Block-based Speech-to-Speech Translation
Sandra Roca · RECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2018
Esta tesis explora diferentes maneras de implementar un sistema de bloques de Traducción de Voz con el propósito de generar grandes cantidades de datos para generar un gran corpus paralelo de voz. La primera tarea consiste en buscar y conseguir dominar herramientas adecuadas para implementar cada uno de los tres bloques que integran el sistema de traducción de voz: reconocimiento de voz, traducción y síntesis de voz. Experimentamos con algunas herramientas de Código abierto y conseguimos entrenar un sistema de reconocimiento de voz y una máquina de traducción neuronal. Posteriormente, los sometemos a test con el fin de evaluar su rendimiento. Como opción alternativa, usamos las soluciones de Computación en la nube (Cloud Computing) proporcionadas por Google Cloud para implementar los tres bloques secuenciales y elaboramos el sistema global con éxito. Finalmente, hacemos un estudio comparativo entre el desarrollo de software interno y la implementación Cloud Computing.