Este proyecto surge como una iniciativa, ante el aumento del uso de plataformas de emisión y el auge del teletrabajo, para proporcionar una herramienta fácil de usar que mejore la calidad de las emisiones. El objeto es el estudio de la inteligibilidad de la voz transmitida en streaming, en estos tiempos, donde las cifras de comunicaciones IP han alcanzado récords históricos (Encierros preventivos por el Covid-19), facilitando el uso mediante una interfaz simple pero configurable, a unos procesadores bastante complejos y en algunos casos desconocidos: los compresores de audio. La compresión de rango dinámico, inventada en la década de los 1930s-1940s, respondía a la necesidad del control automático del volumen de los presentadores de radio y televisión, debido a su variedad expresiva durante las emisiones en directo y para contener la potencia de la señal generada por toda una audiencia aplaudiendo a la vez. Hoy día, esta herramienta se sigue utilizando en formato hardware en todo tipo de estudios de grabación y emisiones, pero no aparece incorporada en los sistemas más habituales de streaming que tienden al uso de la Inteligencia Artificial en sus mejoras de audio, o no permiten la inclusión de procesadores software en la cadena de emisión. Mi objetivo es crear un plugin de audio, que se pueda usar en la mayor cantidad de entornos posible, incorpore una versión digital de las mejoras analógicas habitualmente aplicadas a la señal vocal, que se pueda autoconfigurar mediante presets, y finalmente estudiar el impacto de la compresión y el filtrado digital en la inteligibilidad de la transmisión.