Ativado por padrão em Business e Enterprise | Google, Central de Ajuda do Meet 2026 |
| Política VoiceIsolation do Teams | Ativada por padrão | Microsoft Learn, abril de 2026 |
| Usuários ativos mensais do Teams | Mais de 320 milhões (2023) | Microsoft, teleconferência de resultados do FY2024 Q1 |
| Níveis de supressão de ruído do Zoom | 4 (Auto padrão, Baixo, Médio, Alto) | Zoom Support 2026 |
| Eco ou distorção de áudio como problema comum em reuniões híbridas | 76% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Não conseguir ouvir todos | 75% | Owl Labs, State of Hybrid Work 2025 |
| Trabalhadores dos EUA expostos a ruído perigoso | Cerca de 27 milhões por ano | NIOSH, CDC |
| DNS Challenge 2020, fala limpa / submissões | 441 horas / 28 de 19 equipes | Reddy et al., Interspeech 2020 |
| DNS Challenge 2023, fala limpa, Trilha 2 | 760,53 horas | Dubey et al., ICASSP 2023 |
| DNS Challenge 2023, limite de latência | 20 ms ou menos | Microsoft Research 2023 |
| Redução relativa do WER, melhoria desacoplada no CHiME-2 | 28,4% | Yang, Pandey e Wang 2026 |
| Líderes de CX que planejam tradução de voz por IA | 60% (36% em 2025) | Krisp, 2026 State of Voice in CX |
| Exposição média diária a ruído de operadores de call center | 74,7 dBA | Pawlaczyk-Luszczynska et al. 2018 |
| Reconhecimento de frases no ruído com aparelho auditivo DNN | 79% vs. 60% | Kolberg et al. 2025 |
| Pessoas que precisam de reabilitação auditiva | Mais de 430 milhões | Ficha informativa da OMS |
Metodologia e Fontes
Cada número acima foi lido, durante a pesquisa para este artigo, em um documento de empresa, página de central de ajuda, transcrição de teleconferência de resultados, página governamental, artigo de desafio ou resumo revisado por pares. Benchmarks e pesquisas de fornecedores estão identificados como tal.
- Krisp: Sobre nós, Voice Isolation Benchmark, setembro de 2026, publicação sobre a gravação do conjunto de dados do benchmark, setembro de 2026, The 2026 State of Voice in CX, agosto de 2026
- Microsoft: teleconferência de resultados do FY2024 Q1, outubro de 2023, Microsoft Learn, Gerenciar o isolamento de voz (abril de 2026)
- DNS Challenge da Microsoft Research: artigo do Interspeech 2020, artigo do ICASSP 2022, artigo do ICASSP 2023, página do desafio ICASSP 2023, repositório DNS-Challenge
- Estudo de reuniões da Microsoft Research: Cutler et al., Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration, 2021
- Google: Filtrar o ruído de fundo no Google Meet
- Zoom: Artigo de suporte sobre configurações de áudio profissional
- Apple: Artigo de suporte sobre modos de microfone
- NVIDIA: App Broadcast
- Owl Labs: State of Hybrid Work 2025
- NIOSH (CDC): Sobre o ruído e a perda auditiva
- Organização Mundial da Saúde: Ficha informativa sobre surdez e perda auditiva
- Pesquisa revisada por pares via Europe PMC: Yang, Pandey e 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 os dados: não incluímos nenhum número de tamanho de mercado para software de cancelamento de ruído com IA, porque não conseguimos ler em forma primária as estimativas de duas empresas de pesquisa independentes e não citaríamos uma única empresa isoladamente. A Krisp é privada e não publica contagem de usuários; sua afirmação de “trilhões de minutos” é uma declaração da empresa, e tanto o benchmark quanto a pesquisa de CX são conduzidos pelo próprio fornecedor. A contagem de usuários do Teams (320 milhões) data de outubro de 2023 e a teleconferência da Microsoft de julho de 2026 não trouxe atualização. O post do blog do Microsoft Teams que anunciava a supressão de ruído por IA em 2020 e o artigo da central de ajuda de remoção de ruído do Webex não puderam ser carregados, portanto o Cisco Webex não é coberto. O artigo do DNS Challenge de 2023 traz os ganhos de pontuação, mas sua tabela completa de resultados não pôde ser extraída. O estudo de reuniões de Cutler et al. (2021), o estudo de 2018 sobre exposição em call centers e o DNS Challenge de 2023 são os dados mais recentes disponíveis de seu tipo. Os testes com aparelhos auditivos são pequenos (11 a 40 participantes) e em parte ligados a fabricantes. Os percentuais de problemas em reuniões da Owl Labs são autodeclarados por trabalhadores em tempo integral dos EUA pesquisados em julho de 2025.
Última atualização: 3 de outubro de 2026. Atualizamos este levantamento trimestralmente, e a próxima revisão é esperada quando a Owl Labs publicar seu relatório State of Hybrid Work 2026 e a Microsoft anunciar os resultados de seu próximo desafio de supressão profunda de ruído ou de qualidade de fala.