La tesis doctoral que aquí se presenta se podría enmarcar dentro de tres campos lingüísticos: el análisis de género, la retórica contrastiva y el análisis de corpus.El análisis de género (Swales 1981, 1990; Dudley-Evans & Henderson 1990a, 1990b; Henderson & Hewings 1990; Bathia 1993, 2002; Skulstad 1996, 2002; Flowerdew 1994, 2002) es un parte dentro del amplio campo de análisis del discurso (Barber 1962; Halliday, Strevens & McIntosh 1964). En este estudio nos centramos en el estudio de la clase magistral dentro de los denominados géneros académicos en el aula (Fortanet 2004b). La clase magistral es un género hablado y como tal posee ciertas peculiaridades de los géneros hablados en contraposición a los géneros académicos escritos.Nuestro estudio se centra en la comparación y contraste de dos lenguas, el español peninsular y el inglés americano, ya que como corpus se utilizan clases magistrales españolas y norte-americanas y en consecuencia se toman como referencia estudios de retórica contrastiva. En este estudio nos centramos en un aspecto concreto del lenguaje, los marcadores discursivos. Con el análisis de los marcadores discursivos en el lenguaje académico hablado en español e inglés norte-americano pretendemos ver como se usan los marcadores discursivos para favorecer a hablantes nativos y no nativos de español e inglés en el espacio de educación superior.

La competencia comunicativa exigida en el mundo empresarial actual y el papel que el inglés juega como lengua de comunicación internacional constituyen la base de la proliferación investigadora en los géneros del inglés académico y profesional (IPA), y en especial del inglés de los negocios (IN). Este desarrollo también tiene su efecto en la producción de materiales docentes, y en menor medida en lo referente a la investigación aplicada al aula del IN. Nuestra aportación a dicho campo se fundamenta en el estudio de un género discursivo escrito particular del mundo de los negocios: el informe empresarial. Pretendemos explicar su concepción como género, así como su relevancia y aportaciones en el aula del inglés de especialidad. Demostraremos cómo este género incluye múltiples características del discurso escrito del IN y observaremos a través del estudio empírico que su implementación en el aula ayuda a desarrollar de forma pertinente ciertos elementos (macro)estructurales y discursivos.

El momento de expansión de la industria turística justifica la creciente demanda de profesionales con una formación adecuada, destacando la importancia de la competencia comunicativa tanto oral como escrita en inglés como lengua internacional. Aunque los componentes orales tienden a considerarse un objetivo preferente en el aprendizaje/adquisición de lenguas para turismo, la escritura efectiva de ciertos géneros también forma parte del quehacer diario de la empresa turística. En el presente trabajo nos centramos en la carta de reclamación/queja que escribe una agencia de viajes a otro servicio del sector en nombre de un cliente insatisfecho. El principal objetivo del estudio empírico es la enseñanza de diversos recursos de cortesía mediante los cuales los estudiantes mejoran su competencia escrita de este tipo de correspondencia, haciendo especial hincapié en la función que desempeñan cada uno de ellos. Las actividades diseñadas para tal fin plantean una serie de comentarios que invitan a la reflexión de los alumnos de tal forma que los recursos de cortesía que aprenden a utilizar en esta carta puedan también aplicarlos a otro tipo de correspondencia o textos escritos propios de su contexto profesional específico.

Avui en dia, la Interacció Home Màquina (IHM) és una de les disciplines més estudiades amb l'objectiu de millorar les interaccions humanes amb sistemes reals actuals i futurs. Cada vegada més gent utilitza més dispositius electrònics a la vida quotidiana Aquesta incursió electrònica es deu principalment a dues raons. D'una banda, la facilitat d'accés a aquesta tecnologia però d'altra banda, unes interfícies més amigables que permeten un ús més fàcil i intuitiu. Simplement fa falta observar els ordinadors personals d'avui en dia, les computadores de butxaca i inclús els telèfons mòbils. Tots aquests nous dispositius permeten que usuaris poc experimentats puguin fer ús de les tecnologies més punteres. D'altra banda, la inclusió de les tecnologies de la parla estan arribant a ser més comunes gràcies a què els sistemes de reconeixement i de síntesi de veu han millorat considerablement el seu funcionament i fiabilitat.L'objectiu final de les tecnologies de la parla és crear sistemes tan naturals com els éssers humans per tal de fer que el seu ús es pugui extendre a qualsevol racó de la vida quotidiana Els conversors de Text-a-Parla (o sintetitzadors) són un dels mòduls que més esforç investigador han rebut amb l'objectiu de millorar la seva naturalitat i expressivitat. L'ús de sintetitzadors s'ha ampliat durant els últims temps degut a l'alta qualitat aconseguida en aplicacions de domini restringit i el bon comportament en aplicacions de propòsit general. De totes formes, encara queda un llarg camí per recòrrer pel que respecta a la qualitat en aplicacions de domini obert. A més a més, algunes de les tendències dels sistemes sintetitzadors comporten reduir el tamany de les bases de dades, sistemes flexibles per adaptar locutors i estils de locució i sistemes entrenables.Aquesta tesi doctoral presentarà un sintetizador de veu basat en l'entorn probabilístic dels Models Ocults de Makov (MOM) que tractarà amb els principals temes estudiats a l'actualitat, tal com l'adaptació de l'estil del locutor, sistemes conversors de veu entrenables i bases de dades de tamany reduit. Es descriurà el funcionament convencional dels algoritmes i es propondran millores en diferents àmbits com per exemple l'expressivitat. A la vegada, es presenta un sistema híbrid punter que combina models estadístics i de concatenació de veu. Els resultats obtinguts mostren com les propostes d'aquest treball donen un pas endavant en l'àmbit de la creació de veu sintètica utilitzant models estadístics. / Hoy en día, la Interacción Hombre-Máquina (IHM) es una de las disciplinas más estudiadas con el objetivo de mejorar las interacciones humanas con sistemas reales para el presente y para el futuro venidero. Más y más dispositivos electrónicos son usados por más gente en la vida diaria. Esta incursión electrónica se debe principalmente a dos razones. Por un lado, el indudable aumento en la accesibilidad económica a esta tecnología pero por otra parte, unos interfaces más amigables que permiten un uso más fácil e intuitivo. Simplemente hace falta observar hoy en día los ordenadores personales, las computadoras de bolsillo e incluso los teléfonos móviles. Todos estos nuevos dispositivos admiten que usuarios poco experimentados puedan hacer uso de las tecnologías más punteras. Por otra parte, la inclusión de las tecnologías del habla está llegando a ser más común gracias a que los sistemas de reconocimiento y de síntesis de voz han estado mejorando su funcionamiento y fiabilidad.El objetivo final de las tecnologías del habla es crear sistemas tan naturales como los seres humanos para que su uso se pueda extender a cualquier rincón de la vida diaria. Los conversores de Texto-a-Voz (o sintetizadores) son de los módulos que más esfuerzo investigador han recibido con el objetivo de mejorar su naturalidad y la expresividad. El uso de los sintetizadores se ha ampliado durante los últimos tiempos debido a la alta calidad alcanzada en usos de dominio restringido y el buen comportamiento en aplicaciones de propósito general. De todas formas, todavía queda un largo camino por recorrer por lo que respecta a la calidad en aplicaciones de dominio abierto. Además, algunas de las tendencias de los sistemas sintetizadores conllevan reducir el tamaño de las bases de datos, sistemas flexibles para adaptar locutores y estilos de locución y sistemas entrenables.Esta tesis doctoral presentará un sintetizador de voz basado en el entorno probabilístico de los Modelos Ocultos de Markov (MOM) que lidiará con los principales temas estudiados en la actualidad tales como adaptación del estilo de locutor, sistema conversores de voz entrenables y bases de datos de tamaño reducido. Se describirá el funcionamiento convencional de los algoritmos y se propondrán mejoras en varios ámbitos tales como la expresividad. A la vez se presenta un sistema híbrido puntero que combina modelos estadísticos y de concatenación de voz. Los resultados obtenidos muestran como las propuestas de este trabajo dan un paso adelante en el ámbito de la creación de voz sintética usando modelos estadísticos. / Nowadays, Human Computer Interaction (HCI) is one of the most studied disciplines in order to improve real human interactions with machines on the present time and for the incoming future. More and more electronic devices of the daily life are used by more people. This electronic incursion is mainly due to two reasons. On the one hand, the undoubted increasing of the economical accessibility to this technology but on the other hand, the more friendly interfaces allow an easier and more intuitive use. As a matter of fact, nowadays it is only necessary to observe the personal computer interfaces, pocket size computers and even mobile telephones. All these new interfaces let little experienced users make use of cutting edge technologies. Moreover, the inclusion of speech technologies in these systems is becoming more usual since speech recognition and synthesis systems have improved their performance and reliability.The purpose of speech technology is to provide systems with a natural human interface so the use can be extended to daily life. Text-to-Speech (TTS) systems are one of the main modules under intense research activity in order to improve their naturalness and expressiveness. The use of synthesizers has been extended during the last times due to the high-quality reached in real limited domain applications and the good performance in generic purposes applications. However, there is still a long way to go with respect to quality and open domain systems.This work will present a TTS system based on a statistical framework using Hidden Markov Models (HMMs) that will deal with the main topics under study in recent years such as voice style adaptation, trainable TTS systems and low print databases. Moreover, a cutting edge hybrid approach combining concatenative and statistical synthesis will also be presented. Ideas and results in this work show a step forward in the HMM-based TTS system field