Análisis de softwares de inteligencia artificial generativa de voz aplicados al podcasting

La inteligencia artificial generativa (IAG) de voz es capaz de generar mensajes en lenguaje humano mediante algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), que aprenden a imitar los patrones vocales a partir de datos de habla. Ante este contexto, el principal objetivo es ofrecer una radiografía de la IAG de voz aplicada al podcasting para responder si la actual oferta tecno-lógica representa una amenaza para los empleos de los profesionales del audio, en particular para los/as locutores/as. Con este fin, se analizan los principales softwares que emplean los creadores de pódcast para la clonación de voz y se establece un marco comparativo. En segundo lugar, se recopilan las percepciones de los creadores acerca de los resultados obtenidos mediante el análisis de 10 títulos. Los principales softwares ofrecen herramientas específicas, que pueden mejorar el flujo de trabajo y optimizar los costes de producción. Gracias a los resultados sobre el estado actual de la IAG de voz aplicada al podcasting, hemos identificado tanto las oportunidades como las limitaciones que esta tecnología ofrece a los creadores. Se observa que la industria de la IAG de voz está adaptándose a las necesidades del sector, ofreciendo múltiples herramientas a través de plataformas especializadas que permiten clonar la voz, editar grabaciones, publicar pódcast y distribuirlos en varios idiomas. Sin embargo, no se interpreta como una amenaza inmediata debido a la reproducción de una prosodia inexacta y la ausencia de elementos paralingüísticos.