[en] This thesis presents a research on noise reduction in order to improve automatic speech recognition (ASR) applied to the ILSE (Interdisciplinary Longitudinal Study on Adult Development and Aging) interviews. The first interviews were recorded more than 20 years ago and new ones are still recorded nowadays. This results in varying recording conditions. In the first recordings, external conditions were not taken into account since ASR was not considered. This, plus the loss of quality due to the tape's aging, make the available data very noisy. After some investigation, it was found that the best way to approach this goal was to apply cepstral normalization. In this direction, three techniques have been implemented: noise cepstral mean normalization (NCMN), noise cepstral mean and variance normalization (NCMVN), and noise cepstral squared normalization (NCSN). The results of this methods don't improve the word error rates (WER) from the best approach; 76.30% for the baseline, 76.41% for NCMN, 77.00% NCMVN and 83.05% for NCSN. However, the results prove that the acoustic model (AM) built NCMVN is the most accurate. Although NCSN is the approach that provides higher WER, this technique improves the number of substituted as well as inserted words. This, plus NCMVN's acoustic model, could inspire future research.

[es] Este proyecto final de carrera tiene por objetivo reducir el ruido para mejorar el reconocimiento automático del habla que se utiliza en las entrevistas grabadas por ILSE (Interdisciplinary Longitudinal Study on Adult Development and Aging). Las primeras de estas entrevistas fueron grabadas hace más de veinte años y las más actuales se graban en la actualidad. Éste es uno de los motivos por los que las condiciones de grabado en los datos empleados son muy variantes. Además, en las grabaciones más antiguas el reconocimiento automático del habla no se contemplaba como mecanismo para transcribir dichas entrevistas y, por este motivo, las condiciones externas que afectan a la calidad de la grabación no se tuvieron en cuenta. Como último factor relevante, cabe destacar que las cintas utilizadas se han ido deteriorando con el tiempo afectando también a los resultados. Tras la correspondiente investigación previa, la normalización del cepstrum fue considerada la mejor técnica para afrontar el objetivo. Siguiendo esta idea, se aplicaron tres formas distintas de normalizar el cepstrum: normalización en media con el cepstrum del ruido (NCMN), normalización en media y varianza con el cepstrum del ruido (NCMVN) y, finalmente, la normalización con los coeficientes del cepstrum del ruido al cuadrado (NCSN). Los resultados obtenidos por dichas técnicas no mejoran las tasas de error (word error rate, WER) de otros métodos aplicados previamente: 76.30% de error para la referencia, 76.41% para NCMN, 77.00% para NCMVN y 83.05% para NCSN. Sin embargo, los resultados prueban que el modelo acústico desarrollado para NCMVN es el más apropiado. Apesar de que NCSN es el método que resulta tener la tasa de error más elevada, esta técnica mejora tanto el número de palabras substituidas como el de añadidas erróneamente. Ésto, junto con el modelo acústico de NCMVN, puede inspirar futuras investigaciones.