[en] Text-to-Speech Systems (TTS) produce synthetic speech from an input text. Unit Selection TTS (US-TTS) systems are based on the retrieval of the best sequence of recorded speech units previously recorded into a database (corpus). The retrieval is done by means of dynamic programming algorithm and a weighted cost function. An expert typically performs the weighting of the cost function by hand. However, hand tuning is costly from a standpoint of previous training and inaccurate in terms of methodology. In order to properly tune the weights of the cost function, this thesis continues the perceptual tuning proposal submitted by Alías(2006) which uses active interactive Genetic Algorithms (aiGAs). This thesis conducts an investigation to the various problems that arise in applying aiGAs to the weight tuning of the cost function. Firstly, the thesis makes a deep revision to the state-of-the-art in weight tuning. Afterwards, the thesis outlines the suitability of Interactive Evolutionary Computation (IEC) to perform the weight tuning making a thorough review of previous work. Then, the proposals of improvement are presented. The four major guidelines pursued by this thesis are: accuracy in adjusting the weights, robustness of the weights obtained, the applicability of the methodology to any subcost distance and the consensus of weights obtained by different users. In terms of precision cluster-level perceptual tuning is proposed in order to obtain weights for different types (clusters) of units considering their phonetic and contextual properties. In terms of robustness of the evolutionary process, the thesis presents different metrics (indicators) to assess aspects such as the ambiguity within the evolutionary search, the convergence of one user or the level of consensus among different users. Subsequently, to study the applicability of the proposed methodology different weights are perceptually tuned combining linguistic and symbolic information. The last contribution of this thesis examines the suitability of latent models for modeling the preferences of different users and obtains a consensus solution. In addition, the experimentation is carried out through a medium size corpus (1.9h) automatically labelled in order fill the gap between the proof-of-principle and a real unit selection scenario. The thesis concludes that aiGAs are highly competitive in comparison to other weight tuning techniques from the state-of-the-art.

[es] Los sistemas de conversión texto-habla (CTH-SU) se encargan de producir voz sintética a partir de un texto de entrada. Los CTH basados en selección de unidades (CTH-SU) recuperan la mejor secuencia de unidades de voz grabadas previamente en una base de datos (corpus). La recuperación se realitza mediante algoritmos de programación dinámica y una función de coste ponderada. La ponderación de la función de coste se realiza típicamente de forma manual por parte de un experto. Sin embargo, el ajuste manual resulta costoso desde un punto de vista de conocimiento previo e impreciso en su ejecución. Para ajustar los pesos de la función de coste, esta tesis parte de la prueba de viabilidad de ajuste perceptivo presentada por Alías (2006) que emplea algoritmos genéticos interactivos activos (active interactive Genetic Algorithm - aiGA). Esta tesis doctoral investiga las diferentes problemáticas que se presentan al aplicar los aiGAs en el ajuste de pesos de un CTH-SU en un contexto real de selección de unidades. Primeramente la tesis realiza un estudio del estado del arte en el ajuste de pesos, posteriormente repasa la idoneidad de la computación evolutiva interactiva para realizar el ajuste revisando en profundidad el trabajo previo. Entonces se presentan y se validan las propuestas de mejora. Las cuatro líneas maestras que guían las contribuciones de esta tesis son: la precisión en el ajuste de los pesos, la robustez de los pesos obtenidos, la aplicabilidad de la metodología para cualquier función de coste y el consenso de los pesos obtenidos incorporando el criterio de diferentes usuarios. En términos de precisión la tesis propone realizar el ajuste perceptivo por diferentes tipos (clusters) de unidades respetando sus peculiaridades fonéticas y contextuales. En términos de robustez la tesis incorpora diferentes métricas evolutivas (indicadores) que evalúan aspectos como la ambigüedad en la búsqueda, la convergencia de un usuario o el nivel de consenso entre diferentes usuarios. Posteriormente, para estudiar la aplicabilidad de la metodología propuesta se ajustan perceptivamente diferentes pesos que combinan información lingüística y simbólica. La última contribución de esta tesis estudia la idoneidad de los modelos latentes para modelar las preferencias de los diferentes usuarios y obtener una solución de consenso. Paralelamente, para dar el paso de una prueba de viabilidad a un entorno real de selección de unidades se trabaja con un corpus de extensión media (1.9h) etiquetado automáticamente. La tesis permite concluir que el aiGA a nivel de cluster es una metodología altamente competitiva respecto a las otras técnicas de ajuste presentes en el estado del arte.