O reconhecimento automático de fala é um dos objetivos mais antigos da computação, pois reconhecer a fala oferece benefícios promissores para aplicações comerciais e pessoais. Ainda que os sistemas de reconhecimento automático de fala tenham evoluído com o advento de métodos deep learning, o reconhecimento automático de fala ainda não é um problema totalmente solucionado. Em muitos idiomas ainda há escassez de recursos livres, resultando em sistemas de reconhecimento automático de fala com baixo desempenho. Por outro lado, a área de síntese de fala também evoluiu na última década permitindo o surgimento de modelos de síntese de fala zero-shot multi-speaker que permitem gerar fala na voz de um locutor alvo utilizando apenas alguns segundos de fala desse locutor. Esses avanços motivaram o uso de síntese de fala zero-shot multi-speaker no treinamento de sistemas de reconhecimento automático de fala, com estudos mostrando que a síntese pode melhorar significativamente o desempenho de sistemas de reconhecimento automático de fala. Entretanto, os modelos de síntese zero-shot multi-speaker ainda necessitam de uma grande quantidade de locutores e horas de fala durante o treinamento, deste modo, inviabilizando a sua aplicação em idiomas com poucos recursos disponíveis. Nessa tese de doutorado, investigou-se o desenvolvimento e a avaliação de modelos de síntese de fala zero-shot multi-speaker em cenários com poucos locutores disponíveis. Para isso, propusemos o uso de modelos flow-based, devido ao seus resultados no estado da arte em síntese de fala. Além disso, investigou-se o uso de modelos multilíngues, deste modo, fazendo uso da quantidade de locutores disponíveis em idiomas com muitos recursos disponíveis. Os resultados alcançados com esse trabalho tornaram possível o desenvolvimento de sistemas de síntese de fala zero-shot multi-speaker e conversão de voz zero-shot em idiomas com poucos locutores disponíveis. Além disso, a abordagem proposta nesse trabalho foi aplicada na melhoria de sistemas de reconhecimento automático de fala em dois idiomas, simulando um cenário com apenas um locutor disponível para o treinamento do modelo síntese zero-shot multi-speaker. Apesar de utilizar apenas um locutor nos idiomas alvos, a abordagem de aumento de dados proposta nesse trabalho alcançou resultados comparáveis ao estado da arte no idioma Inglês. Por fim, foi explorado o treinamento de um modelo de reconhecimento automático de fala com um único locutor real nos idiomas alvos, utilizando a abordagem de aumento de dados proposta nesse trabalho, alcançando um Word Error Rate de 33.96% e 36.59%, respectivamente, para o conjunto de teste do dataset Common Voice no Português e no Russo.

Automatic speech recognition is one the earliest goals of computing, as speech recognition offers promising benefits for business and personal applications. Although automatic speech recognition systems have evolved significantly with deep learning methods, it remains an open research problem. In many languages there is still a shortage of open/public resources, resulting in low-quality automatic speech recognition systems. On the other hand, speech synthesis has also evolved in the last decade, allowing for zero-shot multi-speaker TTS models to generate speech of a target speaker by using only a few seconds of its speech. These advances motivated the use of zero-shot multi-speaker TTS in the training of automatic speech recognition systems. Studies have shown that speech synthesis can significantly improve the performance of automatic speech recognition systems. However, the zero-shot multi-speaker TTS models still require a large number of diverse speakers and hours of speech during training, thus hindering their practical use in languages with less accessible data. In this work, we explored zero-shot multi-speaker TTS in scenarios with few available speakers. For this, we propose the use of flow-based models due to its state-of-the-art speech synthesis. Furthermore, we explored the use of multilingual models, seeking to leverage available data from languages with many available speakers. The results achieved by this work made possible the development of zero-shot multi-speaker TTS and zero-shot voice conversion systems in languages with few available speakers. Furthermore, the approach proposed in this work was applied to improve automatic speech recognition systems in two languages, simulating a scenario with only one speaker available for the training of the zero-shot multi-speaker TTS model. Despite using only one speaker in the target languages, our data augmentation approach achieved results comparable to the state-of-the-art in the English language. In addition, we explored the training of an automatic speech recognition model with a single real speaker in the target languages, using our data augmentation approach, reaching a Word Error Rate of 33.96% and 36.59%, respectively, for the test set of the Common Voice dataset in Portuguese and Russian.