Se propone en este documento un detector basado en aprendizaje profundo para sistemas de clave de desplazamiento de fase M-aria (MPPSK). Los componentes principales de este detector incluyen un filtro de impacto especial, un autoencoder apilado de esparcimiento denso (DSAE), que fue entrenado en aprendizaje no supervisado para extraer características de las señales de modulación, y un clasificador softmax. Las características aprendidas por el DSAE apilado se utilizaron luego para entrenar al clasificador softmax para demodular las señales recibidas en M clases. La arquitectura presentada aquí fue entrenada y probada en un conjunto de datos simple ampliado solo agregando ruido gaussiano. Los resultados del análisis teórico y la simulación muestran que el rendimiento de detección del esquema propuesto es superior al de los detectores existentes.