Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d'une oralisation par un système de synthèse

International audienceTo synthesize audiobooks in an expressive manner, it is necessary to know the type of discourses that have to be produced. However, in a novel or a tale, narrative perspectives and discourse types often change, moving from narrative and recitative paragraphs to direct speech, reported speech, and even dialogs. In this work, we will present a tool that was developed from the analysis of a corpus (including excerpts from Madame Bovary and Les Mystères de Paris) and that relies on paragraph as basic unit. It allows not only to automatically determine the type of speech (narrative speech, direct speech, dialogs), and therefore to know who is speaking, but also to annotate the extension of the discursive modifications. This later point is important, especially in the case of parentheticals with reporting verbs where the narrator speaks again in the middle of a direct speech sequence. In its current form, the tool achieves a 89 % detection rate.Pour synthétiser automatiquement et de manière expressive des livres audio, il est nécessaire de connaître le type des discours à oraliser. Ceci étant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours évoluent souvent entre de la narration, du récitatif, du discours direct, du discours rapporté, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons présenter un outil qui a été développé à partir de l'analyse d'un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Mystères de Paris) et qui prend comme unité de base pour l'analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de déterminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais également d'annoter l'extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d'incises de citation où le narrateur reprend la parole dans une séquence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l'outil atteint un taux de 89 % de bonne détection