Entender el habla en entornos ruidosos es un desafío para todos. Por lo tanto, es crucial evaluar la inteligibilidad del habla en ruido en una variedad de entornos de escucha. Las evaluaciones auditivas a menudo incluyen pruebas de inteligibilidad del habla, conocidas como pruebas de audiometría verbal, que se realizan tanto en entornos tranquilos como ruidosos. Sin embargo, estas pruebas consumen mucho tiempo, ya que los especialistas en audición deben escuchar y puntuar manualmente las respuestas verbales de los pacientes. Para resolver este problema, desarrollamos un sistema automatizado que utiliza algoritmos de reconocimiento de voz diseñados especialmente para evaluar automáticamente las respuestas verbales de los pacientes. Este sistema se basa en inteligencia artificial, más precisamente, en una red neuronal profunda que ha sido entrenada con materiales de audiometría verbal pregrabados. Probamos este sistema automatizado en entornos clínicos del mundo real y encontramos que puntuaba las respuestas de los pacientes con la misma precisión que los expertos humanos, tanto en condiciones tranquilas como ruidosas. Además, los resultados fueron consistentes cuando se repitieron las pruebas, lo que demuestra la fiabilidad del sistema. En resumen, este sistema automatizado ofrece una alternativa a la puntuación manual de las pruebas de audiometría verbal, ahorrando tiempo a los profesionales de la audición mientras mantiene el nivel de precisión y fiabilidad en las pruebas.