FR 2764725 A1 19981218 FR 9806759 A 19980528 I Titre PROCEDE, DISPOSITIF, ET ARTICLE DE FABRICATION POUR LA GENERATION BASEE SUR UN RESEAU NEURONAL DE PRONONCIATIONS POST-LEXICALES A PARTIR DE PRONONCIATIONS LEXICALES Domaine de l'invention La présente invention concerne la génération de prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales, avec une application particulière dans le domaine de la synthèse de la parole. Arrière-plan de l'invention Comme le montre la figure 1, référence 100, la synthèse d'un texte en parole est la conversion d'un texte écrit ou imprimé (102) en parole (110). La synthèse d'un texte en parole offre la possibilité de produire une sortie vocale à un coût beaucoup plus bas que si l'on enregistre la parole pour ensuite la relire. La synthèse de parole est souvent utilisée dans des situations dans lesquelles le texte est susceptible de beaucoup varier, et dans lesquelles il n'est simplement pas possible de l'enregistrer préalablement. Dans une langue comme l'anglais, pour laquelle la prononciation des mots n'est souvent pas évidente à partir de l'orthographe, il est important de convertir les orthographes (102) en représentations phonétiques non ambiguës (106) au moyen d'un module linguistique (104) avant de soumettre les orthographes à un module acoustique (108) pour la génération de formes d'onde de parole (110). Pour produire des représentations phonétiques à partir de l'orthographe, l'on peut utiliser soit les systèmes fondés sur les règles de raisonnement logique, soit les dictionnaires de phonétique, soit les procédures automatiques de conversion orthographe-prononciation formées sur lesdits dictionnaires de phonétique. Les lexiques phonétiques, et en conséquence les procédures automatiques formées sur les lexiques phonétiques, utilisent des prononciations lexicales. Les prononciations lexicales sont des prononciations sous-spécifiées, généralisées, qui peuvent aboutir ou non à des prononciations postlexicales modifiées dans la parole naturelle. Par exemple, le mot anglais foot peut être présent dans un dictionnaire phonétique sous la forme /fuht/. Les prononciations sont données en utilisant la notation TIMIT (Texas Instrument- Massachusetts Institute of Technology) décrite dans Garofolo, John S., "The Structure and Format of the DARPA TIMIT CD-ROM Prototype". Dans la parole naturelle, la finale /t/ peut apparaître soit comme un [t], par exemple si foot termine une phrase, soit comme un claquement [dx], si foot précède un autre mot commençant par une voyelle dans la même phrase, comme dans "my foot is...". Ajouter dans les dictionnaires les prononciations post-lexicales en lieu et place des prononciations lexicales n'est pas une solution viable à ce problème, pour deux raisons. La première raison est que la taille des dictionnaires de phonétique augmenterait considérablement. La seconde raison est que les dictionnaires de phonétique sont utilisés pour déterminer la prononciation pour des mots isolés, tandis que les phénomènes post-lexicaux sont rencontrés au travers de mots dans des phrases. Ainsi, au moment o l'on consulte le lexique, il risque de ne pas exister une information suffisante pour déterminer la prononciation post-lexicale appropriée. Dans la synthèse de parole à réseau neuronal ou autres formes basées sur les données, une procédure d'apprentissage est utilisée pour apprendre à générer l'information spectrale sur la parole à partir de l'information phonétique. Ceci constitue la formation du réseau neuronal aux paramètres acoustiques. Ceci est réalisé en étiquetant les formes d'ondes de parole avec des informations phonétiques, puis en formant par exemple un réseau neuronal à apprendre les caractéristiques spectrales associées aux tranches de temps étiquetées avec des phonèmes particuliers. Lorsque l'on utilise un tel réseau neuronal, le réseau neuronal doit produire l'information spectrale appropriée pour une information phonétique donnée. Comme mentionné ci-dessus, ladite information phonétique est dérivée du texte au moyen d'un lexique orthographe-phonétique ou d'une procédure automatique formée sur un tel lexique. Etant donné que l'objet des procédés de synthèse de la parole basés sur les données est de produire une donnée de test qui soit analogue à la donnée de formation, et donc similaire à la parole naturelle, il est important que les représentations phonétiques développées dans la phase de test correspondent substantiellement à celles qui ont été utilisées dans la phase de formation. L'on est ainsi assuré d'obtenir la performance la plus fiable. Malheureusement, il y a toujours un risque d'inadéquation entre les prononciations lexicales trouvées dans les dictionnaires, et la prononciation utilisée pour étiqueter la parole. Cette inadéquation peut provenir d'au moins quatre sources différentes: idiosyncrasies de la personne qui parle, idiosyncrasies du dictionnaire, idiosyncrasies de l'étiqueteur, et différences entre prononciations lexicales et post- lexicales. Si les approches fondées sur les règles de raisonnement logique pour générer des prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales peuvent donner de bons résultats pour une langue donnée, les approches fondées sur les règles de raisonnement logique ne pourront pas traiter automatiquement les idiosyncrasies du dictionnaire et de l'étiqueteur en même temps. C'est-à- dire qu'il sera nécessaire de développer un nouveau jeu de règles pour chaque combinaison possible de personne qui parle, étiqueteur et dictionnaire, ce qui aboutit à une solution peu rentable. En conséquence, il existe un besoin pour une procédure automatique pour générer des prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales, à la fois pour augmenter le naturel de la parole synthétique, et pour réduire le temps et le coût nécessaires pour développer des synthétiseurs de parole de haute qualité. Un procédé, un dispositif, et un article de fabrication pour la génération basée sur un réseau neuronal de prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales est nécessaire. Brève description des dessins La figure 1 est une représentation schématique de la transformation de texte en parole telle que connue de l'état de la technique. La figure 2 est une représentation schématique d'une réalisation du processus de formation du réseau neuronal utilisé pour la formation du convertisseur lexical-post-lexical selon la présente invention. La figure 3 est une représentation schématique d'un mode de réalisation de la transformation de texte en parole utilisant le convertisseur à réseau neuronal lexical-post-lexical selon l'invention. La figure 4 est une représentation schématique d'une base de données de parole étiquetée post- lexicalement selon la présente invention. La figure 5 est une représentation schématique d'un mode de réalisation du fonctionnement du convertisseur lexical-post- lexical à réseau neuronal selon la présente invention. La figure 6 est une représentation schématique de l'alignement d'une prononciation lexicale et d'une prononciation post-lexicale, pour laquelle le nombre de phonèmes dans la prononciation lexicale est le même que le nombre de phonèmes dans la prononciation post- lexicale, selon la présente invention. La figure 7 est une représentation schématique de l'alignement d'une prononciation lexicale et d'une prononciation post-lexicale, pour laquelle le nombre de phonèmes dans la prononciation lexicale est supérieur au nombre de phonèmes dans la prononciation post- lexicale, selon la présente invention. La figure 8 est une représentation schématique de l'alignement d'une prononciation lexicale et d'une prononciation post-lexicale, pour laquelle la prononciation post-lexicale utilise un phonème comprimé, selon à la présente invention. La figure 9 est une représentation schématique d'un mode de réalisation de l'architecture du réseau neuronal lexical-post-lexical utilisée pour le test, selon la présente invention. La figure 10 est une représentation schématique du codage de la Séquence 1 de la figure 15 et de la Séquence 2 de la figure 15 pour former le réseau neuronal lexical-post-lexical selon la présente invention. La figure 11 est une représentation schématique du codage de la Séquence 3 de la figure 15 pour former et tester le réseau neuronal lexical-post-lexical selon la présente invention. La figure 12 est une représentation schématique du décodage de la Séquence 1 de la figure 15 pour tester le réseau neuronal lexical-post- lexical selon la présente invention. La figure 13 est une représentation schématique du décodage de la Séquence 2 de la figure 9 pour tester le réseau neuronal lexical- post-lexical selon la présente invention. La figure 14 est une représentation schématique d'une fenêtre coulissante pour former le réseau neuronal lexical-post-lexical selon la présente invention. La figure 15 est une représentation schématique d'un mode de réalisation de l'architecture du réseau neuronal lexical-post-lexical pour formation selon la présente invention. La figure 16 est une représentation schématique d'un mode de réalisation du réseau neuronal lexical- post-lexical décrivant le nombre de PE utilisés selon la présente invention. La figure 17 est une représentation schématique comparant la mesure d'erreur euclidienne à la mesure d'erreur basée sur les caractéristiques, utilisée selon la présente invention. La figure 18 est une représentation schématique du calcul de la mesure d'erreur euclidienne tel que connu de l'état de la technique. La figure 19 est une représentation schématique du calcul de la mesure d'erreur basée sur les caractéristiques, selon la présente invention. La figure 20 est un organigramme d'un mode de réalisation des étapes pour déterminer l'information lexicale à partir du texte et générer une prononciation post-lexicale, selon la présente invention. La figure 21 est un organigramme d'un mode de réalisation des étapes pour transformer les prononciations lexicales en prononciation post- lexicales par un réseau neuronal selon la présente invention. La figure 22 est une représentation schématique d'un circuit intégré spécifique microprocesseur/application/d'une combinaison d'un microprocesseur et d'un circuit intégré spécifique application pour générer des prononciations post- lexicales à partir de prononciations lexicales, selon la présente invention. La figure 23 est une représentation schématique d'un article de fabrication pour générer des prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales selon la présente invention. Description détaillée d'un mode de réalisation préféré La présente invention propose un procédé, un dispositif et un article de fabrication pour convertir automatiquement des prononciations lexicales en prononciations post-lexicales au moyen d'un réseau neuronal formé sur une base de données étiquetée au niveau post-lexical correspondant à la prononciation lexicale des mots telle que dérivée d'un dictionnaire de phonétique. La formation aboutit à un réseau neuronal avec des pondérations qui représentent les fonctions de transfert nécessaires pour produire des prononciations post-lexicales à partir de pronon- ciations lexicales. La figure 2, référence 200, donne un aperçu général du processus de formation du réseau neuronal, tandis que la figure 3, référence 300, montre o le convertisseur lexical-post-lexical à réseau neuronal formé, référence 312, s'intègre dans le module linguistique d'un synthétiseur de parole dans un mode de réalisation préféré. Le procédé, le dispositif et l'article de fabrication pour générer, sur la base d'un réseau neuronal, des prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales permet aux systèmes de conversion de texte en parole de générer une parole plus naturelle qu'il n'est possible autrement. En outre, la génération sur la base d'un réseau neuronal de prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales offre un avantage financier par rapport à l'état antérieur de la technique, en ce 10. sens que le système peut être formé automatiquement, et peut être facilement adapté à toute langue. Le tableau 1 présente les phonèmes TIMIT qui sont utilisés dans les prononciations lexicales, accompagnés de mots orthographiques représentatifs illustrant le son des phonèmes. Tableau 1 Numéro Phonème mot Numéro Phonème mot TIMIT échantillon TIMIT échantillon _ _ p _pop 21 aa father t tot 22 uw loop k kick 23 er bird m mom 24 ay high n non 25 ev bay ng Sing 26 aw out s set 27 ax sofa z zoo 28 b barn ch chop 29 d dog th thin 30 g go f ford 31 sh shoe _1 long 32 zh garage r red 33 dh this y young 34 v vice hh heavy 35 w walk eh bed 36 ih gift ao saw 37 ae fast ah rust 38 uh book oy boy 39 iy bee ow low 40 el bottle en button 41 em bottom Les lettres des orthographes qui correspondent aux phonèmes TIMIT particuliers sont en caractères gras. Les prononciations lexicales sont entre slashes, //. Le tableau 2 présente les phonèmes qui sont utilisés dans les prononciations post-lexicales. Les prononciations post-lexicales sont entre crochets, []. Tableau 2 Numéro Phonème Numéro Phonème TIMIT TIMIT 1 p 29 uw 2 pcl 30 dx 3 t 31 er 4 tcl 32 nx k 33 ay 6 kcl 34 ey 7 m 35 aw 8 n 36 ax 9 ng 37 b s 38 bcl 11 z 39 d 12 ch 40 dcl 13 th 41 g 14 f 42 gcl I 43 sh 16 r 44 zh 17 y 45 dh 18 hh 46 v 19 eh 47 w ao 48 ih 21 ah 49 ae 22 oy 50 uh 23 ow 51 iy 24 en 52 el aa 53 axr 26 q 54 ix 27 ax-h 55 ux 28 hv A noter que le sens d'un symbole peut être différent, selon qu'il est interprété comme un phonème lexical ou post-lexical. Par exemple, au niveau post- il lexical, [t] fait référence à une fin en t, tandis qu'au niveau lexical, /t/ peut faire référence à une fermeture et une fin. Pour former un réseau neuronal à apprendre un mappage lexical-postlexical, l'on obtient une base de données de parole étiquetée au niveau post-lexical, référence 202 sur la figure 2. La figure 4, référence 400, présente un extrait d'une telle base de données étiquetée au niveau post-lexical. Pour créer la base de données de parole étiquetée, l'on enregistre en général plusieurs centaines de phrases en parole en anglais américain. Les enregistrements tentent d'obtenir la production de la plupart des combinaisons de phonèmes qui interviennent en anglais. Les enregistrements sont numérisés et affichés en utilisant un logiciel d'analyse de la parole. La figure 4 présente une forme d'onde (402) qui résulte de la numérisation et de l'analyse d'un court extrait de la base de données de parole. La parole est annotée au moyen d'un système d'étiquetage à trois niveaux. Au premier niveau, niveau orthographique (406), la parole est segmentée en unités de la taille d'un mot, la fin de chaque mot étant associée à un moment particulier au cours de l'énonciation. Chaque fin de mot est associée à une transcription orthographique du mot. Au second niveau, niveau phonique (408), la parole est segmentée en unités de la taille d'un phonème, la fin de chaque phonème étant associée à un moment particulier au cours de l'énonciation. Chaque fin de phonème est associée à une transcription du phonème, en utilisant les phonèmes TIMIT post-lexicaux présentés sur le tableau 2. Au troisième niveau, niveau de délimitation (410), les fins de syllabes, mots, locutions, propositions et phrases sont associés à des moments particuliers au cours de l'énonciation. Chacune des délimitations est portée sur une liste, accompagnée des symboles de délimitation présentés sur le tableau 3. Tableau 3 Délimitation Symbole syllabe] mot]w locution]p proposition]c phrase Is Pour déterminer les prononciations lexicales associées aux mots orthographiques situés en (406) au premier niveau étiqueté de la base de données de parole, l'on utilise un dictionnaire de prononciation orthographique-lexicale. Le tableau 4 présente un extrait d'un dictionnaire de prononciation orthographique-lexicale. Tableau 4 Orthographe Phonétique the dhiy whale hhweyl cut kaht away:ax-wey Le dictionnaire stocke des paires d'orthographes et leur prononciation associée. Dans le dictionnaire, les prononciations sont décrites en utilisant les phonèmes TIMIT de prononciation lexicale, présentés sur le tableau 1. Pour associer les prononciations lexicales dans la base de données de parole étiquetée (figure 4) aux prononciations lexicales dans la base de données du dictionnaire (tableau 4), une base de données commune aux deux bases de données a été réalisée, la représentation orthographique des mots servant de champ commun, étant donné que les deux bases de données contenaient des informations orthographiques. Le résultat de la mise en commun est un tableau contenant l'information orthographique, lexicale et post-lexicale pour tous les mots de la base de données enregistrée. Cette information est organisée comme présenté sur le tableau 5, qui intercale l'information phonique et l'information de délimitation, tout en conservant l'ordre dans lequel les mots ont été énoncés dans la base de données. Tableau 5 OrthographePrononciation lexicale Prononciation post-lexicale the dhiy dhax whale hhweyl weyl cut kaht kahdx away axwev axwev L'information de délimitation, provenant du troisième niveau de la base de données de parole étiquetée, est portée sur la liste de façon similaire à travers les prononciations orthographiques, lexicales et post-lexicales, comme le montre le tableau 5. Le réseau neuronal est formé sous une forme codée numériquement de la base de données orthographique, lexicale, post-lexicale commune présentée sur le tableau 5. Le codage d'entrée pour la formation comprend les éléments suivants: alignement des phonèmes lexicaux et post-lexicaux, extraction des caractéristiques phoniques lexicales, extraction de l'information sur les distances de délimitation, extraction de l'information sur les contiguïtés de délimitation, conversion des phonèmes d'entrée en numéros, et chargement des entrées dans une fenêtre coulissante. Le codage d'entrée pour la formation nécessite la génération de cinq séquences d'entrée sur le simulateur de réseau neuronal. La Séquence 1 contient les phonèmes post-lexicaux, y compris tout séparateur d'alignement, la Séquence 2 contient les phonèmes lexicaux, la Séquence 3 contient les caractéristiques associées aux phonèmes lexicaux, la Séquence 4 contient l'information sur les distances de délimitation, et la Séquence 5 contient l'information sur les contiguïtés de délimitation. L'alignement des phonèmes est nécessaire pour fournir au réseau neuronal une idée raisonnable de quels phonèmes lexicaux correspondent à quels phonèmes post-lexicaux. L'alignement des phonèmes revient pour associer explicitement des phonèmes lexicaux particuliers à des phonèmes post-lexicaux particuliers dans une série d'emplacements. La figure 6, référence 600, illustre l'alignement de phonèmes lexicaux et post-lexicaux dans un mot dans lequel le nombre de phonème lexicaux et post-lexicaux est le même. La figure 7, référence 700, illustre l'alignement de phonèmes lexicaux et post-lexicaux dans un mot dans lequel le nombre de phonèmes lexicaux est supérieur au nombre de phonèmes post-lexicaux. Dans ce cas, lorsque cet élément du mot a été énoncé, la finale /d/ a été sautée. Cette suppression est marquée au niveau post- lexical par la présence d'un séparateur d'alignement "+" face au /d/ du niveau lexical. Etant donné que les phonèmes post-lexicaux sont la sortie finale du processus de conversion lexical- post-lexical, les séparateurs d'alignement sont supprimés avant la sortie. Les séparateurs d'alignement ne sont pas autorisés au niveau des phonèmes lexicaux. La raison tient au fait qu'au cours du fonctionnement du convertisseur lexical-post-lexical, les séparateurs d'alignement devraient être insérés dans les phonèmes lexicaux d'entrée, mais qu'il n'existe pas de moyen de principe pour le faire. Les prononciations post-lexicales contiennent souvent moins de phonèmes que les prononciations lexicales. Ceci est dû au fait que la suppression et la réduction sont des phénomènes post-lexicaux communs à toutes les langues, et que de tels phénomènes peuvent être décrits par l'élimination de phonèmes dans les transcriptions. Dans ces cas, des séparateurs d'alignement peuvent être insérés dans la transcription post-lexicale là o les phonèmes lexicaux se seraient trouvés s'ils n'avaient pas été supprimés. Dans certains cas, les transcriptions post- lexicales contiennent davantage de phonèmes que les transcriptions lexicales correspondantes. Ceci parce que les transcriptions postlexicales incluent davantage de précisions. Par exemple, les transcriptions post-lexicales incluent des informations de fermeture et de fin pour les arrêts, un niveau de précision qui n'est pas spécifié dans les transcriptions lexicales. La figure 8, référence 800, est un exemple d'alignement d'une prononciation post-lexicale contenant plus de phonèmes que sa prononciation lexicale associée. Le problème est résolu en comprimant certaines combinaisons de phonèmes post-lexicaux en un symbole unique. Sur la figure 8, la combinaison post- lexicale bcl + b est remplacée par le phonème comprimé B. Le tableau 6 présente les combinaisons post- lexicales et les symboles comprimés par lesquels elles sont remplacées pour l'alignement et le codage d'entrée. Tableau 6 combinaison de phonèmes post-lexicaux phonème post-lexical comprimé q+ aa AA q +ae AE q+ah AH q + ao AO _+ aw AW q +ax AX q + axr AXR q+ ix IX q+iy IY q+ ih IH g+ ax-h AX-H q + ay.AY q+ eh EH q+ el EL + em EM EM q + er ER q +ey EY q+ ow OW q+ oy OY q+uh UH q + uw UW q + ux UX bcl + b B dcl + d D gcl + g G pcl +p P tcl + t T kcl + k K dcl +jh JH tcl + ch CH Les phonèmes comprimés saisissent le fait que les phonèmes post-lexicaux qui sont comprimés sont associés à seulement un phonème lexical, ce qui permet au réseau neuronal de faire de meilleurs choix pour l'emplacement de chaque phonème. Une nouvelle variante de l'algorithme de programmation dynamique connu de l'état technique a été utilisée pour aligner les prononciations lexicales et post-lexicales. La version de programmation dynamique connue de l'état de la technique a été décrite dans le cadre de l'alignement de mots qui utilisent le même alphabet. Des coûts sont appliqués pour l'insertion, la suppression et la substitution de caractères. Les substitutions n'ont pas de coût uniquement si le même caractère est au même emplacement dans chaque séquence. Pour aligner des séquences de différents alphabets, telles que les phonèmes post-lexicaux et les phonèmes lexicaux, un nouveau procédé a été élaboré pour calculer les coûts de substitution. A noter que les jeux de symboles de phonèmes lexicaux et de phonèmes post-lexicaux, présentés sur les tableaux 1 et 2, ne sont pas très différents mais que, outre qu'il existe quelques symboles qui sont exclusifs à l'un ou l'autre des jeux de symboles, la signification de certains des symboles est en fait différente entre les deux alphabets. Par exemple, le phonème lexical /b/ peut indiquer un /b/ qui est articulé avec ou sans fin, tandis que le phonème post- lexical [b] indique uniquement la fin en b. Une table personnalisée faisant apparaître la probabilité pour que chaque phonème lexical soit aligné face à chaque phonème post-lexical a été élaborée. Le tableau 7 illustre la table des coûts des phonèmes lexicaux-post-lexicaux pour l'anglais américain. Tableau 7 Phonème Phonème Coût Phonème Phonème Coût Phonème Phonème Coût lexicalpost-lexical lexical post-lexical lexical _post- lexical aa aa O ih IX O er ER O aa AA O ih ax.3 ey ey O ae ae O ih AX.3 f f O ae AE O iy iy O g O ah ah O iy IY g cl O ah AH O jh jh o g G O ao ao o jh JH O hh hh O ao AO O k k O y y O aw aw O k kcl O zh zh 0 aw AW O k K O zh zh O ax ax O I O hh hv O ax AX O 1 el.3 ih ih O ax ix.3 m mO ih IH O ax IX.3 ng ng O ax ih.3 ng n O ax IH.3 ng nx O ax ax-h O ow ow O av ay O w o w OW ay AY O oy oy O b b O p p O b B O p pcl O b bcl O p P O ch ch O r axr.5 ch CH O r er.5 dh dh O sh sh O dh dh O sh sh O dh dcl O th th O dh D O th th O eh eh O th q O eh EH O th tcl O el el O th T O el EL O uh ah O em em O uh UH O em EM O uw uw O en en O 0 uw UW O en EN O uw ux O er er O v v O er axr 0w w O Si certains de ces coûts reflètent des relations qui existent au travers des langues, d'autres reflètent des processus post-lexicaux particuliers à l'Anglais américain. Pour des substitutions autres que celles couvertes par la table du tableau 7, et pour des insertions et suppressions, l'on emploie les coûts utilisés dans la technique de l'évaluation de la reconnaissance de la parole: coûts d'insertion 3, coûts de suppression 3, et coûts de substitution 4. En ce qui concerne le tableau 7, le coût permettant une correspondance particulière devrait être inférieur au coût fixé pour insertion ou suppression, dans d'autres cas plus élevé. Plus il est probable qu'un phonème et une lettre donnés correspondent dans un emplacement particulier, plus le coût du substitution du phonème et de la lettre est faible. La figure 10, référence 1000, illustre le codage des Séquences 1 (1008) et 2 (1010) du codage d'entrée du réseau neuronal pour la formation. Une prononciation lexicale d'entrée (1002), /aend/, et une prononciation post-lexicale d'entrée, (1004), [aen] sont soumises à une procédure d'alignement. La procédure d'alignement insère un séparateur d'alignement "+" dans la prononciation post-lexicale, ce qui donne en (1006) [aen+]. Le code numérique pour "+" est 60. La prononciation post-lexicale avec les séparateurs d'alignement (1006) est convertie en numéros en consultant le tableau 2, et chargée dans une mémoire tampon pour la Séquence 1 (1008). La prononciation lexicale est convertie en numéros en consultant le tableau 1, et chargée dans une mémoire tampon pour la Séquence 2 (1010). La figure 11, référence 1100, illustre le codage de la Séquence 3 du codage d'entrée du réseau neuronal pour la formation. Chaque phonème de la prononciation lexicale est associé à ses caractéristiques acoustiques et articulatoires. Pour fournir au réseau neuronal davantage d'informations sur la base desquelles généraliser au- delà du jeu de formation, des caractéristiques acoustiques et articulatoires pour chaque phonème sont fournies dans le codage d'entrée. Les caractéristiques acoustiques et articulatoires pour des segments phonologiques sont un concept commun dans la technique. C'est-à-dire que chaque phonème peut être décrit par plusieurs caractéristiques phonétiques. Le tableau 8 présente les caractéristiques associées à chaque phonème utilisé dans cette réalisation. Pour chaque phonème, une caractéristique peut être soit activée "+", soit non activée "-", soit non spécifiée "0". Tableau 8 P N VV SO0C C A N A CR S P PM MM MA A HIM MM M Il Il PR PV UPGEAaIà4 P E ILth 1 hNV R huooy l Ca ta 5p i: I aa é d 6 r r uaa ilild séaa nV t OCU aév I pst m a l o o néa eO lqt1r àr Cl1aaa i Ii I ti ti a i tét r ala r t. îem.U éatsd d ér Il roui i 10 é nt a aaatété a aaa&1 2b a o- o i y r ro arIa M oi e sa etq c ca n n r rl2 nn afar Inaoé. Is s a l 1 2 etqe mouuh 1 1 ce eaàe alil 1e rg îtauli llol u tIéa pp12 hhlàb 1n n eéeCat o ffs ès e nl2aa12 a aaa t ré Ia p. é M t Il luuaeoeh I i e aa IlI i r a +a 12 c'est--dire1 /ae (102) /n (1 104) t // 1016) es r4-..- - -* -------- OOOO OOOO- -+,-,.-.OO recherché dans la table des caractéristiques du tableau 8. Les caractéristiques activées pour chaque phonème sont énumérées en Les caractéristiques pour chaque phonème lexical sont ensuite converties en numéros en consultant la table des numéros de caractéristiques du tableau 9. Les codages numériques servent ensuite de Séquence 3 pour /ae/ (1110), /n/ (1114) et /d/ (1118). Tableau 9 Phonème Numéro Phonème Numéro Vocalique 1 Rétrofléchi 34 Voyelle 2 Palatal 35 Sonore 3 Vélaire 36 Occlusif 4 Uvulaire 37 Claquant 5 Pharyngal 38 Continu 6 Glottal 39 Affriqué 7 Epiglottal 40 Nasal 8 Aspiré 41 Approchant 9 Hyper-aspiré 42 Clic 10 Fermeture 43 Roulé 11 Expulsif 44 Silence 12 Implosif 45 Palatal 1 13 Labialisé 46 Palatal 2 14 Latéral 47 Médian palatal 1 15 Nasalisé 48 Médian palatal 2 16 Rhotacisme 49 Médian 1 17 Voisé 50 Médian 2 18 Rond 1 51 Arrière 1 19 Rond 2 52 Arrière 2 20 Long 53 Haut 1 21 Haut 2 22 Médian haut 1 23 Médian haut 2 24 Médian bas 1 25 Médian bas 2 26 Bas 1 27 Bas 2 28 Bilabial 29 Labiodental 30 Dental 31 Alvéolaire 32 Post-alvéolaire 33 Pour fournir au réseau neuronal des informations supplémentaires sur lesquelles baser des hypothèses de phonèmes post-lexicaux de sortie basés sur les phonèmes lexicaux d'entrée et les caractéristiques des phonèmes lexicaux d'entrée, un jeu de distances par rapport à diverses délimitations cruciales est présenté au réseau. Dans les différentes langues, il est apparu que les phénomènes post-lexicaux sont sensibles aux délimitations de syllabe, mot, locution, proposition et phrase. Pour fournir au réseau neuronal ce type d'information, l'information sur les délimitations est fournie pour les constructions linguistiques ci-après, en ordre décroissant: phrase, proposition, locution, mot, syllabe. Pour chaque construction, l'information ci-après est fournie: 1 / (nombre de phonèmes jusqu'au début de la construction), 1 / (nombre de phonèmes jusqu'à la fin de la construction) et 1 / (longueur de la construction en phonèmes). Les constructions servent de délimitation pour elles-mêmes et pour les constructions plus petites. C'est-à- dire qu'une délimitation de phrase sert de délimitation de proposition, locution, mot et syllabe pour les besoins de mesure des distances de délimitation. Le tableau 10 présente les entrées numériques pour la Séquence 4 pour l'entrée lexicale /dhiy seyl kaht axwey/. Tableau 10 dh iy s| ey 1 k ah t ax w ey 1 / (distance de phonème à début de syllabe)I.5 1.5.33 1.5 .33 1 1.5 1/ (distance de phonème à fmin de syllabe).51.33.5 1.33.5 1 1.5 1 1 / (longueur de syllabe en phonèmes).5.5.33.33.33.33.33.33 1.5.5 1 / (distance de phonème à début de mot)1.5 1.5.33 1.5 .33 1.5.33 1 / (distance de phonème à finm de mot).51.33.5 1.33.5 1.3.5 1 1 /(longueurde motenphonèmes).5 .5.33.33. 33.33.33.33.3.3.33 1 / (distance de phonème à début de locution)I.5.33. 25.2 I.5 .33.25.2.17 1 /(distance de phonème à fin de locution).2.25.33. 5 I.17.2.25.33.5 1 1 / (longueurdelocutionenphonèmes).2.2.2.2.2.17.17. 17.17.17.17 I / (distance de phonème à début de proposition)1.5.33.25.2 1.5 .33.25.2.17 1 / (distance de phonème à fin de proposition).2.25.33.5 1.17.2.25.33.5 1 1 / (longueur de proposition en phonèmes).2.2.2.2.2. 17.17.17.17.17.17 1I/ (distance de phonème à début de phrase)1.5.33.25.2. 17.14.13.11.1.09 1 /(distance de phonème à fm de phrase).09.1 1.13.14.17. 2.25.33.5 1 1I (longueur de phrase en phonèmes).09.09 .09.09.09. 090909.09.09 Pour fournir au réseau neuronal l'information concernant la contiguïté des diverses délimitations, un jeu de valeurs booléennes, dans lequel 1 = vrai et O = faux, est fourni au réseau. Pour chaque syllabe, mot, locution, proposition et phrase, les valeurs booléennes ci-après sont données au réseau: soit le phonème est contigu à une délimitation sur la gauche, soit le phonème est contigu à une délimitation sur la droite. Pour un phonème qui est contigu à une délimitation sur la gauche, toutes les valeurs booléennes des constructions plus petites pour une délimitation à gauche sont fixées à "vrai". Pour un phonème qui est contigu à une délimitation sur la droite, toutes les valeurs booléennes des constructions plus petites pour une délimitation à droite sont fixées à "vrai". Le tableau 11 présente les entrées numériques pour la Séquence 5 de l'entrée lexicale /dhiy seyl kaht axwey/. Tableau 11 dh iy1 s -- k ah t axw w est contigu à une phrase à gauche 1 O O O O O O O O O O est contigu à une phrase à droite O O O O O O O O O 0 1 est contigu à une locution à gauche 1 O O O O O O O O O O est contigu à une locution à droite O O O O O O O O O O 1 est contigu à une proposition à gauche 1 O O O O 1 0 0 0 0 0 est contigu à une proposition à droite O O O O 1 O O O O O 1 est contigu à un mot à gauche 1 O 1 O O 1 O O i O O est contigu à un mot à droiteO 1 O O 1 O O 1 0 0 1 est contigu à une syllabe à gauche 1 O I O 0 1 O O 1 1 O est contigu à une syllabe à droiteO 1 O O O O1 1 O 1 Pour fournir au réseau neuronal une information contextuelle suffisante pour l'apprentissage de la conversion lexicale-post- lexicale, une fenêtre coulissante de neuf phonèmes est utilisée pour présenter au système les Séquences 2 et 3. Les Séquences 4 et 5 contiennent déjà l'information contextuelle, et ne sont donc pas mis en fenêtre. 10 blocs de remplissage, références PAD sur les figures, sont insérés entre les phrases pour éviter que des données provenant de phrases différentes n'apparaissent dans la même fenêtre. La figure 14, référence 1400, illustre une telle fenêtre en indiquant quels phonèmes lexicaux sont visualisés pour chaque phonème post-lexical. La figure , référence 1500, montre l'architecture du réseau neuronal pour la formation. Pour la Séquence 2 (1502) 9 phonèmes lexicaux d'entrée entourant le phonème post- lexical de sortie en Séquence 1 (1504) sont passés du bloc d'entrée 2 (1506) au bloc 6 (1508) du réseau neuronal. Par exemple, sur la figure 14, si la Séquence 1 est composée du phonème post-lexical [dh] (1402), une fenêtre de neuf phonèmes (1404) composée de PAD, PAD, PAD, PAD, /dh/, /iy/,]w, /hh/, et /w/ est passée du bloc d'entrée 2 (1506) au bloc de sortie 6 (1508). Outre qu'elle donne des précisions contextuelles, la fenêtre coulissante évite que le réseau ne voit trop un phonème particulier dans un emplacement de mot particulier. Le réseau neuronal produit un vecteur de sortie basé sur ses vecteurs d'entrée, les Séquences 2, 3, 4 et 5 et les fonctions de transfert utilisées par les éléments de traitement (PE). Les coefficients utilisés dans les fonctions de transfert varient au cours du processus de formation pour faire varier le vecteur de sortie. Les fonctions de transfert et les coefficients sont mentionnés collectivement en tant que pondérations du réseau neuronal, et les pondérations varient au cours du processus de formation pour faire varier le vecteur de sortie produit par des vecteurs d'entrée donnés. Les pondérations sont fixées initialement à de faibles valeurs aléatoires. Au début de la séance de formation, la représentation post- lexicale associée n'est pas significative, étant donné que les pondérations du réseau neuronal sont des valeurs aléatoires. Un vecteur signal d'erreur est généré en proportion de la distance entre la représentation phonétique associée et la représentation phonétique visée attribuée, Séquence 1. Contrairement aux approches antérieures, le signal d'erreur n'est pas simplement calculé pour être la distance brute entre la représentation phonétique associée et la représentation phonétique visée, par exemple en utilisant une mesure de distance euclidienne, selon l'Equation 1. La distance est plutôt une fonction du degré auquel la représentation phonétique associée est proche de la représentation phonétique visée dans l'espace des caractéristiques. La proximité dans l'espace des caractéristiques est supposée être reliée à la proximité dans l'espace de la perception si les représentations phonétiques étaient prononcées. Equation 1 E = 1 "dk - k)2) k La figure 17, référence 1700, oppose la mesure d'erreur de distance euclidienne et la mesure d'erreur basée sur les caractéristiques. La prononciation post- lexicale visée (1702) pour l'orthographe salade est [saelihd]. Deux prononciations associées potentielles sont présentées: [saelaxd] (1704) et [saelbd] (1706). [saelaxd] (1704) est en termes de perception très similaire à la prononciation visée, tandis [saelbd] (1706) en est très éloignée, et est en outre virtuellement imprononçable. La mesure de distance euclidienne compte simplement le nombre d'articles qui sont différents dans les vecteurs visé et associé. En utilisant cette mesure, aussi bien [saelaxd] (1704) que [saelbd] (1706) reçoivent un score d'erreur de 2 par rapport à la prononciation visée. Ces deux scores identiques obscurcissent la différence en termes de perception entre les deux prononciations. En revanche, la mesure d'erreur basée sur les caractéristiques prend en compte le fait que [ih] et [ax] sont très similaires en termes de perception, et en conséquence pondère l'erreur locale lorsque [ax] est pris comme hypothèse à la place de [ih]. Une échelle de 0 pour l'identité et de 1 pour la différence maximum est établie, et un score selon cette dimension est attribué aux diverses oppositions phoniques. Le tableau 12 donne un échantillon de multiplicateurs d'erreur basés sur les caractéristiques, ou de pondérations, qui sont utilisés pour l'anglais américain. Sur ce tableau, les multiplicateurs sont les mêmes, que les phonèmes particuliers fassent partie des phonèmes visés ou des phonèmes hypothétiques, mais ceci n'est pas une obligation. Toute combinaison de phonèmes visés ou hypothétiques ne figurant pas au tableau 12 est considérée comme ayant un multiplicateur de 1. Tableau 12 phonème visé phonème hypothétique multiplicateur d'erreur du réseau neuronal ax ih.1 ih ax.1 aa ao.3 ow ao.5 aoow.5 ae aa.5 aa ae.5 uw ow.7 ow uw.7 iy ey.7 ey iy.7 La figure 18, référence 1800, montre comment l'erreur locale non pondérée est calculée pour [ih] dans [saelihd]. La figure 19, référence 1900, montre comment l'erreur pondérée est calculée en utilisant les multiplicateurs du tableau 12. La figure 19 montre comment l'erreur pour [ax] si l'on attend [ih] est réduite par le multiplicateur, saisissant la notion en termes de perception selon laquelle cette erreur est moins importante que si l'on prend comme hypothèse [b] pour [ih], dont l'erreur n'est pas réduite. Après calcul du signal d'erreur, les valeurs de pondération sont ajustées dans une direction pour réduire le signal d'erreur. Ce processus est répété un certain nombre de fois pour les paires associées de descriptions de contexte et de représentations phonétiques visées associées. Ce processus d'ajustement des pondérations pour rapprocher la représentation phonétique associée de la représentation phonétique visée attribuée constitue la formation du réseau neuronal. Cette formation utilise le procédé standard de repropagation des erreurs. Une fois que le réseau neuronal est formé, les valeurs de pondération possèdent l'information nécessaire pour convertir la description de contexte en un vecteur de sortie similaire en valeur à la représentation phonétique visée attribuée. La mise en oeuvre préférée du réseau neuronal implique jusqu'à dix millions de présentations de la description de contexte aux entrées, et l'ajustement des pondérations ultérieures, pour que le réseau neuronal soit considéré comme entièrement formé. Le réseau neuronal contient des blocs présentant deux types de fonction d'activation, sigmoïde et softmax, telles que connues de l'état de la technique. La fonction d'activation softmax est représentée par l'Equation 2. Equation 2 NeIk YK = l = l La figure 15 illustre l'architecture du réseau neuronal pour la formation d'une prononciation lexicale et de l'information associée avec une prononciation post-lexicale. Le réseau neuronal est construit avec une série connectée de blocs qui sont associés à différentes fonctions, y compris lorsque les blocs sont un bloc d'entrée/sortie, ou un bloc avec une fonction d'activation soit sigmoïde, soit softmax. La Séquence 2 (1502), codage numérique d'une fenêtre de 9 phonèmes lexicaux, est entrée dans un bloc d'entrée 2 (1506). Le bloc d'entrée 2 (1506) passe ensuite cette donnée au bloc 6 sigmoïde (1508) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 6 (1508) du réseau neuronal passe ensuite la donnée au bloc sigmoïde 10 (1510) du réseau neuronal. La Séquence 3 (1512), codage numérique d'une fenêtre des caractéristiques phoniques lexicales pour 9 phonèmes lexicaux, est entrée dans un bloc d'entrée 3 (1514). Le bloc d'entrée 3 (1514) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoïde 7 (1516) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 7 (1516) du réseau neuronal passe ensuite la donnée au bloc sigmoïde 10 (1510) du réseau neuronal. La Séquence 4 (1518), codage numérique de l'information sur les distances de délimitation, est entrée dans un bloc d'entrée 4 (1520). Le bloc d'entrée 4 (1520) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoide 8 (1522) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 8 (1522) du réseau neuronal passe ensuite les données au bloc sigmoïde 10 (1510) du réseau neuronal. La Séquence 5 (1524), codage numérique de l'information sur les contiguïtés de délimitation, est entrée dans un bloc d'entrée 5 (1526). Le bloc d'entrée (1526) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoïde 9 (1528) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 9 (1528) du réseau neuronal passe ensuite la donnée au bloc sigmoïde 10 (1510) réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 10 (1510) du réseau neuronal passe les données au bloc softmax 11 (1530) du réseau neuronal. La Séquence 1 (1504), codage numérique des phonèmes visés, est entrée dans le bloc de sortie 1 (1532). Le bloc softmax 11 (1530) du réseau neuronal fournit au bloc de sortie 1 (1532) le phonème le plus probable compte tenu de l'information d'entrée. Le bloc de sortie 1 (1532) fournit ensuite la donnée comme hypothèse (1534) du réseau neuronal. L'hypothèse (1534) du réseau neuronal est comparée à la Séquence 1 (1504), phonème post-lexical visé, au moyen de la fonction d'erreur basée sur les caractéristiques décrites ci- dessus. L'erreur déterminée par la fonction d'erreur est alors repropagée au bloc softmax 11 (1530) du réseau neuronal, qui a son tour repropage l'erreur au bloc sigmoïde 10 (1510) du réseau neuronal, qui à son tour repropage l'erreur aux blocs sigmoïdes 6 (1508), 7 (1516), 8 (1522) et 9 (1528) du réseau neuronal. Les doubles flèches entre les blocs du réseau neuronal sur la figure 15 indiquent le mouvement d'aller et de retour à travers le réseau. La figure 5, référence 500, montre en détails le convertisseur lexicalpost-lexical à réseau neuronal de la figure 3, référence 300. Les prononciations lexicales pour une phrase entière sont collectées, mot par mot, ce qui permet le calcul de l'information sur les distances de délimitation et de l'information sur les contiguïtés de délimitation pour chaque phonème lexical. Chaque prononciation lexicale de la taille d'un mot est codée au format d'entrée du réseau neuronal (504). La prononciation lexicale codée est ensuite soumise au réseau neuronal formé (506). C'est ce que l'on appelle tester le réseau neuronal. Le réseau neuronal produit une prononciation post-lexicale codée, qui doit être décodée par le décodeur de sortie du réseau neuronal (508) en une prononciation post- lexicale. Lorsque le réseau neuronal est testé, seules les Séquences 2, 3, 4 et 5 doivent être codées. La figure 13, référence 1300, montre le codage de la Séquence 2 pour le test. Chaque phonème lexical (1302) est converti en un code numérique en consultant la table des phonèmes lexicaux du tableau 1. Chaque code numérique de phonème lexical est ensuite chargé dans une mémoire tampon pour la Séquence 2 (1304). La Séquence 3 est codée comme présenté sur la figure 11. La Séquence 4 est codée comme présenté sur le tableau 10. La Séquence 5 est codée comme présenté sur le tableau 11. Un mot est testé en codant les Séquences 2, 3, 4 et 5 pour ce mot et en testant le réseau neuronal. Le réseau neuronal renvoie une hypothèse de prononciation post-lexicale de sortie. L'hypothèse du réseau neuronal est alors décodée, comme présenté sur la figure 12, référence 1200, en convertissant les numéros (1202) en phonèmes (1204) en consultant la table des numéros de phonèmes du tableau 2, en enlevant tout séparateur d'alignement, dont le nombre est de 60, et en fractionnant tout phonème post-lexical comprimé en ses éléments constitutifs en consultant le tableau 13. Tableau 13 combinaison de phonèmes post-lexicaux phonème post-lexical comprimé g+ aa AA g + ae AE g+ah AH q + ao AO q+ aw AW g + ax AX g + axr AXR qg + ix Ix g + iy IY g + ih IH + ax-h AX-I1 q + av AY + eh EH g + el EL + em EM q + er ER q + ey EY q + ow OW q + oy OY g + uh UH q+ uw UW q + ux UX bcl + b B dcl + d D gcl+ g G pcl + p P tcl+ t T kcl + k K dcl +jh JH tcl + ch CH La figure 9, référence 900, montre comment les Séquences codées s'intègrent dans l'architecture du réseau neuronal pour test. La Séquence 2 (902), codage numérique d'une fenêtre de 9 phonèmes lexicaux, est entrée dans le bloc d'entrée 2 (904). Le bloc d'entrée 2 (904) passe ensuite cette donnée au bloc 6 sigmoïde (906) du réseau neuronal. Le bloc 6 sigmoïde (906) du réseau neuronal passe ensuite la donnée pour chaque lettre au bloc sigmoïde 10 (908) du réseau neuronal. * La Séquence 3 (910), codage numérique d'une fenêtre des caractéristiques phoniques lexicales pour 9 phonèmes lexicaux de la prononciation lexicale d'entrée, est entrée dans le bloc d'entrée 3 (912). Le bloc d'entrée 3 (912) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoïde 7 (914) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 7 (914) du réseau neuronal passe ensuite la donnée pour chaque caractéristique de phonème lexical au bloc sigmoïde 10 (908) du réseau neuronal. La Séquence 4 (916), codage de l'information sur les distances de délimitation de la prononciation lexicale d'entrée, codée comme présenté sur le tableau , est entrée dans le bloc d'entrée 4 (918). Le bloc d'entrée 4 (918) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoïde 8 (920) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 8 (920) du réseau neuronal passe ensuite la donnée pour chaque information sur la distance de délimitation de chaque phonème lexical au bloc sigmoïde 10 (908) du réseau neuronal. La Séquence 5 (922), codage numérique de l'information sur les contiguïtés de délimitation de la prononciation lexicale d'entrée, codée comme présenté sur le tableau 11, est entrée dans le bloc d'entrée 5 (924). Le bloc d'entrée 5 (924) passe ensuite cette donnée au bloc sigmoïde 9 (926) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 9 (926) du réseau neuronal passe ensuite la donnée pour chaque information sur la contiguïté de délimitation de chaque phonème lexical au bloc sigmoïde (908) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 10 (908) du réseau neuronal passe ces données au bloc softmax 11 (928) du réseau neuronal. Le bloc softmax 11 (928) du réseau neuronal fournit au bloc de sortie 1 (930) le phonème le plus probable compte tenu de l'information d'entrée. Le bloc de sortie 1 (930) fournit alors la donnée comme hypothèse (932) du réseau neuronal pour le phonème post-lexical. La figure 16, référence 600, présente une illustration du réseau neuronal sur laquelle est montré le nombre de PE connectant chaque bloc. La Séquence d'entrée 2 (1602), contenant un codage numérique des phonèmes lexicaux, charge sa donnée dans le bloc d'entrée 2 (1604). Le bloc d'entrée 2 (1604) contient 918 PE, ce qui est la taille requise pour une fenêtre de 9 phonèmes, dans laquelle chaque phonème lexical peut être un de 102 caractères distincts. Le bloc d'entrée 2 (1604) passe ces 918 PE au bloc sigmoïde 6 (1606) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 6 (1606) du réseau neuronal passe 10 PE au bloc sigmoïde 10 (1608) du réseau neuronal. La Séquence d'entrée 3 (1628), contenant un codage numérique des caractéristiques des phonèmes lexicaux, codées comme présenté sur la figure 11, charge sa donnée dans le bloc d'entrée 3 (1630). Le bloc d'entrée 3 (1630) contient 477 PE, ce qui est la taille requise pour une fenêtre de 9 phonèmes lexicaux, dans laquelle chaque phonème lexical est représenté par jusqu'à 53 caractéristiques activées. Le bloc d'entrée 3 (1630) passe ces 477 PE au bloc sigmoïde 7 (1632) du réseau neuronal. Le bloc 7 (1632) sigmoïde du réseau neuronal passe 10 PE au bloc sigmoïde 10 (1608) du réseau neuronal. La Séquence d'entrée 4 (1622), contenant un codage numérique de l'information sur les distances de délimitation, codées comme présenté sur le tableau 10, charge sa donnée dans le bloc d'entrée 4 (1624). Le bloc d'entrée 4 (1624) contient 15 PE, ce qui est la taille requise pour chaque distance de délimitation. Le bloc d'entrée 4 (1624) passe ces 15 PE au bloc sigmoïde 8 (1626) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 8 (1626) du réseau neuronal passe 10 PE au bloc sigmoïde 10 (1608) du réseau neuronal. La Séquence d'entrée 5 (1616), contenant un codage numérique de l'information sur les contiguïtés de délimitation, codées comme présenté sur le tableau 11, charge sa donnée dans le bloc d'entrée 5 (1618). Le bloc d'entrée 5 (1618) contient 10 PE, ce qui est la taille requise pour chaque contiguïté de délimitation. Le bloc d'entrée 5 (1618) passe ces 10 PE au bloc sigmoïde 9 (1620) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 9 (1620) du réseau neuronal passe 10 PE au bloc sigmoïde 10 (1608) du réseau neuronal. Le bloc sigmoïde 10 (1608) du réseau neuronal passe 20 PE au bloc softmax 11 (1610) du réseau neuronal. Le bloc softmax 11 (1610) du réseau neuronal passe au bloc de sortie 1 (1612) 102 PE, représentant les phonèmes post-lexicaux possibles. L'approche de la conversion lexicale-post- lexicale décrite ici présente un avantage par rapport aux systèmes basés sur les règles de raisonnement logique en ce sens qu'elle est facilement adaptable à toute langue. Pour chaque langue, tout ce qui est nécessaire est un lexique orthographe-phonétique dans cette langue, une table des coûts des phonèmes post- lexicaux-lexicaux dans cette langue, et une base de données de parole étiquetée post-lexicalement. Il peut également être nécessaire d'utiliser des caractères de l'Alphabet Phonétique International, de façon à ce qu'il soit possible de modéliser la gamme complète de variations phonétiques dans toutes les langues du monde. Un procédé, un dispositif et un article de fabrication assurent, en réponse à l'information sur la prononciation lexicale, la génération rentable de l'information sur la prononciation post-lexicale. Un réseau neuronal est formé sur une donnée de prononciation associée lexicale-post-lexicale, qui est alignée en utilisant la programmation dynamique améliorée par une mesure de distance basée sur les caractéristiques. Des valeurs de caractéristiques pour les phonèmes lexicaux sont fournies comme entrée dans le réseau neuronal. L'information sur les distances de délimitation et les contiguïtés de délimitation pour chaque phonème lexical est fournie au réseau neuronal. Une fenêtre incluant une pluralité de phonèmes lexicaux et de caractéristiques de phonèmes lexicaux est fournie au réseau neuronal pour fournir au système une information contextuelle utile. Comme le montre la figure 20, référence 2000, la présente invention met en oeuvre un procédé pour assurer, en réponse à une prononciation lexicale, la génération rentable d'une prononciation post-lexicale, incluant les étapes suivantes: (2002) détermination des phonèmes lexicaux, des caractéristiques lexicales, et de l'information sur les délimitations pour une portion prédéterminée de texte; et utilisation (2004) d'un réseau neuronal préformé, qui a été préformé en utilisant les phonèmes lexicaux, les phonèmes post- lexicaux, les caractéristiques lexicales et l'information sur les délimitations, pour générer une hypothèse du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale de la portion de texte prédéterminée. Dans le mode de réalisation préféré, l'information sur les délimitations comprend au moins une information sur les distances de délimitation et une information sur les contiguïtés de délimitation. Comme le montre la figure 21, référence 2100, le réseau neuronal préformé (2004) a été formé en utilisant les étapes suivantes: fournir (2102) des prononciations lexicales associées composées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales composées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée; aligner (2104) les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques; fournir (2106) l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux; fournir (2108) l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2110) l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2112) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux; fournir (2114) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux: et former (2116) un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post-lexicaux. Dans un mode de réalisation préféré, le réseau neuronal post-lexical (2004) utilise une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques pour caractériser la distance entre les prononciations post- lexicales visée et hypothétique. Le réseau neuronal post-lexical (2004) peut être un réseau neuronal chronologique. Le réseau neuronal post-lexical (2004) peut utiliser la repropagation des erreurs. Le réseau neuronal post-lexical (2004) peut avoir une structure d'entrée récurrente. Les caractéristiques lexicales (2002) peuvent inclure des caractéristiques articulatoires. Les caractéristiques lexicales (2002) peuvent inclure des caractéristiques acoustiques. Les caractéristiques lexicales (2002) peuvent inclure une géométrie descaractéristiques articulatoires Les caractéristiques lexicales (2002) peuvent inclure une géométrie de caractéristiques acoustiques. L'alignement (2104) peut être basé sur les emplacements des consonnes et des voyelles dans l'orthographe et la représentation phonétique associée. Les phonèmes lexicaux et les phonèmes post- lexicaux (2004) peuvent être décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques. La fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques (2104) utilise des coûts de substitution, insertion et suppression prédéterminés et une table de substitution prédéterminée. Le réseau neuronal post-lexical (2004) peut être formé en utilisant une information sur l'intonation. Le réseau neuronal post-lexical (2004) peut être formé en utilisant l'information prosodique. Comme le montre la figure 22, référence 2200, la présente invention met en oeuvre un dispositif comprenant au moins un microprocesseur, un circuit intégré spécifique application, et une combinaison d'un microprocesseur et d'un circuit intégré spécifique application, pour assurer, en réponse à une prononciation lexicale, la génération rentable d'une prononciation post-lexicale, comportant: un codeur (2224), couplé pour recevoir les phonèmes lexicaux (2202), les caractéristiques lexicales (2204), l'information sur les distances de délimitation (2206) et l'information sur les contiguïtés de délimitation (2208) pour une portion de texte prédéterminée, pour fournir une entrée numérique dans un réseau neuronal préformé (2226), le réseau neuronal (2226) ayant été formé en utilisant les phonèmes lexicaux (2210), les phonèmes post-lexicaux (2212), les caractéristiques lexicales (2214), l'information sur les distances de délimitation (2216) et l'information sur les contiguïtés de délimitation (2218), et les phonèmes lexicaux et post-lexicaux ayant été alignés en utilisant un alignement (2220) automatique par programmation dynamique basée sur les caractéristiques; et un réseau neuronal (2226) couplé au codeur (2224) pour générer une hypothèse du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale (2229) de la portion de texte prédéterminée. Comme le montre la figure 21, le réseau neuronal post-lexical préformé (2226) a été formé conformément au schéma suivant: fournir (2102) des prononciations lexicales associées composées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales composées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée: (2104) aligner les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques; fournir (2106) l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux; fournir (2108) l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2110) l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2112) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux; fournir (2114) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux; et former (2116) un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post-lexicaux. Dans un mode de réalisation préféré, le réseau neuronal post- lexical (2226) utilise une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques pour caractériser la distance entre les prononciations post- lexicales visée et hypothétique. Le réseau neuronal post-lexical (2226) peut être un réseau neuronal chronologique. Le réseau neuronal post-lexical (2226) peut utiliser la repropagation des erreurs. Le réseau neuronal post-lexical (2226) peut avoir une structure d'entrée récurrente. Les caractéristiques lexicales (2204) et (2214) peuvent inclure des caractéristiques articulatoires. Les caractéristiques lexicales (2204) et (2214) peuvent inclure des caractéristiques acoustiques. Les caractéristiques lexicales (2204) et (2214) peuvent inclure une géométrie des caractéristiques articulatoires Les caractéristiques lexicales (2204) et (2214) peuvent inclure une géométrie des caractéristiques acoustiques. L'alignement (2220) peut être basé sur les emplacements des consonnes et des voyelles dans l'orthographe et la représentation phonétique associée. Les phonèmes lexicaux (2202) et (2210) et les phonèmes post-lexicaux (2212) peuvent être décrits en utilisant des vecteurs de caractéristiques. La fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques (2104) utilise des coûts de substitution, insertion et suppression prédéterminés, et une table de substitution prédéterminée. Le réseau neuronal post-lexical (2226) peut être formé en utilisant une information sur l'intonation. Le réseau neuronal post-lexical (2226) peut être formé en utilisant l'information prosodique. Comme le montre la figure 23, référence 2300, la présente invention met un oeuvre un article de fabrication (2322), c'est-à-dire un logiciel, pour générer des prononciations post-lexicales à partir de prononciations lexicales, comprenant un moyen utilisable sur ordinateur ayant un moyen de code programme lisible sur ordinateur, comprenant: une unité de détermination (2324) de l'information lexicale, pour déterminer les phonèmes lexicaux (2302), les caractéristiques lexicales (2304), l'information sur les distances de délimitation (2306) et l'information sur les contiguïtés de délimitation (2308) pour une portion de texte prédéterminée; et une unité d'utilisation (2336) d'un réseau neuronal post- lexical pour l'utilisation d'un réseau neuronal préformé qui a été préformé en utilisant les phonèmes lexicaux (2310), les phonèmes post-lexicaux (2312), les caractéristiques lexicales (2314), l'information sur les distances de délimitation (2316) et l'information sur les contiguïtés de délimitation (2318), pour générer une hypothèse (2338) du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale de la portion de texte prédéterminée. Comme le montre la figure 21, l'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal post-lexical a été formée conformément au schéma suivant: fournir (2102) des prononciations lexicales associées composées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales composées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée; aligner (2104) les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques: fournir (2106) l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux; fournir (2108) l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2110) l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; fournir (2112) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux; fournir (2114) une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux: et former (2116) un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post-lexicaux. Dans un mode de réalisation préféré, l'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal utilise une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques pour caractériser la distance entre les prononciations post- lexicales visée et hypothétique. L'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal post-lexical peut être un réseau neuronal chronologique. L'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal post-lexical peut utiliser la repropagation des erreurs. L'unité d'utilisation (2326) d'un réseau neuronal post-lexical peut avoir une structure d'entrée récurrente. Les caractéristiques lexicales (2304) et (2314) peuvent inclure des caractéristiques articulatoires. Les caractéristiques lexicales (2304) et (2314) peuvent inclure des caractéristiques acoustiques. Les caractéristiques lexicales (2304) et (2314) peuvent inclure une géométrie de caractéristiques articulatoires. Les caractéristiques lexicales (2304) et (2314) peuvent inclure une géométrie de caractéristiques acoustiques. L'alignement (2320) peut être basé sur les emplacements des consonnes et des voyelles dans l'orthographe et la représentation phonétique associée. Les phonèmes lexicaux (2302) et (2310) peuvent être décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques. La fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques (2104) utilise des coûts de substitution, insertion et suppression prédéterminés et une table de substitution prédéterminée. L'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal post-lexical peut être formée en utilisant une information sur l'intonation. L'unité d'utilisation (2326) du réseau neuronal post-lexical peut être formée en utilisant l'information prosodique. La présente invention peut être réalisée sous d'autres formes spécifiques sans s'écarter de son esprit ou de ses caractéristiques essentielles. Les réalisations décrites doivent être considérées sous tous leurs aspects comme simplement indicatives, et non restrictives. La portée de l'invention est en conséquence indiquée dans les revendications ci-jointes plutôt que dans la description ci-dessus. Toutes les modifications entrant dans la signification et une gamme équivalente aux revendications doivent être englobées dans la portée de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé pour assurer, en réponse à une prononciation lexicale, la génération rentable d'une prononciation post-lexicale, caractérisée par les étapes suivantes: 1A) détermination de phonèmes lexicaux (2002), de caractéristiques lexicales, et de l'information sur les délimitations pour une portion de texte prédéterminée; et lB) utilisation d'un réseau neuronal préformé qui a été préformé en utilisant les phonèmes lexicaux (2004), les phonèmes post- lexicaux, les caractéristiques lexicales, et l'information sur les délimitations, pour générer une hypothèse du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale de la portion de texte prédéterminée. 2 Procédé selon la revendication 1, contenant au moins un des points 2A2F: 2A) l'information sur les délimitations inclut au moins une information sur les distances de délimitation et une information sur les contiguïtés de délimitation: 2B) dans l'étape (lB), le réseau neuronal est un réseau neuronal chronologique; 2C) dans l'étape (lB), le réseau neuronal utilise la repropagation des erreurs; 2D) dans l'étape (lB), le réseau neuronal a une structure d'entrée récurrente; 2E) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques articulatoires; et 2F1) le réseau neuronal préformé a été formé en utilisant les étapes suivantes: 2F1) fournir des prononciations lexicales associées constituées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales constituées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée (2102): 2F2) aligner les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques (2104); 2F3) fournir l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux (2106); 2F4) fournir l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase (2108); 2F5) fournir l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase (2110); 2F6) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux (2112); 2F7) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux (2114); et 2F8) former un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post- lexicaux (2116), et le cas échéant un des points 2F8a- 2F8C: 2F8a) incluant en outre l'utilisation d'une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques pour caractériser la distance entre les prononciations post- lexicales visée et hypothétique: 2F8b) dans l'étape (2F2), l'alignement est basé sur l'emplacement de voyelles et des consonnes dans l'orthographe et la représentation phonétique associée; et 2F8c) dans l'étape (2F2), la fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques utilise des coûts de substitution, insertion et suppression prédéterminés, et une table de substitution prédéterminée. 3. Méthode selon la revendication 1, contenant au moins un des points 3A-3G: 3A) les caractéristiques lexicales incluent les caractéristiques acoustiques; 3B) les caractéristiques lexicales incluent une géométrie des caractéristiques articulatoires; 3C) les caractéristiques lexicales incluent une géométrie des caractéristiques acoustiques; 3D) les phonèmes lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; 3E) les phonèmes post-lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; 3F) dans l'étape (lB), le réseau neuronal est formé en utilisant l'information sur l'intonation; 3G) dans l'étape (lB), le réseau neuronal est formé en utilisant l'information prosodique. 4. Dispositif pour assurer, en réponse à une prononciation lexicale, la génération rentable d'une prononciation post-lexicale, caractérisé en ce que: 4A) un codeur (2224), couplé pour recevoir les phonèmes lexicaux, les caractéristiques lexicales, l'information sur les distances de délimitation, l'information sur les contiguïtés de délimitation, pour une portion de texte prédéterminée, pour fournir une entrée numérique à un réseau neuronal post-lexical préformé, le réseau neuronal post- lexical préformé ayant été formé en utilisant les phonèmes lexicaux, les phonèmes post-lexicaux, les caractéristiques lexicales, l'information sur les distances de délimitation, l'information sur les contiguïtés de délimitation, et les phonèmes lexicaux et post-lexicaux ayant été alignés en utilisant un alignement automatique par programmation dynamique basée sur les caractéristiques; et 4B) un réseau neuronal post-lexical préformé (2226), couplé au codeur, pour générer une hypothèse du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale de la portion de texte prédéterminée. 5. Dispositif selon la revendication 4, comprenant au moins un des points 5A-5D: 5A)incluant en outre, pendant la formation, l'utilisation d'une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques, pour caractériser la distance entre les prononciations post-lexicales visée et hypothétique; 5B) le dispositif inclut un des points 5B1-5B3: B1) un microprocesseur B2) un circuit intégré spécifique application; et B3) une combinaison de (5B1) et (5B2); 5C) le réseau neuronal est un réseau neuronal chronologique; D) le réseau neuronal a été formé conformément au schéma suivant: D1) fournir des prononciations lexicales associées constituées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales constituées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée; D2) aligner les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques; D3) fournir l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux; D4) fournir l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; D5) fournir l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; D6) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux; D7) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux; D8) former un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post- lexicaux. 5D9) le cas échéant, en 5D8, l'alignement est basé sur l'emplacement des consonnes et des voyelles dans l'orthographe et la représentation phonétique associée; et D10) le cas échéant, en 5D8, la fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques utilise des coûts de substitution, insertion et suppression prédéterminés, et une table de substitution prédéterminée. 6. Dispositif selon la revendication 4, comprenant au moins un des points 6A-6E: 6A) le réseau neuronal utilise la repropagation des erreurs; 6B) le réseau neuronal a une structure d'entrée récurrente; 6C) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques articulatoires; 6D) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques acoustiques; 6E) les caractéristiques lexicales incluent une géométrie des caractéristiques articulatoires. 7. Dispositif selon la revendication 4, comprenant au moins un des points 7A-7E: 7A) les caractéristiques lexicales incluent une géométrie des caractéristiques acoustiques; 7B) les phonèmes lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; 7C) les phonèmes post-lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; 7D) le réseau neuronal est formé en utilisant l'information sur l'intonation; et 7E) le réseau neuronal est. formé en utilisant l'information prosodique. 8. Article de fabrication pour la génération de prononciations postlexicales à partir de prononciations lexicales, ayant un moyen utilisable sur ordinateur avec un moyen de code programme lisible sur ordinateur, caractérisé par: 8A) un moyen de détermination de l'information lexicale (2324) pour déterminer les phonèmes lexicaux, les caractéristiques lexicales, l'information sur les distances de délimitation et l'information sur les contiguïtés de délimitation pour une portion de texte prédéterminée; et 8B) un moyen d'utilisation d'un réseau neuronal post-lexical (2326) pour utiliser un réseau neuronal préformé qui a été préformé en utilisant les phonèmes lexicaux, les phonèmes post-lexicaux, les caractéristiques lexicales, l'information sur les distances de délimitation et l'information sur les contiguïtés de délimitation pour générer une hypothèse du réseau neuronal pour une prononciation post-lexicale de la portion de texte prédéterminée. 9. Article de fabrication selon la revendication 8, comprenant au moins un des points 9A-9F: 9A) le réseau neuronal est un réseau neuronal chronologique; 9B) le réseau neuronal utilise la repropagation des erreurs; 9C) le réseau neuronal a une structure d'entrée récurrente; 9D) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques articulatoires; 9E) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques acoustiques; et 9F) le réseau neuronal préformé a été formé conformément au schéma suivant: 9F1) fournir des prononciations lexicales associées composées de phonèmes lexicaux pour la portion de texte prédéterminée, et des prononciations post-lexicales composées de phonèmes post-lexicaux pour une énonciation visée; 9F2) aligner les représentations lexicales et post-lexicales associées en utilisant un alignement par programmation dynamique améliorée par une fonction coûts de substitution basée sur les caractéristiques; 9F3) fournir l'information acoustique et articulatoire pour les phonèmes lexicaux; 9F4) fournir l'information concernant la distance entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; 9F5) fournir l'information concernant la contiguïté entre chaque phonème lexical et chaque délimitation de syllabe, mot, locution, proposition et phrase; 9F6) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des phonèmes lexicaux; 9F7) fournir une fenêtre de contexte d'une longueur prédéterminée des caractéristiques des phonèmes lexicaux; et 9F8) former un réseau neuronal pour associer les phonèmes lexicaux d'entrée aux phonèmes post- lexicaux. 9F9) le cas échéant, incluant en outre, en 9F8, l'utilisation d'une fonction d'erreur basée sur les caractéristiques pour caractériser la distance entre les prononciations post- lexicales visée et hypothétique 9F10) le cas échéant, en 9F2, l'alignement est basé sur les emplacements de consonnes et des voyelles dans l'orthographe et la représentation phonétique associée; et 9F11) le cas échéant, en 9F2, la fonction de substitution des coûts basée sur les caractéristiques utilise des coûts prédéterminés de substitution, insertion et suppression, et une table de substitutions prédéterminée. 10. L'article de fabrication selon la revendication 8, comprenant au moins un des points 1OA- F: 10A) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques articulatoires; lOB) les caractéristiques lexicales incluent des caractéristiques acoustiques; C) les phonèmes lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; 1OD) les phonèmes post-lexicaux sont décrits en utilisant un vecteur de caractéristiques; E) le réseau neuronal est formé en utilisant l'information sur l'intonation; 10F) le réseau neuronal est en utilisant l'information prosodique.