Desarrollo de un modelo Text-to-Speech para la lengua Awajún y su evaluación automática con ASR - Mallqui Merma, Rodrigo Roel (2025)
Este trabajo de investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo Text-to-Speech (TTS) para la lengua Awajún, una de las 48 lenguas originarias del Perú, con el propósito de contribuir a su preservación mediante el uso de un modelo de síntesis de voz basado en aprendizaje profundo. Para el desarrollo de este modelo se utilizaron las arquitecturas Tacotron 2 y HiFi-GAN, ampliamente utilizadas en la generación de voz de calidad. El proceso metodológico incluyó la recolección, limpieza y alineación de un conjunto de datos compuesto por audios y textos en lengua Awajún, obtenidos de las plataformas Scripture Earth y Ojo Público. Posteriormente, los datos fueron utilizados para entrenar a diferentes modelos TTS, generando muestras de audio a partir de texto escrito. La evaluación de los modelos TTS se realizó mediante la métrica CER (Character Error Rate), utilizando un modelo de Automatic Speech Recognition (ASR). Los resultados permitieron identificar el modelo con mejor desempeño que logró generar el habla en lengua Awajún, demostrando el potencial de las redes neuronales para el procesamiento de lenguas de bajos recursos. Finalmente, se utilizó la métrica MOS, en la que hablantes nativos calificaron la naturalidad de los audios generados del mejor modelo identificado. Este trabajo constituye un aporte significativo a la preservación de la lengua Awajún, y abre la posibilidad de futuras investigaciones orientadas a la creación de herramientas tecnológicas para la lengua Awajún y otras lenguas originarias del Perú.