En un laboratorio de máquinas, el ruido que producen cuando se encuentran en operación, sobrepasa los decibeles recomendados, convirtiéndose en contaminación auditiva. En este trabajo se presenta una aplicación para minimizar la contaminación por ruido que se produce en este tipo de laboratorios. Una red neuronal se ha utilizado para la cancelación dinámica del ruido, se desarrolló empleando el software NI LabVIEW 2013 en su versión académica. El instrumento virtual (VI) del sistema está compuesto del panel frontal y el diagrama funcional. Se emplea el algoritmo de aprendizaje de la regla delta sobre una red ADALINE (ADAptative LINear Element). Esta consta de treinta bloques de retraso, cada bloque se encarga de retrasar un tiempo a la señal de entrada y desarrollando de esta manera un tipo de filtrado por ventana. La neurona en su proceso de aprendizaje busca aproximarse al ruido producido por las máquinas. El instrumento virtual tiene como interfaz de trabajo a la tarjeta NI MyDAQ, donde se reciben las señales de entrada, provenientes de micrófonos tipo electret. En el diagrama funcional se presentan las partes que constituyen el sistema: el supresor de ruido, los componentes del algoritmo LMS y los bloques de lectura de las señales de entrada y salida. La señal resultante del sistema se manda al exterior a un parlante. La gráfica de error presentada indica que la neurona tiene un alto grado de similitud con este sonido. Al restar el valor aprendido por la neurona, a la mezcla de entrada, el ruido fue minimizado demostrando la efectividad del sistema.
