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La conversión de letras a fonemas en inglés está siendo desarrollada para su futura integración en un sistema de síntesis de habla dentro del proyecto TC-STAR. En este trabajo se describen los experimentos realizados usando dos técnicas diferentes de aprendizaje automático. Se ha considerado la predicción de la pronunciación con y sin acento. Se analiza la influencia de los diferentes parámetros en la tasa de error en la conversión de letras a fonemas. También se estudia la distribución de la tasa de error en función de la longitud de las palabras ha sido obtenida
Grapheme-to-phoneme conversion system for English is being developed for further integration into speech synthesis system within TC-STAR project. In this work we describe experiments performed using two different machine learning techniques. The pronunciation was predicted both for stressed and unstressed lexicon and the results were compared. Analysis of different parameters that may influence the error rate in grapheme-to-phoneme conversion was performed. The error rate as a function of the word length was studied
