In recent years, applications using synthesized speech have become more numerous and publicly available. As the area grows, so does the need for delivering high-quality, intelligible speech, and subsequently the need for effective methods of assessing the intelligibility of synthesized speech. The common method of evaluating speech using human listeners has the disadvantages of being costly and time-inefficient. Because of this, alternative methods of evaluating speech automatically, using automatic speech recognition (ASR) models, have been introduced. This thesis presents an evaluation system that analyses the intelligibility of synthesized speech using automatic speech recognition, and attempts to identify and categorize the intelligibility errors present in the speech. This system is put through evaluation using two experiments. The first uses publicly available sentences and corresponding synthesized speech, and the second uses publicly available models to synthesize speech for evaluation. Additionally, a survey is conducted where human transcriptions are used instead of automatic speech recognition, and the resulting intelligibility evaluations are compared with those based on automatic speech recognition transcriptions. Results show that this system can be used to evaluate the intelligibility of a model, as well as identify and classify intelligibility errors. It is shown that a combination of automatic speech recognition models can lead to more robust and reliable evaluations, and that reference human recordings can be used to further increase confidence. The evaluation scores show a good correlation with human evaluations, while certain automatic speech recognition models are shown to have a stronger correlation with human evaluations. This research shows that automatic speech recognition can be used to produce a reliable and detailed analysis of text-to-speech intelligibility, which has the potential of making text-to-speech (TTS) improvements more efficient and allowing for the delivery of better text-to-speech models at a faster rate. / Under de senaste åren har antalet applikationer som använder syntetiskt tal ökat och blivit mer tillgängliga för allmänheten. I takt med att området växer ökar också behovet av att leverera tal av hög kvalitet och tydlighet, och därmed behovet av effektiva metoder för att bedöma förståeligheten hos syntetiskt tal. Den vanliga metoden att utvärdera tal med hjälp av mänskliga lyssnare har nackdelarna att den är kostsam och tidskrävande. Av den anledningen har alternativa metoder för att automatiskt utvärdera tal med hjälp av automatiska taligenkänningsmodeller introducerats. I denna avhandling presenteras ett utvärderingssystem som analyserar förståeligheten hos syntetiskt tal med hjälp av automatisk taligenkänning och försöker identifiera och kategorisera de fel i förståelighet som finns i talet. Detta system genomgår sedan utvärdering genom två experiment. Det första experimentet använder offentligt tillgängliga meningar och motsvarande ljudfiler med syntetiskt tal, och det andra använder offentligt tillgängliga modeller för att syntetisera tal för utvärdering. Dessutom genomförs en enkätundersökning där mänskliga transkriptioner används istället för automatisk taligenkänning. De resulterande bedömningarna av förståelighet jämförs sedan med bedömningar baserade på transkriptioner producerade med automatisk taligenkänning. Resultaten visar att utvärderingen som utförs av detta system kan användas för att bedöma förståeligheten hos en talsyntesmodell samt identifiera och kategorisera fel i förståelighet. Det visas att en kombination av automatiska taligenkänningsmodeller kan leda till mer robusta och tillförlitliga utvärderingar, och att referensinspelningar av mänskligt tal kan användas för att ytterligare öka tillförlitligheten. Utvärderingsresultaten visar en god korrelation med mänskliga utvärderingar, medan vissa automatiska taligenkänningsmodeller visar sig ha en starkare korrelation med mänskliga utvärderingar. Denna forskning visar att automatisk taligenkänning kan användas för att producera pålitlig och detaljerad analys av förståeligheten hos talsyntes, vilket har potentialen att göra förbättringar inom talsyntes mer effektiva och möjliggöra leverans av bättre talsyntes-modeller i snabbare takt.