Prise en compte de critères acoustiques pour la synthèse de la parole

This thesis relates to text-to-speech synthesis and deals more particularly with the corpus based approach. In the last few years, this approach based on the concatenation of acoustic segments contained in large databases has become increasingly popular. Indeed, selecting units which best fit the text to be synthesized leads to a synthesised signal whose naturalness can be rather well preserved. The quality of the synthesized speech obtained by corpus-based methods is closely related on the one hand to the corpus used for synthesis and on the other hand to the unit selection algorithm. In spite of the notable increase of quality reached with this technology, corpus-based speech synthesis is not able to guarantee a synthesised speech whose quality is constant on an entire utterance. This is mainly due to the lack of acoustic control of the existing corpus-based speech synthesis systems. The main objective of this thesis is therefore to introduce a mechanism allowing a better acoustical control during synthesis.The proposed method uses statistical approaches to generate a smooth acoustic target from which the sequence of synthesis units will be selected. This target is deduced from acoustic models, namely context dependent senone models, estimated during a training phase. Initially, we propose an algorithm of selection based only on this acoustic target. Then, the proposed selection method is modified so as to better control the information of fundamental frequency. This unit selection module is also combined with a pre-selection module so as to drastically reduce the computational load. Formal listening tests show that the proposed method leads to a significant reduction in acoustic discontinuities during the concatenation. The proposed method is also applied to acoustic database reduction and enables a compression of about 60% of the acoustic database without perceptible decrease of the speech quality.Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la synthèse vocale à partir du texte et traite plus articulièrement de la synthèse par corpus (SPC). Cette approche basée sur la concaténation de segments acoustiques contenus dans de grandes bases de données s'est peu à peu instaurée comme un standard. En effet, moyennant la sélection d'unités adaptées au contexte de synthèse, elle permet d'aboutir à un signal de parole dont le naturel peut être assez bien préservé. La qualité de la synthèse obtenue par la méthode par concaténation est étroitement liée d'une part au corpus de synthèse et d'autre part à l'algorithme de sélection des unités. Malgré le saut notable de qualité qu'a permis d'atteindre cette technologie, la SPC n'est pas capable de garantir une parole dont la qualité soit à peu près constante sur l'ensemble d'un énoncé. Ceci est en grande partie dû au manque de contrôle acoustique des systèmes de SPC actuels. L'objectif de cette thèse est donc d'introduire des mécanismes permettant un meilleur contrôle acoustique lors de la synthèse. La méthode proposée consiste à effectuer une sélection sur la base d'une cible purement acoustique. Cette cible est déduite de modèles acoustiques - plus précisément des modèles de sénones - estimés lors d'une phase d'apprentissage. Dans un premier temps, nous proposons un algorithme de sélection basé uniquement sur cette cible acoustique. Puis la méthode de sélection est modifiée de manière à mieux contrôler l'information de fréquence fondamentale. Le module de sélection proposé est également combiné à un module de pré-sélection des unités, ce qui conduit à une diminution sensible de la complexité algorithmique sans dégradation perceptible des résultats. Des tests d'écoutes formels révèlent que la méthode proposée permet de réduire significativement les discontinuités acoustiques lors de la concaténation. La méthode proposée est également appliquée à la réduction de corpus acoustiques et conduit à une réduction de l'ordre de 60% de la base acoustique sans dégradation de la qualité de la parole produite