[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.

[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.