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Previous issue date: 2016-02-29 / Distributed Software Development is increasingly present into the culture of information technology companies. The number of companies that spread its teams trying to reduce costs, improve products quality and improve productivity increases every year. This scenario, however, demands a huge cooperation between people that, in many cases, do not master the same language. A Speech Translation System is an alternative to this scenario, simultaneously translating from a language to another. This master thesis presents an empirical study, which consists of the historical review of the rise of recognition tools, translation and speech synthesis to its current state, as well as addressing technical characteristics of the same. The empirical research base has two experiments conducted in partnership with the University Aldo Moro of Bari, in Italy, using part of the tools available in the market and in development of two prototypes that make the integration of speech recognition, machine translation and speech synthesis to facilitate communication between distributed teams of software projects. The research contributes in order to show that the currently available technologies for communication between distributed teams that don't dominate the same language are close to be really effective and if they can be used in daily activities in software development teams. In addition to compatibility between tools, this research tries to point which the way forward to integrate voice Recognizers, Machine Translation and Speech Synthesis. / O desenvolvimento distribu?do de software est? cada vez mais presente na cultura das empresas de T.I. O n?mero de empresas que distribui os integrantes das suas equipes buscando reduzir custos de m?o de obra, aumentar a qualidade dos produtos e tamb?m aumentar a produtividade cresce anualmente. Este cen?rio, por?m, demanda uma grande coopera??o entre pessoas que, em muitos casos, n?o dominam o mesmo idioma. M?quinas de tradu??o em tempo real s?o uma alternativa a este cen?rio, realizando a tradu??o simult?nea de um idioma para outro. Nesta disserta??o de mestrado investiga-se, atrav?s de estudos emp?ricos, a tradu??o em tempo real em equipes de desenvolvimento distribu?do de software utilizando-se a voz. Para isso, apresenta-se uma revis?o hist?rica do surgimento das ferramentas de reconhecimento, tradu??o e s?ntese de voz at? o seu estado atual, al?m de abordar caracter?sticas t?cnicas das mesmas. A base emp?rica da pesquisa conta ainda com dois experimentos realizados em parceria com a Universidade Aldo Moro, de Bari, na It?lia, utilizando as tecnologias dispon?veis no mercado, al?m do desenvolvimento de dois prot?tipos que fazem a integra??o entre reconhecedores de voz, m?quinas de tradu??o e sintetizadores de voz. A pesquisa contribui no sentido de mostrar quais tecnologias atualmente dispon?veis para a comunica??o entre equipes distribu?das que n?o dominam o mesmo idioma est?o pr?ximas de serem efetivas e se elas podem ser usadas nas atividades di?rias em equipes de desenvolvimento de software. Al?m disso a pesquisa aponta compatibilidades entre ferramentas e um poss?vel caminho a seguir para integrar reconhecedores de voz, m?quinas de tradu??o e sintetizadores de voz.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/7031 |
| Date | 29 February 2016 |
| Creators | Pinto, Jo?o Henrique Stocker |
| Contributors | Prikladnicki, Rafael |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Faculdade de Inform?tica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 600, 600, 600, -3008542510401149144, 3671711205811204509 |
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