Um estudo empírico sobre máquinas de tradução em tempo real para equipes distribuídas de desenvolvimento de software

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Pinto, João Henrique Stocker
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informática; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: PROCESSAMENTO DISTRIBUÍDO; RECONHECIMENTO DE VOZ (INFORMÁTICA); ENGENHARIA DE SOFTWARE; INFORMÁTICA; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7031

O desenvolvimento distribuído de software está cada vez mais presente na cultura das empresas de T.I. O número de empresas que distribui os integrantes das suas equipes buscando reduzir custos de mão de obra, aumentar a qualidade dos produtos e também aumentar a produtividade cresce anualmente. Este cenário, porém, demanda uma grande cooperação entre pessoas que, em muitos casos, não dominam o mesmo idioma. Máquinas de tradução em tempo real são uma alternativa a este cenário, realizando a tradução simultânea de um idioma para outro. Nesta dissertação de mestrado investiga-se, através de estudos empíricos, a tradução em tempo real em equipes de desenvolvimento distribuído de software utilizando-se a voz. Para isso, apresenta-se uma revisão histórica do surgimento das ferramentas de reconhecimento, tradução e síntese de voz até o seu estado atual, além de abordar características técnicas das mesmas. A base empírica da pesquisa conta ainda com dois experimentos realizados em parceria com a Universidade Aldo Moro, de Bari, na Itália, utilizando as tecnologias disponíveis no mercado, além do desenvolvimento de dois protótipos que fazem a integração entre reconhecedores de voz, máquinas de tradução e sintetizadores de voz. A pesquisa contribui no sentido de mostrar quais tecnologias atualmente disponíveis para a comunicação entre equipes distribuídas que não dominam o mesmo idioma estão próximas de serem efetivas e se elas podem ser usadas nas atividades diárias em equipes de desenvolvimento de software. Além disso a pesquisa aponta compatibilidades entre ferramentas e um possível caminho a seguir para integrar reconhecedores de voz, máquinas de tradução e sintetizadores de voz.