[ca] Actualment, el panorama de transcriptors fonètics en català està majoritàriament compost per transcriptors basats en regles. Això fa que les tecnologies de la parla d'aquest idioma s'estiguin quedant enrere respecte als nous avenços implementats en les altres llengües. En altres idiomes com l'anglès, les tecnologies de reconeixement de veu i intel·ligències artificials ja estan fent ús de models entrenats amb xarxes neuronals pel seu funcionament. Però, en canvi, l'assistent de veu d'Amazon, Alexa, encarà no presenta cap novetat per incorporar l'ús de la llengua catalana en els seus dispositius. Per aquest motiu aquest projecte pretén fer ús del transcriptor fonètic Gruut, que és una llibreria de Python disponible a Github, que ara per ara, realitza la transcripció fonètica de tretze llengües. Per realitzar-ho utilitza models estadístics grafema-fonema i diccionaris lèxics pel seu entrenament. Tot i no ser un model entrenat amb deep learning, presenta un canvi dels models basats en regles actuals del català. Pel que fa a la implementació del català en el Gruut, primerament s'ha creat una base de dades a partir del corpus disponible del FestCat. A continuació, s'ha aconseguit una llista de paraules úniques que s'han transcrit per poder utilitzar-les en l'entrenament del model i creació del diccionari lèxic. Finalment, s'ha analitzat les transcripcions fonètiques obtingudes, i s'ha vist que en comprovar-les amb els transcriptors fonètics basats en regles com el Segre o el TextAFon no donaven uns resultats perfectes, però, tot i això, ha donat un percentatge de similitud molt elevat. Així doncs, en realitzar la comparativa es poden observar uns resultats satisfactoris, no només pel català central, sinó també pels seus dialectes; el valencià i l'occidental.

[en] Currently, the panorama of phonetic transcribers in Catalan is mostly composed of rule-based transcribers. This means that the speech technologies for this language are falling behind compared to the new advances implemented in other languages. In other languages such as English, voice recognition technologies and artificial intelligence are already using neural networks models for their operation. However, Amazon's voice assistant, Alexa, still doesn't offer any new features to incorporate the use of the Catalan language in it's devices. For this reason, this project aims to make use of the Gruut phonetic transcriber, which is a Python library available on Github, which currently performs the phonetic transcription for thirteen languages. To do this, it uses statistical grapheme-phoneme models and lexical dictionaries for training. Despite not being a deep learning-based model, it presents a change from the current rule-based models for Catalan. Regarding the implementation of Catalan in Gruut, first a database has been created from the available FestCat corpus, then a list of unique words has been obtained and transcribed to be used for the model training and lexical dictionary creation. Finally, the obtained phonetic transcriptions have been analyzed, and it has been observed that when compared with rule-based phonetic transcribers such as Segre or TextAFon, they did not give perfect results, but nevertheless, it gave a high percentage of similarity. Therefore, when performing the comparison, satisfactory results can be observed, not only for central Catalan, but also for it's dialects; the Valencian and the Western Catalan.