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1. Polyàkova, Tatyana V. Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization.

Degree: Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions, 2015, Universitat Politècnica de Catalunya

Hace tan sólo unos diez años, las aplicaciones de sistemas TTS estaban mucho más limitadas, aunque un pasado tan reciente parece más lejano debido a los cambios producidos en nuestras vidas por la invasión masiva de las tecnologías inteligentes. Los procesos de automatización de los servicios han alcanzado a nuevos niveles. ¿Qué es lo que define un buen sistema TTS hoy en día? El mercado exige que éste sea muy adaptable a cualquier tipo de ámbito. También es imprescindible un alto nivel de fiabilidad, ya que un simple error de un TTS puede causar problemas serios en nuestro día a día. Nuestra agenda es cada vez más exigente y tenemos que hacer frente a un volumen cada vez mayor de información en menos tiempo. Delegamos nuestras tareas cotidianas a nuestros dispositivos inteligentes que nos ayudan a leer libros, elegir productos, encontrar un lugar en el mapa, etc. Además, cada día viajamos más, aprendemos a hablar nuevas lenguas, las mezclamos, volviéndonos más y más globalizados. Un sistema TTS que no sea capaz de hacer frente a las entradas multilngües no será capaz de sostener la competencia. Los sistemas TTS modernos tienen que ser multilngües. La transcripción fonética es el primer módulo del TTS por lo cual su correcto funcionamiento es fundamental. Esta tesis se centra en la mejora de la adaptabilidad, fiabilidad y soporte del módulo fonético de nuestro sistema TTS. El módulo de transcripción fonética del TTS pasó de ser basado en reglas o diccionarios a ser automática, basada en datos. La lengua está en constante evolución al igual que todos los organismos vivos. Es por eso que la adaptabilidad es uno de los principales problemas de la transcripción fonética. Para mejorarla se necesita un método basado en datos que funcione bien para derivar la pronunciación de palabras no encontradas en el léxico del sistema. En esta tesis se comparan diferentes métodos G2P basados en datos, utilizando los mismos datos de entrenamiento y test y se proponen mejoras. Se han estudiado clasificadores basados en datos, tales como árboles de decisión, traductores de estados finitos y modelos de Markov, aplicados a la tarea de transcripción fonética y comparando los resultados. El algoritmo TBL, basado en aprendizaje de los errores y que permite capturar patrones de errores y corregirlos ha aportado nuevas mejoras, que han sido especialmente significativas para los clasificadores con tasa de error más alta. Los mejores resultados se obtienen mediante la aplicación del mejor clasificador FST con posterior corrección de los errores por el TBL. Los resultados obtenido por otros clasificadores y corregidos por el TBL muestran mejoras entre 2-4 puntos porcentuales en la tasa de error de las palabras. La mejora que se obtiene mediante la aplicación del TBL para a los resultados del clasificador más simple, basado solamente en correspondencias letra-fonema presentes en el corpus de entrenamiento, ML, es enorme (77-83 puntos porcentuales dependiendo del léxico), lo que demuestra la eficacia del TBL por si solo. El éxito del algoritmo… Advisors/Committee Members: [email protected] (authoremail), false (authoremailshow), Bonafonte Cávez, Antonio (director), true (authorsendemail).

Subjects/Keywords: 621; 8

…5 1.3 G2P in Speech-to-Speech translation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8… 

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APA (6th Edition):

Polyàkova, T. V. (2015). Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization. (Thesis). Universitat Politècnica de Catalunya. Retrieved from http://hdl.handle.net/10803/288311

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Polyàkova, Tatyana V. “Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization.” 2015. Thesis, Universitat Politècnica de Catalunya. Accessed October 27, 2020. http://hdl.handle.net/10803/288311.

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MLA Handbook (7th Edition):

Polyàkova, Tatyana V. “Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization.” 2015. Web. 27 Oct 2020.

Vancouver:

Polyàkova TV. Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization. [Internet] [Thesis]. Universitat Politècnica de Catalunya; 2015. [cited 2020 Oct 27]. Available from: http://hdl.handle.net/10803/288311.

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Council of Science Editors:

Polyàkova TV. Grapheme-to-phoneme conversion in the era of globalization. [Thesis]. Universitat Politècnica de Catalunya; 2015. Available from: http://hdl.handle.net/10803/288311

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

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