Este trabalho apresenta um estudo sobre a utilização de dispositivos adaptativos para realizar tradução texto-voz. O foco do trabalho é a criação de um método para a tradução grafema-fonema para a língua portuguesa baseado em autômatos adaptativos e seu uso em um software de tradução texto-voz. O método apresentado busca mimetizar o comportamento humano no tratamento de regras de tonicidade, separação de sílabas e as influências que as sílabas exercem sobre suas vizinhas. Essa característica torna o método facilmente utilizável para outras variações da língua portuguesa, considerando que essas características são invariantes em relação à localidade e a época da variedade escolhida. A variação contemporânea da língua falada na cidade de São Paulo foi escolhida como alvo de análise e testes neste trabalho. Para essa variação, o modelo apresenta resultados satisfatórios superando 95% de acerto na tradução grafema-fonema de palavras, chegando a 90% de acerto levando em consideração a resolução de dúvidas geradas por palavras que podem possuir duas representações sonoras e gerando uma saída sonora inteligível aos nativos da língua por meio da síntese por concatenação baseada em sílabas. Como resultado do trabalho, além do modelo para tradução grafema-fonema de palavras baseado em autômatos adaptativos, foi criado um método para escolha da representação fonética correta em caso de ambigüidade e foram criados dois softwares, um para simulação de autômatos adaptativos e outro para a tradução grafema-fonema de palavras utilizando o modelo de tradução criado e o método de escolha da representação correta. Esse último software foi unificado ao sintetizador desenvolvido por Koike et al. (2007) para a criação de um tradutor texto-voz para a língua portuguesa. O trabalho mostra a viabilidade da utilização de autômatos adaptativos como base ou como um elemento auxiliar para o processo de tradução texto-voz na língua portuguesa. / This work presents a study on the use of adaptive devices for text-to-speech translation. The work focuses on the development of a grapheme-phoneme translation method for Portuguese based on Adaptive Automata and the use of this method in a text-to-speech translation software. The presented method resembles human behavior when handling syllable separation rules, syllable stress definition and influences syllables have on each other. This feature makes the method easy to use with different variations of Portuguese, since these characteristics are invariants of the language. Portuguese spoken nowadays in São Paulo, Brazil has been chosen as the target for analysis and tests in this work. The method has good results for such variation of Portuguese, reaching 95% accuracy rate for grapheme-phoneme translation, clearing the 90% mark after resolution of ambiguous cases in which different representations are accepted for a grapheme and generating phonetic output intelligible for native speakers based on concatenation synthesis using syllables as concatenation units. As final results of this work, a model is presented for grapheme-phoneme translation for Portuguese words based on Adaptive Automata, a methodology to choose the correct phonetic representation for the grapheme in ambiguous cases, a software for Adaptive Automata simulation and a software for grapheme-phoneme translation of texts using both the model of translation and methodology for disambiguation. The latter software was unified with the speech synthesizer developed by Koike et al. (2007) to create a text-to-speech translator for Portuguese. This work evidences the feasibility of text-to-speech translation for Portuguese using Adaptive Automata as the main instrument for such task.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-30052008-101100 |
| Date | 25 March 2008 |
| Creators | Shibata, Danilo Picagli |
| Contributors | Rocha, Ricardo Luis de Azevedo da |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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