[en] Common Voice is a project that invites people to donate their voice in their mother tongue in order to collect speech corpora. These corpora, available in more than ninety languages, consist of a large quantity of short audio files, in which users record themselves reading a sentence, and can be used to improve speech recognition and synthesis systems. In catalan, most of these systems currently need improvement in their models and the Common Voice dataset may be very helpful. One of its advantages is the accessibility for everyone, both for people who want to develop speech recognition systems and for people who want to provide their voice data. For this reason, this project uses the catalan corpus with the purpose of validating it, generating a phonetic segmentation of the audios and subsequently analyzing the labeling precision, with the aim of being able to contribute in the development of speech technologies, as well as gaining knowledge about data management and model training. The initial idea was processing the whole dataset, consisting of 25 GB of data and more than 1000 hours of recording, but this requires a large amount of time and computing resources, so a later choice was selecting a reduced set of audios and work on a smaller scale. The procedure was performing forced alignment on the audios and their orthographic transcriptions with Festival and Montreal Forced Aligner. For the latter, the training of a new acoustic model was needed, using the same Common Voice corpus but with different files. Finally the accuracy of the labels was analyzed, but the results showed that they were not entirely accurate.

[es] Common Voice es un proyecto que invita a la gente a donar su voz en su lengua materna con el propósito de reunir corpus de voz. Estos corpus, disponibles en más de noventa idiomas, estan formados por una gran cantidad de audios cortos, en los que los usuarios se graban leyendo una frase, y se pueden utilizar para mejorar los sistemes de reconocimiento y síntesi del habla. Precisamente en catalán la mayoría de estos sistemas actualmente necesitan mejoras en sus models y la base de datos de Common Voice puede llegar a ser de gran utilidad. Una de sus ventajas es la accesibilidad para todo el mundo, tanto para la gente que quiere desarrollar sistemas de reconocimiento como para la que quiere proporcionar su voz. Por eso, este proyecto utiliza el corpus catalán con la intención de validarlo, intentando generar una segmentación fonética de los audios y posteriormente analizando la precisión de las etiquetas, con el objetivo de poder contribuir con el desarrollo de las tecnologías del habla, además de adquirir conocimientos sobre el funcionamiento de gestión de datos y entrenamiento de modelos con redes neuronales. Inicialmente, se pretendía procesar la base de datos completa, formada por 25 GB de datos y más de 1000 horas grabadas, pero esto requiere una gran cantidad de tiempo y de recursos computacionales, así que se ha optado por seleccionar un conjunto reducido de datos y trabajar a menor escala. El procedimiento ha sido realizar un alineamiento forzado con los audios y sus transcripciones con los programas Festival y Montreal Forced Aligner. Para este último se ha necesitado entrenar un modelo acústico, usando el mismo corpus de Common Voice pero con diferentes archivos. Finalmente se ha analizado la precisión temporal de las etiquetas resultantes, en las que se ha visto que no eran del todo perfectas.