[ca] La transcripció de converses espontànies encara suposa un repte per als mètodes actuals de reconeixement automàtic de veu. Aquesta tesi descriu el desenvolupament d'un sistema de reconeixement de veu continu de vocabulari gran per a la transcripció de converses i notícies emeses en català i condueix cap a noves aproximacions per a l'anàlisi i modelat de la reducció acústica en converses espontànies. Es centra inicialment en diversos mètodes convencionals per a l'anàlisi acústica, modelat acústic i del llenguatge i en la cerca d'hipòtesis. Les millores respecte el sistema original d'única passada són principalment degudes al domini i l'estil en la parla posant èmfasi en la interpolació de models de llenguatge, discriminació lineal i projecció d'observacions acústiques, entrenament adaptat al locutor per millorar la separació de les classes fonètiques, normalització de les observacions acústiques, i adaptació del model acústic en una sistema de múltiples passades. L'anàlisi de reducció acústica posa inicialment èmfasi en les propietats espectrals i temporals independents de vocals i consonant específiques, els paràmetres de les quals mostren diferències estadísticament significatives entre els prototips de fonemes en la conversa espontània i la seva realització canònica en el discurs planejat. La introducció de l'anàlisi del espai de característiques proporciona els mitjans generals per a revelar aquestes diferències en observacions acústiques convencionals per al reconeixement automàtic de veu. Mostra diferències estadísticament significatives independents de context però també entre fonemes adjacents en el context de síl·laba suggerint patrons de reducció particulars. A més, l'anàlisi desafia la, sovint suggerida, coherència entre les reducció simultànies de les propietats espectrals i temporals. El modelat de la reducció acústica primer fa èmfasi en variables discriminants de cada segment, models dependents de la variabilitat de la classe i l'adaptació del model acústic original. Introdueix la taxa de fonemes com a mitjà d'analitzar propietats temporals i la proporció de la reducció del espai de característiques com a mitjà d'analitzar la reducció dels propietats espectrals en el espai de característiques convencional per al reconeixement de veu continu de vocabulari gran com a variables discriminants. Aquestes variables s'agrupen i determinen les classes per a models dependents de la variabilitat de cada segment i la seva puntuació durant el reconeixement i cerca d'hipòtesi. Ambdues aproximacions no mostren una millora significativa en el rendiment. A més a més, les tècniques de modelat es dirigeixen cap a models dependents de la predicibilitat del segment que introdueixen la predicibilitat com a variable discriminant per a models dependents de la classe de variabilitat basats en la coherència fonamental entre predicibilitat i reducció acústica que es suggereix pel principi del mínim esforç i la teoria de la redundància. Per tant, emfatitza la predicibilitat de les paraules i dels fonemes. Aquesta aproximació no suposa cap millora significativa de rendiment. El discurs planejat és aparentment antagònic amb el principi del mínim esforç. Per tant, un anàlisi previ condicionat al segment de la reducció acústica pot indicar el seu grau mig de reducció, mentre la variació intra-segmental pot indicar si exhibeix prou relaxació en l'estil de parlar per adoptar el principi del mínim esforç. Per tant, segments amb poca variació intra-segmental poden ser modelats apart dels que tenen gran variació intra-segmental, mentre que modelar aquestes darreres mitjançant models dependents de predicibilitat de paraula, síl·laba o fonema poden aportar una perspectiva viable de recerca.

[en] The transcription of spontaneous speech still poses a challenge to state-of-the-art methods for automatic speech recognition. The present thesis describes the comprehensive development of a large vocabulary continuous speech recognition system for the transcription of Catalan broadcast news and conversions and evolves towards novel approaches for analysis and modelling of acoustic reduction in spontaneous speech. It emphasises initially on various conventional methods for acoustic analysis, acoustic and language modelling and hypothesis search. Improvements over the original single-pass baseline system are mainly attained by domain and speaking style emphasising interpolation of individually estimated language models, linear discriminating projection of acoustic observations that improves the phonetic class separability, speaker normalisation of the acoustic observations, speaker adaptive training and acoustic model adaptation in a multi-pass system approach. The analysis of acoustic reduction initially emphasises on context independent vowel and consonant specific spectral and temporal properties whose parameters display statistically significant differences between the phoneme prototypes in spontaneous speech and their canonical realisations in planned speech. The introduction of the feature space analysis provides the general means to reveal these differences in conventional acoustic observations for automatic speech recognition. It displays statistically significant differences context-independently but also in a syllable context between adjacent phonemes suggesting particular reduction patterns. The analysis furthermore challenges the often suggested coherence between the co-occurring reduction of spectral and temporal properties. The modelling of acoustic reduction first emphasises on segment conditioned discriminating variables and variability class dependent models and variability class specific adaptation of the original acoustic model. It introduces phoneme rate as means to analyse temporal properties and feature space reduction ratio as means to analyse the reduction of spectral properties in conventional feature space for large vocabulary continuous speech recognition as discriminating variables. These variables are clustered and determine the classes for segment conditioned variability class dependent models and their scoring during the hypothesis search in recognition. Both approaches displays no significant performance improvement. Furthermore the modelling advances towards segment constituent predictability dependent models that introduce predictability as discriminating variable for variability class dependent models relying on the fundamental coherence between predictability and acoustic reduction that is suggested through the principle of least effort and the redundancy theory. It thereby emphasises on word and phoneme predictability. This approach displays no significant performance improvement. Planned speech is apparently antagonising the principle of least effort. Thus, a prior segment conditioned analysis of acoustic reduction may indicate its average degree of reduction, while their within-segment variation may indicate whether it exhibits sufficient relaxation of the speaking style to adopt the principle of least effort. Thus, segments exhibiting small within-segment variation may be modelled separately from those of large within-segment variation, whereas modelling the latter by word, syllable or phoneme predictability dependent models may provide a research perspective.