En este trabajo se presenta un nuevo método espacialmente adaptativo para la reducción de ruido en señales. El algoritmo que se propone difiere de otros reportados previamente en que la regla de umbralización resultante incorpora información de los coeficientes vecinos y usa modelos de contextos. Los contextos son usados para estimar los parámetros de cada coeficiente a umbralizar lo que a su vez permite adaptar espacialmente la estrategia de umbralización. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera, para señales, no solo al NeighShrink sino a otros recientes esquemas de reducción de ruido.