[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.

[es] Actualmente, el panorama de los transcriptores fonéticos en catalán está mayoritariamente compuesto por transcriptores basados en reglas. Esto hace que las tecnologías del habla de este idioma se estén quedando rezagadas con respecto a los nuevos avances implementados en otros idiomas. En otros idiomas como el inglés, las tecnologías de reconocimiento de voz e inteligencia artificial ya están utilizando modelos entrenados con redes neuronales para su funcionamiento. Pero, en cambio, el asistente de voz de Amazon, Alexa, todavía no presenta ninguna novedad para incorporar el uso de la lengua catalana en sus dispositivos. Por este motivo, este proyecto pretende utilizar el transcriptor fonético Gruut, que es una biblioteca de Python disponible en Github, que actualmente realiza la transcripción fonética de trece idiomas. Para llevarlo a cabo, utiliza modelos estadísticos grafema-fonema y diccionarios léxicos para su entrenamiento. Aunque no es un modelo entrenado con aprendizaje profundo, presenta un cambio respecto a los modelos basados en reglas actuales del catalán. En cuanto a la implementación del catalán en Gruut, en primer lugar se ha creado una base de datos a partir del corpus disponible de FestCat. A continuación, se ha obtenido una lista de palabras únicas que se han transcrito para poder utilizarlas en el entrenamiento del modelo y la creación del diccionario léxico. Finalmente, se han analizado las transcripciones fonéticas obtenidas y se ha observado que al compararlas con los transcriptores fonéticos basados en reglas como Segre o TextAFon, no daban resultados perfectos, pero aun así, ha dado un porcentaje de similitud muy alto. Por lo tanto, al realizar la comparativa se pueden observar unos resultados satisfactorios, no solo para el catalán central, sino también para sus dialectos: valenciano y occidental.