- Microsoft se mantiene fiel a su trabajo y mejora constantemente la experiencia general de Teams.
- Después de realizar importantes mejoras en el frente de audio, el gigante tecnológico agrega más ajustes.
- Los cambios fueron posibles debido a entrenar una red neuronal convolucional en un conjunto de entrenamiento.
- El modelo fue probado en una colección de 1000 clips de audio, lo que arrojó una precisión del 81 %.
El trabajo híbrido es la única solución viable a la que podrían recurrir las empresas de todo el mundo después de que comenzara la pandemia de COVID-19.
Aunque muchas empresas fracasaron debido a la situación global actual, la mayoría logró mantenerse a flote y seguir funcionando.
No sorprenderá que una de las plataformas más grandes y populares para conferencias y comunicaciones durante esta situación de trabajo desde casa sea Teams de Microsoft.
La aplicación se actualiza una o incluso dos veces al mes, y el gigante tecnológico de Redmond está haciendo todo lo posible para asegurarse de que los usuarios tengan todo lo que necesitan al alcance de la mano.
Ahora, Microsoft ha anunciado el lanzamiento de algunos mejoras de audio, y aunque no todos son nuevos, ciertamente son bienvenidos.
Microsoft está implementando una nueva función para la aplicación Teams
Una de las funciones de Teams que Microsoft comenzó a implementar recientemente es la modo de música de alta fidelidad. Una de las nuevas incorporaciones, que aprovecha el modo de música de alta fidelidad, es la supresión de ruido basada en el aprendizaje automático.
Este modelo utiliza señales que no son de voz como entrada y luego determina si debe suprimir ese ruido o no.
Y, si identifica la entrada como música, como la que se reproduce durante una lección de violín, alerta al usuario de que debe habilitar el modo de música de alta fidelidad.
Si detecta un falso positivo, el usuario simplemente puede descartar ese banner. Y si el modelo ML realmente detecta ruido indeseable que no es música, lo suprimirá automáticamente.
Los funcionarios de Redmond dicen que construyeron este modelo entrenando una red neuronal convolucional en un conjunto de entrenamiento que contiene un millón de clips de audio con sonido y música.
El conjunto de entrenamiento incluía sonidos de una variedad de entornos e instrumentos para atender una gran variedad de casos de uso.
Además, el modelo de salida se probó en una colección de 1000 clips de audio, lo que arrojó una precisión del 81 %.
Microsoft afirma que su modelo superó todas las investigaciones publicadas en esta área y puede consultar su trabajo de investigación aquí.
La supresión de ruido basada en ML ahora se ha habilitado de forma predeterminada para la mayoría de los usuarios de Teams, mientras que la detección automática de música se implementará en general en los próximos meses.
¿Qué otras características interesantes crees que el gigante tecnológico debería probar para Teams? Comparta sus pensamientos con nosotros en la sección de comentarios a continuación.
