Durante la última década, el ruido y las voces de fondo en los diferentes dispositivos de asistentes virtuales de voz han sido un reto para grandes empresas como Google, Amazon, Microsoft, Apple, etc. En el presente trabajo estudiaremos el rendimiento sobre los reconocedores de voz de Google y Microsoft, realizando una labor comparativa entre estos. Empezaremos realizando una tarea de investigación sobre los asistentes virtuales de voz: conceptos generales, diferentes tipos de asistentes virtuales con sus diferencias en software, etc. Para finalizar la parte teórica, realizaremos un trabajo de análisis sobre el proceso de desarrollo de una skill o action para Amazon y Google. Después de realizar este análisis sobre las ventajas e inconvenientes de cada uno de estos, realizaremos una pequeña labor experimental desarrollando una skill para Amazon y Action para Google para poder realizar un estudio más objetivo sobre la información obtenida en la sección anterior. En la parte experimental de este proyecto, procederemos a analizar y comparar el rendimiento de los reconocedores de Google y Microsoft para comprobar el funcionamiento de los asistentes virtuales de voz en condiciones ruidosas. Google home y Azure serán analizados respectivamente, usando ficheros de audio que se encuentren en estas condiciones. Para esto, disponemos de una base de datos de ficheros de audios grabados en una cabina de avión, y realizaremos las respectivas transcripciones. Después, compararemos las transcripciones obtenidas con las reales, para poder observar el rendimiento de ambos. Para finalizar el documento, realizaremos una última comparación entre el rendimiento de los reconocedores en las transcripciones obtenidas y el rendimiento de las transcripciones en el proyecto HiWire, proyecto del cual hemos podido obtener esa base de datos