Se presenta un estudio, planteamiento y evaluación de una arquitectura multiprocesador de memoria distribuida aplicada al reconocimiento del habla en tiempo real. Se exponen dos modelos computacionales: un modelo de procesamiento en farm. (MF) y un modelo de procesamiento distribuido (MD). Se evalúan para cada uno de ellos su balance de carga computacional y su rendi-miento efectivo, con diferentes topologías de interconexión. La evaluación aplica la metodología de modelos ocultos de Markov (HMM), introduciendo técnicas para la reducción de cómputo durante el reconocimiento, obteniendo un tiempo de respuesta de 1.8 veces el tiempo real, con un vocabulario de 1.000 palabras pronunciadas en forma aislada con un número de cuatro procesadores. El resultado y aportación de la tesis es la concepción de un sistema conversor habla-texto en tiempo real