FR 2846457 A1 20040430 FR 0213416 A 20021025 I La présente invention concerne un procédé automatique de répartition d'un ensemble d'unités acoustiques ainsi qu'un procédé de sélection mettant en oeuvre la répartition obtenue. De manière générale, il est possible de décomposer une langue parlée 5 sur une base finie d'unités symboliques de nature phonologique telles que des phonèmes, des diphonèmes ou autre, permettant la vocalisation d'un énoncé textuel quelconque. Chaque unité symbolique peut être associée à un ensemble de segments de parole naturelle, ou unités acoustiques, telles que des phones, des di10 phones ou autre, représentant des variations de prononciation. Par exemple, l'utilisation des diphones permet de reconstituer les zones transitoires comprises entre deux phones et de préserver l'intelligibilité d'un signal de parole. Ainsi, 1290 diphones permettent la vocalisation de n'importe quel 15 énoncé textuel en langue française, grâce notamment à la synthèse par concaténation basée sur la recombinaison de ces diphones. Cependant, une unité symbolique telle qu'un phonème est prononcée différemment selon qu'elle est placée en début ou en fin de mot, selon l'unité suivante, l'unité précédente, et toute autre composante d'un environnement phono20 logique. Afin de permettre un traitement automatique de ces ensembles d'unités acoustiques, chaque unité acoustique comporte une pluralité de paramètres symboliques représentant des caractéristiques acoustiques et permettant sa représentation sous forme mathématique. Il est nécessaire de déterminer l'importance relative des paramètres symboliques des unités d'un même ensemble, de manière à pouvoir former une partition entre les unités pour ultérieurement en sélectionner une. Les procédés existants de répartition des unités acoustiques sont fondés sur la détermination de l'importance relative des paramètres symboliques 30 uniquement à partir de variations entre ces paramètres. Par exemple, la partition d'un même ensemble d'unités acoustiques est réalisée sous la forme d'un arbre o les unités acoustiques sont séparées les unes des autres en fonction de leurs paramètres symboliques de manière à mi- nimiser la variance acoustique entre les unités à chaque noeud ou séparation de l'arbre. La création de tels arbres permet donc la détermination de l'importance relative des paramètres symboliques, pour un ensemble donné 5 d'unités acoustiques correspondant à une même unité symbolique, en fonction de la variance acoustique entre les unités. Cependant, la variance acoustique est un critère peu précis pouvant entraîner une détermination de l'importance relative des paramètres symboliques inadéquate. Ainsi, des unités acoustiques d'un même ensemble et correspondant à la même unité symbolique peuvent être acoustiquement similaires et présenter des paramètres symboliques très différents, de sorte que les procédés de répartition existants aboutissent à leur séparation. En effet, en utilisant des séparations fondées uniquement sur les pa15 ramètres symboliques, de telles unités sont susceptibles de se trouver très éloignées l'une de l'autre à l'issue d'une étape de répartition telle que celle décrite précédemment. Avantageusement, une telle partition est consolidée, comme c'est le cas dans la méthode dite de Bulyko décrite dans la thèse " Flexible Speech Syn20 thesis using Weighted Finite State Transductors " de l'université de Washington, publiée en 2002, grâce à l'association a posteriori dans l'arbre d'unités acoustiquement voisines. Une telle consolidation permet donc d'associer des unités séparées par la partition réalisée en fonction des paramètres symboliques, mais proches 25 les unes des autres dans cette partition. Le groupe formé des unités acoustiques d'une terminaison de l'arbre est ainsi élargi par l'incorporation des unités acoustiquement voisines. Dans un tel procédé, la détermination du voisinage acoustique est réalisée après création de la partition et donc pour des groupes d'unités ayant les 30 mêmes valeurs de paramètres symboliques dans l'arbre. Du fait de ces contraintes symboliques, les groupes d'unités obtenus après consolidation peuvent être acoustiquement peu homogènes et la consolidation est alors peu efficace. Ainsi, lors de l'utilisation des partitions obtenues par les procédés existants, des unités acoustiquement similaires peuvent ne pas être simultanément sélectionnées, de sorte que, dans le cas par exemple de la synthèse de parole, certaines séquences d'unités acoustiques pertinentes ne sont pas évaluées et la 5 sélection des unités acoustiques à utiliser pour former un signal de parole synthétisé est réalisée sur un ensemble de séquences diminué. Le but de la présente invention est de remédier à ce problème en définissant un procédé de répartition d'unités acoustiques amélioré ainsi qu'un procédé de sélection mettant en oeuvre la répartition obtenue et permettant d'obtenir 10 un meilleur rendu acoustique grâce à une meilleure répartition des unités acoustiques. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé automatique de répartition d'un ensemble d'unités acoustiques correspondant à différentes réalisations acoustiques d'une même unité symbolique, lesquelles unités acoustiques 15 contiennent des signaux de parole naturelle et comportent chacune une pluralité de paramètres symboliques représentant des caractéristiques acoustiques, ledit procédé comportant une étape de détermination de l'importance relative des paramètres symboliques pour délivrer une partition dudit ensemble d'unités, le procédé comportant en outre une étape de classification des unités acoustiques en 20 classes en fonction d'un critère de classement représentatif d'une similitude acoustique entre les unités, ladite étape de détermination de l'importance relative des paramètres symboliques étant réalisée en fonction des paramètres symboliques des unités ainsi que de leur classe, pour délivrer une partition dudit ensemble d'unités en fonction de l'importance acoustique relative desdits paramètres 25 symboliques. Suivant d'autres caractéristiques - ladite étape de classification des unités comporte: - une sous-étape de détermination de distances acoustiques inter-unités entre toutes les unités acoustiques dudit ensemble; et - une sous-étape de regroupement de ces unités en fonction de leur distance acoustique inter-unité; - ladite sous-étape de regroupement comporte la détermination de tous les regroupements possibles en fonction des distances acoustiques interunités; - ladite sous-étape de regroupement comporte la sélection des regroupements formant lesdites classes parmi tous les regroupements possibles en fonction d'un nombre maximal d'unités par classe; - ladite étape de détermination de l'importance acoustique relative des 5 paramètres symboliques comprend la formation d'un arbre de décision délivrant une partition hiérarchisée des unités en fonction de l'importance acoustique des paramètres symboliques; - ladite formation d'un arbre de décision comprend des séparations successives des unités, en fonction de leurs paramètres symboliques, chaque 10 séparation étant sélectionnée selon un critère de validité relatif à l'homogénéité des classes représentées dans chaque branche de la séparation; - ladite étape de détermination de l'importance acoustique relative des paramètres symboliques comprend l'analyse des paramètres symboliques et des classes des unités acoustiques de l'ensemble par un réseau neuronal pour déli15 vrer des informations de pondération représentant l'importance acoustique des paramètres symboliques; - il comporte en outre une étape de consolidation de ladite partition des unités réalisée en associant à chaque niveau de cette partition, toutes les unités d'une classe représentée à ce niveau, afin d'obtenir une partition consoli20 dée des unités acoustiques prenant en compte leurs paramètres symboliques et leur similitude acoustique. L'invention a également pour objet un procédé de sélection d'unités acoustiques parmi un ensemble d'unités acoustiques correspondant à différentes réalisations acoustiques d'une même unité symbolique de nature phonologique, 25 lesquelles unités acoustiques contiennent des signaux de parole naturelle et comportent chacune une pluralité de paramètres symboliques représentant des caractéristiques acoustiques, ledit procédé comportant une étape de détermination de paramètres symboliques cible et une étape de sélection des unités acoustiques candidates par comparaison des paramètres cibles aux paramètres des 30 unités symboliques, lesquelles unités symboliques sont réparties dans une partition établie en fonction de l'importance relative des paramètres symboliques, ladite partition dudit ensemble d'unités acoustiques étant obtenue par un procédé tel que décrit précédemment pour former une partition selon l'importance acoustique relative des paramètres symboliques, afin de permettre une sélection d'unités candidates en fonction de leurs paramètres symboliques et de leur similitude acoustique. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés, sur lesquels: - la Fig.1 est un organigramme général du procédé de répartition de l'invention; - les Figs.2, 3 et 4 sont des schémas explicatifs du détail de l'étape de classification du procédé selon l'invention; - la Fig.5 est une portion d'un arbre de partition obtenue à l'issue de l'étape de partition du procédé selon l'invention; la Fig.6 est une portion d'un arbre de partition obtenue à l'issue de l'étape de consolidation du procédé selon l'invention; et - la Fig.7 est un organigramme d'un procédé de synthèse de parole 15 mettant en oeuvre un procédé de répartition selon l'invention. Ainsi que cela a été dit précédemment, une langue parlée peut être décomposée sous la forme d'un nombre fini d'unités symboliques, telles que des diphonèmes, représentées par des unités acoustiques, par exemple de nature phonologique et formés de segments de parole naturelle correspondant à des 20 diphones ou encore de nature mathématique tels que des modèles probabilistes de Markov dits " HMM " (en anglais: Hidden Markov Models). A chaque unité symbolique est associé un ensemble d'unités acoustiques correspondant à différentes réalisations acoustiques variant par exemple dans l'intonation, le timbre, les assimilations avec les diphones suivants et/ou 25 précédents, ou tout autre phénomène acoustique. Chaque unité acoustique comporte une pluralité de paramètres symboliques permettant de quantifier ces variations. Par exemple, ces paramètres correspondent à des variations telles qu'avec ou sans accentuation, précédé par, suivi par une frontière de mot, ou 30 toute autre variation phonologique. Bien entendu, ces paramètres symboliques varient en fonction de l'unité symbolique à laquelle correspond l'ensemble d'unités acoustiques. Le procédé de l'invention permet la répartition des unités acoustiques d'un même ensemble correspondant à une même unité symbolique. Il comporte, ainsi que cela est représenté sur la figure 1, une étape 2 de classification a priori des unités acoustiques permettant de former des classes d'unités en fonction d'un critère de classement représentatif d'une similitude acoustique entre les unités. Dans le mode de réalisation décrit, l'étape 2 de classification comporte une sous-étape 4 de calcul de distances acoustiques locales entre les unités. Ces distances acoustiques inter-unités permettent notamment de classer les unités en respectant les différences subjectives entre les signaux acoustiques. Il existe diverses méthodes de calcul de distances acoustiques loca10 les, telles que des méthodes de calcul fondées sur la distance euclidienne entre des coefficients représentatifs de caractéristiques fréquentielles des signaux contenus dans les unités acoustiques sur une échelle non linéaire, dits " coefficients MFCC " (en anglais Mel Frequency Cepstral Coefficients). Une autre méthode utilisable est fondée sur une distance dite de Kull15 back-Leibler, déterminée à partir de logarithmes de spectres de puissance des signaux contenus dans les unités acoustiques. De manière générale, la détermination de la distance acoustique entre des unités acoustiques requiert les étapes suivantes: - une analyse qui découpe le signal de parole contenu dans une unité 20 acoustique en trames de taille fixe ou variable et calcule pour chacune de ces trames, un vecteur acoustique; - un algorithme d'alignement entre les deux unités acoustiques à comparer; et - un calcul de la distance locale entre les vecteurs acoustiques alignés. 25 Le calcul de la distance acoustique inter-unité se fait à l'aide d'algorithmes appliqués de manière classique, tels que des algorithmes d'alignement temporel dynamique dit " DTW " (en anglais: Dynamic Time Warping) ou encore des mesures non dynamiques telles que des mesures subjectives perceptionnelles dites " MOS " (en anglais: Mean Opinion Score). Ces calculs peuvent être réalisés automatiquement comme dans le cas de l'algorithme DTW ou peuvent être le résultat d'une expertise humaine. A l'issue de cette sous-étape 4, la distance inter-unité deux à deux entre toutes les unités acoustiques formant l'ensemble correspondant à une même unité symbolique, est déterminée et permet par exemple une représentation graphique telle que la représentation faite à la figure 2. Sur cette figure, les unités acoustiques correspondant aux différentes réalisations d'une même unité symbolique sont réparties dans un repère à deux 5 dimensions en fonction de leur distance acoustique inter-unité, la proximité entre deux unités indiquant leur similitude acoustique et l'utilisation d'une même représentation indiquant la similitude des paramètres symboliques. Lors d'une sous-étape 6, les unités acoustiques sont regroupées en classes d'unités acoustiques en fonction de leur distances inter-unités et d'un 10 nombre maximum d'unités par classe. Dans le mode de réalisation décrit, la sous-étape 6 de regroupement comporte le regroupement des deux unités acoustiques de l'ensemble les plus proches l'une de l'autre. Ces deux unités sont alors regroupées et considérées comme une uni15 que unité. Le regroupement des deux unités les plus proches de l'ensemble est ensuite réitéré, la distance entre une unité et un groupe étant par exemple la distance maximale entre cette unité et toutes les unités du groupe. Ce processus est répété pour obtenir tous les regroupements possibles des unités représentables par un dendogramme tel que celui de la figure 3. 20 La sous-étape 6 comporte ensuite la sélection des regroupements répondant à un critère de nombre maximal d'unités par classe pour délivrer les classes définitives d'unités acoustiques. L'influence du nombre maximal d'unités par classe N au cours de la sous-étape 6 de regroupement est représentée sur la figure 3. Les unités acoustiques numérotées de 1 à 8 rangées dans un ordre quelconque, peuvent être regroupées de diverses manières en fonction de leurs distances inter-unités d et du nombre maximal d'unités par classe N. Ainsi, on voit que si le nombre maximal d'unités par classe N est égal à 2, les unités 1 et 7 se retrouvent regroupées entre elles, de même que les uni30 tés2et3,et4et6. Si le nombre maximal d'unités par classe N, ainsi que la distance interunité autorisé d pour les regroupements sont augmentés lors de la sous-étape 6, on voit qu'il est possible de regrouper les unités 1,7 et 8. De même, en augmentant encore le nombre maximal d'unités, il est possible de regrouper les unités 3, 2, 6 et 4 et enfin avec un nombre d'unités maximal et une distance autorisée plus élevés, il est possible de regrouper les unités 1, 7, 8, 3, 10, 6 et 4. La valeur du nombre maximal d'unités par classe peut théoriquement varier entre une unité par classe et le nombre total d'unités de l'ensemble traité. Cependant, ces cas extrêmes présentent peu d'intérêt pour la répartition des unités acoustiques et avantageusement, le nombre maximal d'unités acoustiques par classe, est fixé entre 4 et 20. Afin d'éviter des regroupements non appropriés, le regroupement d'une unité rejetée du fait du nombre maximal d'unités par classe, avec une autre classe est interdit. En effet, si une unité est proche d'une classe, mais ne peut être incorporée à celle-ci car le nombre maximal d'unités par classe est déjà atteint, elle ne 15 doit l'être à aucune autre et forme une classe à elle seule. Cette limitation traduit la prépondérance de la distance inter-unité sur le nombre d'unités par classe lors du regroupement. Bien entendu, d'autres modes de regroupement des unités en classe en fonction de leur similitude acoustique, peuvent être réalisés. A l'issue de l'étape 2 de classification, les unités acoustiques d'un même ensemble correspondant à une même unité symbolique, sont donc regroupées par classes en fonction de leur distance acoustique inter- unité soit en fonction de leur similitude acoustique, ainsi que cela est représenté en référence à la figure 4. Sur cette figure, il apparaît que les unités acoustiques correspondant à une même unité symbolique, sont regroupées en cinq classes référencées CI à C5. Les classes Cl, C3, C4 et C5 sont des classes dites symboliquement pures et la classe C2 est une classe dite de transition entre deux types linguisti30 ques puisqu'elle est contiguÙ à deux autres classes. Ainsi que cela a été décrit précédemment, ces classes acoustiques résultent du regroupement réalisé à partir de la distance acoustique inter-unité ainsi que du nombre maximal d'unités par classe. De ce fait, les classes Cl, C2 et C3 ne comportent chacune que quatre unités alors que la classe 5 comporte plus d'unités, toutes proches les unes des autres. Les unités acoustiques sont ensuite réparties au cours d'une étape 8 5 de détermination de l'importance relative des paramètres symboliques en fonction des classes acoustiques pour délivrer une partition des unités en fonction de leurs paramètres symboliques ainsi que de leur classe. Dans le mode de réalisation décrit, cette partition est réalisée sous la forme d'un arbre de décision dans lequel le critère de validité des séparations 10 entre les unités acoustiques à chaque noeud est relatif à l'homogénéité des classes d'unités représentées dans chaque branche. Ainsi, à chaque niveau de l'arbre de décision, des séparations entre les unités de l'ensemble selon chacun des paramètres symboliques sont évaluées, la séparation selon le paramètre symbolique permettant d'obtenir à chaque 15 niveau inférieur, une répartition des unités la plus homogène possible en terme de classes, est retenue. Comme cela est représenté en référence à la figure 5, ces séparations peuvent entre réalisées de manière binaire ou avec un nombre plus important de branches issues de chaque noeud. Dans le mode de réalisation décrit, les étapes 2 et 8 sont répétées une pluralité de fois en modifiant à chaque répétition, le nombre maximal d'unités par classe, de manière à obtenir des regroupements différents au cours de la sousétape 6 et des partitions différentes au cours de l'étape 8. Une seule de toutes les partitions ainsi formées en modifiant les clas25 ses d'unités acoustiques, est ensuite sélectionnée. Par exemple, la partition retenue est celle la plus homogène en terme de classes, c'est-à-dire celle qui présente le plus faible nombre de représentants des classes minoritaires à chaque terminaison de la partition. Le procédé de l'invention permet donc de déterminer l'importance 30 acoustique relative des paramètres symboliques et de délivrer une partition de l'ensemble des unités en fonction de celle-ci. Dans le mode de réalisation décrit, la formation de l'arbre de décision correspond directement à l'établissement d'un ordre d'importance acoustique de paramètres symboliques délivrant une partition hiérarchisée des unités acousti- ques, par exemple telle que celle partiellement représentée en référence à la figure 5. Avantageusement, le procédé de l'invention comporte en outre une étape 10 de consolidation permettant d'associer à chaque niveau de la partition toutes les unités des classes représentées. Ainsi, un niveau de la partition dans lequel une unité de la classe Cl et une unité de la classe C2 sont représentées, comprend à l'issue de l'étape 10 de consolidation, toutes les unités des classes Cl et C2, de sorte que deux unités acoustiques distinctes par leurs paramètres et séparées par l'arbre de décision, 10 mais acoustiquement similaires et donc de même classe, sont regroupées à nouveau. L'étape 10 délivre donc une partition des unités acoustiques prenant en compte leurs paramètres et leur similitude acoustique pouvant par exemple être représentés sous la forme d'un arbre tel que celui partiellement représenté 15 sur la figure 6. Par exemple, les résultats obtenus à l'issue de l'étape 10 de consolidation, sont mémorisés dans des bases de données de synthèse de parole, afin d'être utilisés ultérieurement. En variante, le procédé de l'invention met en oeuvre un réseau neuro20 nal pour la réalisation de l'étape 8 de détermination de l'importance des paramètres symboliques. Celui-ci analyse les paramètres symboliques et les classes de l'ensemble des unités acoustiques au cours d'une phase d'apprentissage. Le réseau détermine ainsi des informations de pondération représentant l'importance acoustique des paramètres symboliques. Ainsi, en appliquant toutes les unités acoustiques d'un même ensemble en entrée, le réseau neuronal délivre une partition des unités acoustiques similaire à celle obtenue par la formation de l'arbre de décision décrite précédemment. Dans un tel mode de réalisation, une éventuelle étape de consolidation 30 est réalisée lors de l'utilisation du réseau neuronal pour la sélection d'unités acoustiques. Il apparaît donc que le procédé de l'invention permet d'effectuer une répartition automatique des unités acoustiques correspondant à différentes réali- il sations acoustiques d'une même unité symbolique, en prenant en compte à la fois leurs paramètres symboliques et leur similitude acoustique. Le résultat d'un tel procédé est mis en oeuvre par exemple au cours d'un procédé de sélection, par exemple dans le cadre de la synthèse de parole, ainsi que cela est décrit en référence à la figure 7. Sur cette figure, un texte à synthétiser est saisi lors d'une étape 20 de saisie, puis est soumis lors d'une étape 22 de traitement, à des traitements linguistiques, tels que par exemple une analyse des acronymes et des abréviations, une analyse grammaticale et syntaxique, une phonétisation du texte, ou tout au10 tre traitement approprié. Le procédé de synthèse de parole comporte ensuite une étape 24 d'analyse prosodique, permettant de déterminer par exemple, les groupes de souffle, les accentuations, les durées des phonèmes ainsi que leurs contours de fréquence du fondamental et énergies du signal. Les étapes 20 à 24 permettent ainsi de déterminer une séquence d'unités symboliques correspondant au texte à synthétiser. Pour chaque unité symbolique de la séquence, le procédé de l'invention comporte ensuite une étape 26 de sélection de l'unité acoustique à utiliser pour la synthèse. Cette sélection 26 comporte une sous-étape 28 de présélection permettant de définir pour chaque unité symbolique un substrat d'unités acoustiques candidates. La présélection 28 est réalisée à partir des paramètres symboliques de l'unité symbolique, dits paramètres cibles, en discriminant les unités acoustiques 25 en fonction de l'importance relative des paramètres symboliques telle que déterminée précédemment et des paramètres cibles. Ainsi, dans le cas o les unités acoustiques sont réparties sur un arbre de décision, celui-ci est parcouru en utilisant successivement chacun des paramètres symboliques définis par cet arbre comme critères de comparaison avec 30 les paramètres cibles jusqu'à arriver dans une terminaison, ou feuille de l'arbre, l'ensemble des unités de cette feuille formant le substrat des unités candidates. Dans le cas de l'utilisation d'un réseau neuronal, l'ensemble des unités acoustiques ainsi que les paramètres cibles sont fournis en entrée du réseau neuronal qui délivre en sortie le substrat des unités acoustiques candidates. Si le procédé comprend une étape de consolidation telle que l'étape décrite précédemment, les unités candidates retenues seront toutes les unités de toutes les classes d'unités représentées dans le substrat obtenu à l'issue de la sous-étape 28 de présélection. Dans le cas de l'utilisation d'un arbre de décision, la consolidation est réalisée directement dans l'arbre de décision avant la présélection ainsi que cela est décrit précédemment, et dans le cas de l'utilisation d'un réseau neuronal, la consolidation est réalisée après la présélection du substrat des unités candidates par l'intégration de toutes les unités de toutes les classes représentées dans le 10 substrat d'unités candidates. Ainsi, du fait de l'utilisation de la partition obtenue par le procédé de l'invention, cette présélection permet de retenir des unités candidates selon des critères symboliques acoustiquement pertinents et d'agrandir le substrat des unités candidates en y incluant des unités acoustiquement proches. Cette amélioration est accrue grâce à la mise en oeuvre de l'étape 10 de consolidation. L'étape 26 de sélection comporte ensuite une sous-étape 30 de sélection finale réalisée de manière classique au moyen d'algorithmes d'optimisation permettant de déterminer une séquence d'unités acoustiques en ne retenant 20 qu'une unité parmi chaque substrat d'unités candidates issues de l'étape 26 de présélection. Dans le cadre de la synthèse de parole, cette séquence d'unités acoustiques est alors concaténée lors d'une étape 32 de traitement du signal afin de délivrer un signal de parole synthétisé. Il apparaît donc que l'utilisation du procédé de l'invention au cours d'un procédé de synthèse de la parole, permet, grâce à une répartition prenant en compte les similitudes acoustiques, de réaliser une synthèse de parole plus pertinente et plus réaliste. REVENDICATIONS 1. Procédé automatique de répartition d'un ensemble d'unités acoustiques correspondant à différentes réalisations acoustiques d'une même unité symbolique, lesquelles unités acoustiques contiennent des signaux de parole 5 naturelle et comportent chacune une pluralité de paramètres symboliques représentant des caractéristiques acoustiques, ledit procédé comportant une étape (8) de détermination de l'importance relative des paramètres symboliques pour délivrer une partition dudit ensemble d'unités, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape (2) de classification des unités acoustiques en classes (Cl, C2, 10 C3, C4, C5) en fonction d'un critère de classement représentatif d'une similitude acoustique entre les unités, en ce que ladite étape (8) de détermination de l'importance relative des paramètres symboliques est réalisée en fonction des paramètres symboliques des unités ainsi que de leur classe, pour délivrer une partition dudit ensemble d'unités en fonction de l'importance acoustique relative 15 desdits paramètres symboliques. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape (2) de classification des unités comporte: - une sous-étape (4) de détermination de distances acoustiques interunités entre toutes les unités acoustiques dudit ensemble; et - une sous-étape (6) de regroupement de ces unités en fonction de leur distance acoustique inter-unité. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite sousétape (6) de regroupement comporte la détermination de tous les regroupements possibles en fonction des distances acoustiques inter-unités. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite sousétape (6) de regroupement comporte la sélection des regroupements formant lesdites classes parmi tous les regroupements possibles en fonction d'un nombre maximal d'unités par classe (N). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractéri30 sé en ce que ladite étape (8) de détermination de l'importance acoustique relative des paramètres symboliques comprend la formation d'un arbre de décision délivrant une partition hiérarchisée des unités en fonction de l'importance acoustique des paramètres symboliques. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite formation d'un arbre de décision comprend des séparations successives des unités, en fonction de leurs paramètres symboliques, chaque séparation étant sélectionnée selon un critère de validité relatif à l'homogénéité des classes représentées dans chaque branche de la séparation. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite étape (8) de détermination de l'importance acoustique relative des paramètres symboliques comprend l'analyse des paramètres symboliques et des classes des unités acoustiques de l'ensemble par un réseau neuronal pour 10 délivrer des informations de pondération représentant l'importance acoustique des paramètres symboliques. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape (10) de consolidation de ladite partition des unités réalisée en associant à chaque niveau de cette partition, toutes 15 les unités d'une classe représentée à ce niveau, afin d'obtenir une partition consolidée des unités acoustiques prenant en compte leurs paramètres symboliques et leur similitude acoustique. 9. Procédé de sélection d'unités acoustiques parmi un ensemble d'unités acoustiques correspondant à différentes réalisations acoustiques d'une 20 même unité symbolique de nature phonologique, lesquelles unités acoustiques contiennent des signaux de parole naturelle et comportent chacune une pluralité de paramètres symboliques représentant des caractéristiques acoustiques, ledit procédé comportant une étape (20, 22, 24) de détermination de paramètres symboliques cible et une étape (26) de sélection des unités acoustiques candidates 25 par comparaison des paramètres cibles aux paramètres des unités symboliques, lesquelles unités symboliques sont réparties dans une partition établie en fonction de l'importance relative des paramètres symboliques, caractérisé en ce que ladite partition dudit ensemble d'unités acoustiques est obtenue par un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 pour former une partition selon 30 l'importance acoustique relative des paramètres symboliques, afin de permettre une sélection d'unités candidates en fonction de leurs paramètres symboliques et de leur similitude acoustique.