Optimisation du procédé de création de voix en synthèse par sélection

par Didier Cadic

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Christophe d' Alessandro.

Soutenue le 10-06-2011

à Paris 11 , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne) , en partenariat avec Orange Labs - Lannion (laboratoire) .

Le président du jury était Olivier Boëffard.

Le jury était composé de Christophe d' Alessandro, Olivier Boëffard, Yoshinori Sagisaka, Iannis Stylianou, Thierry Moudenc.

Les rapporteurs étaient Olivier Boëffard, Yoshinori Sagisaka.


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la synthèse de parole à partir du texte. Elle traite plus précisément du procédé de création de voix en synthèse par sélection d'unités. L'état de l'art repose pour cela sur l'enregistrement d'un locuteur pendant une à deux semaines, suivant un script de lecture de plusieurs dizaines de milliers de mots. Les 5 à 10 heures de parole collectées sont généralement révisées par des opérateurs humains, pour en vérifier la segmentation phonétique et ainsi améliorer la qualité finale de la voix de synthèse.La lourdeur générale de ce procédé freine considérablement la diversification des voix de synthèse ; aussi en proposons-nous ici une rationalisation. Nous introduisons une nouvelle unité, appelée "sandwich vocalique", pour l'optimisation de la couverture des scripts de lecture. Sur le plan phonétique, cette unité offre une meilleure prise en compte des limites segmentales de la synthèse par sélection que les unités traditionnelles (diphones, triphones, syllabes, mots, etc.). Sur le plan linguistique, un nouvel enrichissement contextuel nous permet de mieux focaliser la couverture, sans négliger les aspects prosodiques. Nous proposons des moyens d'accroître le contrôle sur les phrases du script lecture, tant dans leur longueur que dans leur pertinence phonétique et prosodique, afin de mieux anticiper le contenu du corpus de parole final et de rendre automatisable la tâche de segmentation. Nous introduisons également une alternative à la stratégie classique de condensation de corpus en mettant au point un algorithme semi-automatique de création de phrases, grâce auquel nous accroissons de 30 à 40% la densité linguistique du script de lecture.Ces nouveaux outils nous permettent d'établir un procédé très efficace de création de voix de synthèse, procédé que nous validons à travers la création et l'évaluation subjective de nombreuses voix. Des scores perceptifs comparables à l'approche traditionnelle sont ainsi atteints dès 40 minutes de parole (une demi-journée d'enregistrement) et sans post-traitement manuel. Enfin, nous mettons à profit ce résultat pour enrichir nos voix de synthèse de diverses composantes expressives, multi-expressives et paralinguistiques.

  • Titre traduit

    Optimised voice creation for unit-selection synthesis


  • Résumé

    This work falls within the scope of text-to-speech (TTS) technology. More precisely, focus is on the voice creation process for unit-selection synthesis. In a standard approach, a textual script of several thousands of words is read by a speaker in order to generate approximately 5 to 10 hours of useable speech. The recording time is spread out over one or two weeks and is followed by the considerable task of manually revising the phonetic segmentation for all of the speech.Such a costly and time-consuming process presents a major obstacle to diversifying synthesized voices. In order to increase efficiency in this process, we introduce a new unit, called a "vocalic sandwich", to optimize coverage of the recording texts. Phonetically, this unit better addresses the segmental limitations of unit-selection TTS than state-of-the-art units (diphones, triphones, syllables, words...). Linguistically, a new set of contextual symbols focuses the coverage, allowing for more control and consideration of prosody. Practically, in order to automate the segmentation process, better anticipation of the phonetic and prosodic content desired in the final database is required. This is achieved here by increasing the readability and consistency of each sentence included in the script. As a side, these properties also help to facilitate the reading stage. Furthermore, as an alternative to the classic corpus condensation, a semi-automatic sentence building algorithm is developed in this work wherein sentences are built rather than selected from a reference corpus. Ultimately, the sentence building provides access to much denser scripts, specifically allowing for increases in density of between 30 and 40%.In incorporating these new approaches and tools, the voice creation process is made very efficient, as is validated in this work through the preparation and evaluation of numerous synthesized voices. Perceptive scores that are comparable to the traditional process are achieved with 40 minutes of speech (half-day recording) and without any manual post-processing. Finally, we take advantage of these results in order to enhance our synthesized voices with various expressive, multi-expressive and paralinguistic features.


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