[en] Nowadays, Human Computer Interaction (HCI) is one of the most studied disciplines in order to improve real human interactions with machines on the present time and for the incoming future. More and more electronic devices of the daily life are used by more people. This electronic incursion is mainly due to two reasons. On the one hand, the undoubted increasing of the economical accessibility to this technology but on the other hand, the more friendly interfaces allow an easier and more intuitive use. As a matter of fact, nowadays it is only necessary to observe the personal computer interfaces, pocket size computers and even mobile telephones. All these new interfaces let little experienced users make use of cutting edge technologies. Moreover, the inclusion of speech technologies in these systems is becoming more usual since speech recognition and synthesis systems have improved their performance and reliability. The purpose of speech technology is to provide systems with a natural human interface so the use can be extended to daily life. Text-to-Speech (TTS) systems are one of the main modules under intense research activity in order to improve their naturalness and expressiveness. The use of synthesizers has been extended during the last times due to the high-quality reached in real limited domain applications and the good performance in generic purposes applications. However, there is still a long way to go with respect to quality and open domain systems. This work will present a TTS system based on a statistical framework using Hidden Markov Models (HMMs) that will deal with the main topics under study in recent years such as voice style adaptation, trainable TTS systems and low print databases. Moreover, a cutting edge hybrid approach combining concatenative and statistical synthesis will also be presented. Ideas and results in this work show a step forward in the HMM-based TTS system field

[es] Hoy en día, la Interacción Hombre-Máquina (IHM) es una de las disciplinas más estudiadas con el objetivo de mejorar las interacciones humanas con sistemas reales para el presente y para el futuro venidero. Más y más dispositivos electrónicos son usados por más gente en la vida diaria. Esta incursión electrónica se debe principalmente a dos razones. Por un lado, el indudable aumento en la accesibilidad económica a esta tecnología pero por otra parte, unos interfaces más amigables que permiten un uso más fácil e intuitivo. Simplemente hace falta observar hoy en día los ordenadores personales, las computadoras de bolsillo e incluso los teléfonos móviles. Todos estos nuevos dispositivos admiten que usuarios poco experimentados puedan hacer uso de las tecnologías más punteras. Por otra parte, la inclusión de las tecnologías del habla está llegando a ser más común gracias a que los sistemas de reconocimiento y de síntesis de voz han estado mejorando su funcionamiento y fiabilidad. El objetivo final de las tecnologías del habla es crear sistemas tan naturales como los seres humanos para que su uso se pueda extender a cualquier rincón de la vida diaria. Los conversores de Texto-a-Voz (o sintetizadores) son de los módulos que más esfuerzo investigador han recibido con el objetivo de mejorar su naturalidad y la expresividad. El uso de los sintetizadores se ha ampliado durante los últimos tiempos debido a la alta calidad alcanzada en usos de dominio restringido y el buen comportamiento en aplicaciones de propósito general. De todas formas, todavía queda un largo camino por recorrer por lo que respecta a la calidad en aplicaciones de dominio abierto. Además, algunas de las tendencias de los sistemas sintetizadores conllevan reducir el tamaño de las bases de datos, sistemas flexibles para adaptar locutores y estilos de locución y sistemas entrenables. Esta tesis doctoral presentará un sintetizador de voz basado en el entorno probabilístico de los Modelos Ocultos de Markov (MOM) que lidiará con los principales temas estudiados en la actualidad tales como adaptación del estilo de locutor, sistema conversores de voz entrenables y bases de datos de tamaño reducido. Se describirá el funcionamiento convencional de los algoritmos y se propondrán mejoras en varios ámbitos tales como la expresividad. A la vez se presenta un sistema híbrido puntero que combina modelos estadísticos y de concatenación de voz. Los resultados obtenidos muestran como las propuestas de este trabajo dan un paso adelante en el ámbito de la creación de voz sintética usando modelos estadísticos.