Une pénalité floue fondée phonologiquement pour améliorer la Sélection d'Unité

International audienceUnit selection speech synthesis systems rely, except for rare cases, on target and concaténation costs for selecting the best unit sequence. The role of the concatenation cost is to insure that joining two voice segments will not cause any acoustic artefact to appear. For this task, acoustic distances (MFCC, F0) are typically used but in many cases, this is not enough. In this paper, we introduce a penalty in the concaténation cost, inherited from the field of corpus covering, in order to block some concaténations based on their phonological class. Moreover, a derived fuzzy version is proposed to relax the penalty based on the concaténation quality with respect to the cost distribution. An objective evaluation showed that the penalty is effective to better rank candidate unit sequences during selection. The subjective evaluation we conducted reveals a superior performance of the fuzzy approach.Les systèmes de synthèse par corpus reposent, sauf de rares exceptions, sur des coûts cibles et des coûts de concaténation pour sélectionner la meilleure séquence d'unités. Le rôle du coût de concaténation est de s'assurer que l'assemblage de deux segments de parole ne causera l'apparition d'aucun artefact acoustique. Pour cette tâche, des distances acoustiques (MFCC, F0) sont généralement utilisées, mais dans de nombreux cas cela ne suffit pas. Dans cet article, nous introduisons une pénalité héritée du domaine de la couverture de corpus dans le coût de concaténation afin de bloquer certaines concaténations en fonction de la classe phonologique des diphones à concaténer. En outre, une seconde version faisant appel à une fonction floue est proposée pour relâcher la pénalité en fonction du positionnement du coût de concaténation par rapport à sa distribution. Une évaluation objective montre que la pénalité est efficace et amène à un meilleur classement des séquences d'unités candidates au cours de la sélection. Une évaluation subjective révèle une performance supérieure de l'approche floue