Este documento presenta una evaluación integral utilizando una prueba Z para evaluar la efectividad de un filtro adaptativo de Mínimos Cuadrados (LMS) impulsado por el Método del Descenso Más Empinado (SDM). El estudio utiliza una grabación de voz masculina, capturada en un entorno de estudio controlado, a la que se introdujo intencionadamente ruido gaussiano persistente, simulando interferencias del mundo real. Todos los métodos de procesamiento de señales se implementaron en MATLAB. versión: 9.13.0 (R2022b), Natick, MA, EE. UU.: The MathWorks Inc.; 2022. El filtro adaptativo demostró una mejora significativa de 20 dB en la Relación Señal-Ruido (SNR) tras la optimización inicial del parámetro del filtro. Para evaluar aún más el rendimiento del filtro LMS, se llevó a cabo un experimento empírico con 30 jóvenes adultos, de entre 20 y 30 años, que fueron encargados de distinguir cualitativamente entre las señales limpias y las afectadas por ruido (prueba ciega). El análisis cuantitativo y la evaluación estadística de las respuestas de los participantes revelaron que una gran mayoría, específicamente el 80%, pudo identificar de manera confiable las señales afectadas por ruido y las filtradas. Este resultado destaca el potencial del filtro LMS, a pesar de la lenta convergencia del SDM, para mejorar la claridad de la señal en entornos contaminados por ruido, validando así su aplicación práctica en el procesamiento de voz y la reducción de ruido.