FR 2767216 A1 19990212 FR 9808596 A 19980706 Titre PROCEDE, DISPOSITIF ET SYSTEME D'UTILISATION D'INFORMATIONS STATISTIQUES POUR REDUIRE LES EXIGENCES DE CALCUL ET DE MEMOIRE D'UN SYSTEME DE SYNTHESE DE LA PAROLE BASE SUR UN ROSEAU NEURONAL Domaine de l'invention La présente invention concerne des systèmes de génération de paramètres de codeurs basés sur un réseau neuronal utilisés dans la synthèse de la parole, et plus particulièrement, l'utilisatwon d'informations statistiques dans des systèmes de génération de paramètres de codeurs basés sur un réseau neuronal utilisées dans la synthèse de la parole. Arrière-plan de l'invention Comme l'illustre la figure 1, au numéro 100, pour générer de la parole synthétisée (118), un préprocesseur (110) convertit généralement des informations linguistiques (106) en informations linguistiques normalisées (114) qui conviennent pour être entrées dans un réseau neuronal. Le module à réseau neuronal (102) convertit les informations linguistiques normalisées (114), qui peuvent comprendre des paramètres décrivant un identificateur de phonèmes, une durée de segment, un accent tonique, des limites syllabiques, une classe de mots, et des informations prosodiques, en paramètres de sortie (116) du réseau neuronal. Les paramètres de sortie du réseau neuronal sont mis à l'échelle par un post-processeur (112) de manière à générer une représentation paramétrique de la parole (108) qui caractérise la forme d'onde vocale. La représentation paramétrique de la parole (108) est convertie en parole synthétisée (118) par un synthétiseur de signaux (104). Le système à réseau neuronal réalise la conversion d'informations linguistiques en une représentation paramétrique de la parole en tentant d'extraire des caractéristiques marquantes d'une base de données. La base de données comprend généralement des représentations paramétriques de la parole enregistrée et les étiquettes d'informations linguistiques correspondantes. I1 est souhaitable que le réseau neuronal soit capable d'extraire des informations suffisantes de la base de données qui permettront la conversion de nouvelles représentations phonétiques en paramètres vocaux satisfaisants. Un problème avec l'approche du réseau neuronal est que la taille du réseau neuronal doit être assez grande de manière à réaliser une conversion satisfaisante d'informations linguistiques en représentations paramétriques de la parole. Les exigences de calcul et de mémoire du réseau neuronal peuvent dépasser les ressources disponibles. Si les exigences de calcul et de mémoire du synthétiseur vocal basé sur un réseau neuronal doivent être réduites, l'approche standard consiste à réduire la taille du réseau neuronal en réduisant au moins l'un du : A) nombre de neurones et B) nombre de connexions dans le réseau neuronal. Malheureusement, cette approche entraîne souvent une dégradation importante dans la qualité de la parole synthétisée. Le système de synthèse de la parole basé sur un réseau neuronal fonctionne donc mal lorsque les réseaux de neurones sont mis à l'échelle pour satisfaire des exigences de calcul et de mémoire typiques. Par suite, il existe un besoin diun procédé, d'un dispositif et d'un système pour réduire les exigences de calcul et de mémoire diun système de synthèse de la parole basé sur un réseau neuronal sans dégradation importante dans la qualité de la parole synthétisée. Brève description des dessins La figure 1 est une représentation schématique diun système à réseau neuronal pour synthétiser des formes d'onde de parole tel que connu dans l'art. La figure 2 est une représentation schématique d'un système pour créer une base de données de vecteurs de paramètres représentatifs suivant la présente invention. La figure 3 est une représentation schématique d'un mode de réalisation d'un système suivant la présente invention. La figure 4 est un organigramme d'un mode de réalisation d'étapes suivant le procédé de la présente invention. La figure 5 illustre une représentation schématique d'un mode de réalisation d'un réseau neuronal amélioré statistiquement suivant la présente invention. Description détaillée d'un mode de réalisation préféré La présente invention fournit un procédé, un dispositif et un système pour augmenter efficacement le nombre de paramètres qui sont entrés dans le réseau neuronal, de manière à permettre la réduction de la taille du réseau neuronal sans dégradation importante dans la qualité de la parole synthétisée générée. Dans un mode de réalisation préféré, tel que représenté aux figures 2 et 3, respectivement, numéros 200 et 300, la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (316, 210) est un ensemble de vecteurs qui sont des représentations paramétriques de la parole qui décrivent un triphone. Un triphone est une occurrence d'un phonème spécifique qui est précédé d'un phonème spécifique et suivi d'un phonème spécifique. Par exemple, le triphone i-o-n est un moyen simplifié de parler du phonème 'o' dans le contexte où il est précédé du phonème 'i' et suivi du phonème 'n'. Le mode de réalisation préféré pour la parole anglaise contiendrait 73 phonèmes uniques et aurait donc 72*73*72 = 378 432 triphones uniques. Le nombre de triphones qui sont stockés dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (316, 210) sera généralement considérablement plus petit, en raison de la taille de la base de données de paramètres (202) qui a été utilisée pour dériver les triphones et en raison des contraintes phonotactiques, qui sont des contraintes dues à la nature de la langue spécifique. Dans le mode de réalisation préféré, la base de données de paramètres (202) contient des représentations paramétriques de parole qui ont été générées à partir d'un enregistrement d'un locuteur humain en utilisant la partie analyse d'un vocodeur. Un nouvel ensemble de paramètres de parole codée a été généré pour chaque segment de 10 ms de parole. Chaque ensemble de paramètres de parole codée est composé d'une hauteur de son, d'une énergie totale dans la trame de 10 ms, d'informations décrivant le degré d'expression vocale dans des bandes de fréquences spécifiées, et 10 paramètres spectraux qui sont dérivés par codage prédictif linéaire du spectre de fréquences. Les paramètres sont stockés avec des informations prosodiques, syntaxiques et phonétiques décrivant chaque ensemble de paramètres. La base de données de vecteurs de paramètres représentatifs est générée par A) l'utilisation d'un module d'extraction de paramètres (212) pour rassembler toutes les occurrences des vecteurs de parole codée (vecteurs de paramètres, 204) qui correspondent à un quadrant spécifique de chaque segment du phonème central d'un segment de triphones spécifique dans la base de données de paramètres (202), où le quadrant est sélectionné parmi les quatre quadrants qui sont définis comme segments temporels qui sont déterminés en divisant chaque segment de phonème en quatre segments, de sorte que la durée de chaque quadrant est identique et que la somme des durées des quatre segments est égale à la durée de cette apparition du phonème, de manière à créer un ensemble de tous les vecteurs de parole codée pour un quadrant spécifié d'un triphone spécifié (vecteurs de paramètres similaires, 214) B) l'utilisation d'un module de groupage à moyennes k (module de calcul de vecteurs représentatifs, 206) pour grouper les données de quadrants de triphones spécifiés en 3 groupes, tels que connus dans l'art C) le stockage du centroïde du groupe avec le plus de membres (vecteur de paramètre représentatif, 208) dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (210, 316), et D) la répétition des étapes A-C pour tous les quadrants et tous les triphones. En plus des centroides (vecteurs de paramètres représentatifs, 208) dérivés des données de triphones, le processus est répété de manière à créer des centroïdes (vecteurs de paramètres représentatifs, 208) pour des segments représentant des paires de phonèmes, également connus comme segments de diphones, et pour des segments représentant des segments phonétiques simples indépendants du contexte. Comme exemple du procédé, les étapes suivantes pourraient être suivies de manière à stocker les 4 vecteurs de paramètres représentatifs pour le phonème 'i dans le contexte où il est précédé du phonème 'k' et suivi du phonème 'n' . Dans le contexte de la présente invention, cette séquence de phonèmes est appelée triphone 'k-i-n'. Le module d'extraction de paramètres (212) recherchera d'abord dans la base de données de paramètres (202) pour toutes les occurrences du phonème 'i' dans le triphone 'k-i-n qui peuvent être l'une quelconque de A) au milieu d'un mot ; B) au début d'un mot, s'il n'y a pas de pause inhabituelle entre les deux mots consécutifs et le mot précédent terminé par le phonème 'k', et le mot actuel qui commence par les phonèmes 'i-n', et ; C) à la fin d'un mot, s'il n'y a pas de pause inhabituelle entre les deux mots consécutifs et le mot actuel qui se termine par les phonèmes 'k-i' et le mot suivant qui commence par le phonème 'n'. Chaque fois que le triphone k-i-n est apparu dans les données, le module de groupage trouvait le temps de début et de fin du segment phonétique central, 'i' dans l'exemple de triphone 'ki-n', et séparait le segment en quatre segments, appelés quadrants, de sorte que la durée de chaque quadrant était identique et que la somme des durées des quatre quadrants était égale à la durée de cette apparition du phonème 'i'. De manière à trouver le premier des 4 vecteurs de paramètres représentatifs pour le triphone 'k-i-n', le module d'extraction de paramètres (212) rassemble tous les vecteurs de paramètres (204) qui sont tombés dans le premier quadrant de toutes les apparitions du phonème 'i' dans le contexte où il est précédé du phonème 'k' et suivi du phonème 'n'. Le nombre total de vecteurs de paramètres dans chaque quadrant peut varier pour chaque apparition du triphone en fonction de la durée de chaque apparition. Une apparition du 'i' dans le triphone 'k-i-n' peut avoir 10 trames, alors qu'une autre apparition peut contenir 14 trames. Une fois que tous les vecteurs de paramètres pour un triphone ont été rassemblés, chaque élément des vecteurs de paramètres similaires (214) est normalisé par rapport à tous les vecteurs de paramètres rassemblés de sorte que chaque élément a une valeur minimale de 0 et une valeur maximale de 1. Ce qui normalise le vecteur de manière que chaque élément reçoive le même poids dans le groupage. Selon une autre solution, les éléments peuvent être normalisés de manière que certains éléments, tels que les paramètres spectraux, aient un maximum supérieur à un, recevant, de ce fait, plus d'importance dans le groupage. Les vecteurs normalisés sont ensuite groupés en trois régions selon un algorithme de groupage à moyennes k standard. Le centroïde de la région qui a le plus grand nombre de membres n'est pas normalisé et est utilisé au vecteur de paramètre représentatif (208) pour le premier quadrant. La procédure de groupage et d'extraction est répétée pour les trois quadrants restants pour le triphone 'k-i-n'. Cette procédure est répétée pour tous les triphones possibles. En plus des données de triphones, 4 centroïdes de quadrants pourraient être générés pour la paire de phonèmes 'k-i', appelée diphone 'k-i', en rassemblant les vecteurs de paramètres dans la base de données de paramètres (202) qui correspondent au phonème 'k' lorsqu'il est suivi du phonème 'i'. Comme décrit précédemment, ces paramètres sont normalisés et groupés. De même, le centroïde du plus grand des 3 groupes pour chacun des 4 quadrants est stocké dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs. Ce processus est répété pour tous les diphones, 73*72 = 5256 diphones, dans la représentation anglaise préférée. En plus des données de diphone et de triphone, des informations de phonèmes indépendantes du contexte sont également réunies. Dans ce cas, les vecteurs de paramètres pour toutes les apparitions du phonème 'i' sont rassemblées indépendamment des phonèmes précédents ou suivants. Comme décrit précédemment, ces données sont normalisées et groupées et pour chacun des 4 quadrants, le centroïde du groupe avec le plus de membres est stocké dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs. Le processus est répété pour chaque phonème, 73, dans la représentation anglaise préférée. Pendant l'exécution normale du système, le mode de réalisation préféré utilise les étiquettes de la séquence de phonèmes (descriptions de segments, 318) pour sélectionner (module de sélection de données, 320) les centroïdes de quadrants (vecteurs de paramètres représentatifs, 322) de la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (316). Par exemple, si le système était nécessaire pour synthétiser le phonème 'i' qui est contenu dans le triphone 'l-i-b', le module de sélection de données (320) sélectionnerait les 4 centroïdes de quadrants pour le triphone '1-i-b' dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs. Si ce triphone n'est pas dans la base de données de triphones, le sous-système statistique doit toujours fournir des paramètres statistiques interpolés (314) au préprocesseur (328). Dans ce cas, des données statistiques sont fournies pour le phonème i' dans ce contexte en utilisant les valeurs des 2 premiers quadrants du diphone "l-i" et les valeurs des troisième et quatrième quadrants du diphone i-b'. De manière similaire, si ni le triphone 1-i-b' ni le diphone i-b' n'existent dans la base de données, les données statistiques pour le troisième quadrant peuvent provenir des données indépendantes du contexte pour le phonème i' et les données statistiques pour le quatrième quadrant peuvent provenir des données indépendantes du contexte pour le phonème b'. Une fois les centroïdes de quadrants sélectionnés, le module d'interpolation (312) calcule une moyenne linéaire des éléments des centroïdes selon les durées de segments (descriptions de segments, 318), de manière à fournir des paramètres statistiques interpolés (314). Selon une autre solution, un algorithme d'interpolation spline cubique ou un algorithme d'interpolation de Lagrange peut être utilisé pour générer les paramètres statistiques interpolés (314). Ces paramètres statistiques interpolés sont des représentations paramétriques de la parole qui conviennent pour la conversion en parole synthétisée par le synthétiseur de signaux. Cependant, synthétiser la parole à partir des seuls paramètres interpolés produirait une parole synthétisée de faible qualité. A la place, les paramètres statistiques interpolés (314) sont combinés avec des informations linguistiques (306) et mis à l'échelle par le préprocesseur (328), de manière à générer des paramètres d'entrée du réseau neuronal (332). Les paramètres d'entrée du réseau neuronal (332) sont présentés comme entrée à un réseau neuronal amélioré statistiquement (302). Avant l'exécution, le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté pour prévoir les représentations paramétriques de la parole mises à l'échelle qui sont stockées dans la base de données de paramètres (202) lorsque les informations linguistiques correspondantes, qui sont également stockées dans la base de données de paramètres et qui contiennent les descriptions de segments (318), et les paramètres statistiques interpolés (314) sont utilisés comme entrée. Pendant l'exécution normale, le module du réseau neuronal reçoit des nouveaux paramètres d'entrée du réseau neuronal (332), qui sont dérivés de nouveaux paramètres statistiques interpolés (314) et des informations linguistiques (306) qui contiennent de nouvelles descriptions de segments (318), de manière à générer des paramètres de sortie du réseau neuronal (334). Les informations linguistiques sont dérivées du nouveau texte (338) par un texte vers le module linguistique (340). Les paramètres de sortie du réseau neuronal (334) sont convertis en une représentation paramétrique raffinée de la parole (308) par un postprocesseur (330) qui réalise généralement une mise à l'échelle linéaire de chaque élément des paramètres de sortie du réseau neuronal (334). La représentation paramétrique raffinée de la parole (308) est fournie à un synthétiseur de signaux (304) qui convertit la représentation paramétrique raffinée de la parole en parole synthétisée (310). Dans le cas où il est souhaitable que la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (210, 316) soit réduite en taille, la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (210, 316) peut contenir au moins un de : A) sélectionner des données de triphones, telles que des données de triphones fréquemment utilisées ; B) données de diphones, et C) données de phonèmes indépendants du contexte. Réduire la taille de la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (210, 316) fournira des paramètres statistiques interpolés qui décriront avec moins de précision le segment phonétique et peuvent, par conséquent, nécessiter un réseau neuronal plus grand pour fournir la même qualité de représentations paramétriques raffinées de la parole (308), mais le compromis entre la taille de la base de données de triphones et la taille du réseau neuronal peut être fait en fonction des exigences du système. La figure 5, numéro 500, illustre une représentation schématique d'un mode de réalisation préféré d'un réseau neuronal amélioré statistiquement suivant la présente invention. L'entrée au réseau neuronal consiste en : A) l'entrée de séparation (550) qui décrit l'importance de la disjonction dans les segments actuels et environnants , B) l'entrée prosodique (552) qui décrit les distances et les types d'accents de phrases, les contours de hauteur de son, et les accents de hauteur de son des segments actuels et environnants, C) l'entrée TDNN phonémique (554) qui utilise un échantillonnage d'entrée à retard nonlinéaire de l'identificateur de phonèmes, tel que décrit dans la Demande de Brevet américain de Numéro de Dépôt 08/622237 Text Into Audible Signals Using a Neural Network (Procédé et Appareil pour Convertir du Texte en Signaux Sonores Utilisant un Réseau neuronal, par Orhan Karaali, Gerald E. Corrigan et Ira A. Gerson, déposée le 22 mars 1996, au nom de Motorola, Inc.), D) entrée de durée/distance (556) qui décrit les distances aux limites de mot, d'expression, de proposition et de phrase et les durées, distances et somme sur toutes les trames de segments de 1/(numéro de trame de segment) des 5 phonèmes précédents et des 5 phonèmes suivants dans la séquence de phonèmes, et E) l'entrée statistique interpolée (558) qui est la sortie du soussystème statistique (326) qui a été codée pour être utilisée avec le réseau neuronal. Le module de sortie du réseau neuronal (501) combine la sortie des modules à couche de sortie et génère la représentation paramétrique raffinée de la parole (308) qui est composée de hauteur de son, d'énergie totale dans la trame des 10 millisecondes, d'informations décrivant le degré d'expression vocale dans les bandes de fréquences spécifiées, et 10 paramètres de fréquence spectrale de ligne. Le réseau neuronal est composé de modules dans lesquels chaque module est au moins un de : A) une couche unique d'éléments de traitement avec une fonction d'activation spécifique ; B) une couche multiple d'éléments de traitement avec des fonctions d'activation spécifiées ; C) un système à base de règles qui génère une sortie basée sur des règles internes et une entrée au module ; D) un système statistique qui génère une sortie basée sur l'entrée et une fonction statistique interne, et E) un mécanisme à rétroaction récurrente. Le réseau neuronal a été modularisé manuellement suivant l'expérience acquise dans le domaine vocal, tel que connu dans l'art. Le réseau neuronal contient deux blocs phonème caractéristique (502, 503) qui utilisent des règles pour convertir l'identificateur de phonème unique contenu, à la fois, dans l'entrée TDNN phonémique (554) et l'entrée durée/distance (556) en un ensemble de caractéristiques acoustiques prédéterminées, telles que sonorantes, obstruantes, et vocales. Le réseau neuronal contient également un tampon récurrent (515) qui est un module qui contient un mécanisme à rétroaction récurrente. Ce mécanisme stocke les paramètres de sortie pour un nombre spécifié de trames générées précédemment et renvoie les paramètres de sortie précédents à d'autres modules qui utilisent la sortie du tampon récurrent (515) comme entrée. Les blocs carrés de la figure 5 (504-514, 516519) sont des modules qui contiennent une couche unique de perceptrons. La couche d'entrée du réseau neuronal est composée de plusieurs modules de perceptrons à couche unique (504, 505, 506, 507, 508, 509, 519) qui n'ont pas de connexions entre eux. Tous les modules de la couche d'entrée alimentent la première couche cachée (510). La sortie du tampon récurrent (515) est traitée par une couche de modules de perceptrons (516, 517, 518). Les informations du tampon récurrent, de la couche du tampon récurrent de modules de perceptrons (516, 517, 518), et de la sortie de la première couche cachée (510) alimentent une seconde couche cachée (511, 512) qui, à son tour, alimente la couche de sortie (513, 514). Etant donné que le nombre de neurones est une information nécessaire pour définir un réseau neuronal, le tableau suivant représente les détails de chaque module pour un mode de réalisation préféré. Numéro Type Nombre Nombre figure module d'Entrées de Sorties 501 règle 14 14 502 règle 22XO 1680 503 reglc 438 318 504 perceptron couche 26 15 unique. activation sigmoïde 505 perceptron couche 47 15 unique. activation sigmoïde 506 perccptron 2280 15 couche unique. activation sigmoïde 507 perceptron couche 1680 15 unique. activation sigmoïde 508 perceptron couche 446 15 unique. activation sigmoïde 509 perceptron couche 318 10 unique, activation sigmoïde 510 perceptron couche 99 120 unique. activation sigmoïdc 511 perceptron couche 82 30 unique. activation sigmoïde 512 perceptron couche 114 40 unique. activation sigmoïde perceptron couche 40 4 unique. activation sigmoïde 514 perceptron couche 45 10 unique. activation sigmoide 515 ' mécanisme récurrent 14 140 516 perceptron couche 140 5 unique, activation sigmoïde 517 perceptron couche 140 10 unique, activation sigmoïde unique activation sigmoïde 519 pcreeptron eouehe 14 14 unique. activation sigmoide Pour les modules de perceptrons à couche unique du tableau précédent, le nombre de sorties est égal au nombre d'éléments de traitement dans chaque module. Dans le mode de réalisation préféré, le réseau neuronal est ajusté en utilisant un algorithme de rétropropagation d'erreurs, tel que connu dans l'art. Une autre technique de descente de gradient peut être également utilisée et une technique de Bayes peut être encore utilisée pour ajuster le réseau neuronal. Ces techniques sont connues dans l'art. La figure 3 illustre une représentation schématique d'un mode de réalisation d'un système suivant la présente invention. La présente invention contient un réseau neuronal amélioré statistiquement qui extrait des informations spécifiques à un domaine en apprenant des relations entre les données d'entrée, qui contiennent des versions traitées (préprocesseur, 328) des parametres statistiques interpolés (314) en plus des informations linguistiques typiques (306), et des paramètres de sortie du réseau neuronal (334) qui sont traités (post-processeur, 330), de manière à générer des paramètres de codeurs (représentations paramétriques raffinées de la parole, 308). Les informations linguistiques (306) sont générées à partir d'un texte (338) par un texte vers un module linguistique (340). Les paramètres de codeurs sont convertis en parole synthétisée (310) par un synthétiseur de signaux (304). Le sous-système statistique (326) fournit les informations statistiques au réseau neuronal pendant les phases d'ajustement et de contrôle du système de synthèse de la parole basé sur le réseau neuronal. Si on le désire, le postprocesseur (330) peut être combiné avec le réseau neuronal amélioré statistiquement en modifiant le module de sortie du réseau neuronal pour générer la représentation paramétrique raffinée de la parole (308) directement. Dans le mode de réalisation préféré, les paramètres statistiques interpolés (314) qui sont générés par le sous-système statistique (326) sont composés de représentations paramétriques de la parole qui peuvent être converties en parole synthétisée par l'utilisation d'un synthétiseur de signaux (304). Cependant, à la différence des paramètres de codeurs générés par le réseau neuronal (représentation paramétrique raffinée de la parole, 308), les paramètres statistiques interpolés sont générés sur la base uniquement des données statistiques stockées dans la base de données de vecteurs de paramètres représentatifs (316) et les descriptions de segments (318), qui contiennent la séquence de phonèmes à synthétiser et leurs durées respectives. Etant donné que la base de données de triphones ne contient que des informations pour chacun des quatre quadrants de chaque triphone, le sous-système statistique (326) doit interpoler de manière à fournir les paramètres statistiques interpolés (314) entre des centres de quadrants. L'interpolation linéaire des centres de quadrants fonctionne mieux pour cette interpolation, bien qu'une interpolation de Lagrange et une interpolation spline cubique puissent être également utilisées. Dans le mode de réalisation préféré, la représentation paramétrique raffinée de la parole (308) est un vecteur qui est mis à jour toutes les 10 ms. Le vecteur est composé de 13 éléments : un décrivant la fréquence fondamentale de la parole, un décrivant la fréquence des bandes vocales/non vocales, un décrivant l'énergie totale de la trame de 10 ms, et 10 paramètres de fréquence spectrale de ligne décrivant le spectre de fréquences de la trame. Les paramètres statistiques interpolés (314) sont également composés des 13 mêmes éléments : un décrivant la fréquence fondamentale de la parole, un décrivant la fréquence des bandes vocales/non vocales, un décrivant l'énergie totale de la trame de 10 ms, et 10 paramètres de fréquence spectrale de ligne décrivant le spectre de fréquences de la trame. Selon une autre solution, les éléments des paramètres statistiques interpolés peuvent être des dérivations des éléments de la représentation paramétrique raffinée de la parole. Par exemple, si la représentation paramétrique raffinée de la parole (308) est composée des 13 mêmes éléments mentionnés précédemment : un décrivant la fréquence fondamentale de la parole, un décrivant la fréquence des bandes vocales/non vocales, un décrivant l'énergie totale de la trame de 10 ms, et 10 paramètres de fréquence spectrale de ligne décrivant le spectre de fréquences de la trame, les paramètres statistiques interpolés (314) peuvent être composés de 13 éléments : un décrivant la fréquence fondamentale de la parole, un décrivant la fréquence des bandes vocales/non vocales, un décrivant l'énergie to préliminaire des paramètres de codeurs et, ce faisant, permettent au réseau neuronal d'être réduit en taille. Le rôle du réseau neuronal est maintenant passé de la génération de paramètres de codeurs à partir d'une représentation linguistique de la parole au rôle d'utilisation d'informations linguistiques pour affiner l'estimation approximative de paramètres de codeurs qui sont basés sur des informations statistiques. Comme indiqué dans les étapes énoncées à la figure 4, numéro 400, le procédé de la présente invention fournit, en réponse à des informations linguistiques, une génération efficace d'une représentation paramétrique raffinée de la parole. Le procédé comprend les étapes de : A) utilisation (402) d'un module de sélection de données pour rechercher des vecteurs de paramètres représentatifs pour chaque description de segment suivant le type de segment phonétique et les types de segments phonétiques compris dans des descriptions de segments adjacents ; B) interpolation (404) entre les vecteurs de paramètres représentatifs suivant les descriptions de segments et la durée pour fournir des paramètres statistiques interpolés ; C) conversion (406) des paramètres statistiques interpolés et des informations linguistiques en paramètres d'entrée du réseau neuronal amélioré statistiquement ; D) utilisation (408) d'un réseau neuronal/réseau neuronal amélioré statistiquement avec un post-processeur pour convertir les paramètres d'entrée du réseau neuronal en paramètres de sortie du réseau neuronal qui correspondent à une représentation paramétrique de la parole et conversion (410) des paramètres de sortie du réseau neuronal en une représentation paramétrique raffinée de la parole. Dans le mode de réalisation préféré, le procédé comprendrait également l'étape d'utilisation (412) d'un synthétiseur de signaux pour convertir la représentation paramétrique raffinée de la parole en parole synthétisée. Le logiciel qui met en oeuvre le procédé peut être incorporé dans un microprocesseur ou un processeur numérique de signaux. Selon une autre solution, un circuit spécifique peut mettre en oeuvre le procédé, ou une combinaison de l'une quelconque de ces mises en oeuvre peut être utilisée. Dans la présente invention, le système de génération de paramètres de codeurs est divisé en un système principal (324) et un sous-système statistique (326), dans lequel le système principal (324) génère la parole synthétisée et le sous-système statistique (326) génère les paramètres statistiques qui permettent de réduire la taille du système principal. La présente invention peut être mise en oeuvre par un dispositif pour fournir, en réponse à des informations linguistiques, une génération efficace de parole synthétisée. Le dispositif comprend un réseau neuronal couplé pour recevoir des informations linguistiques et des paramètres statistiques, pour fournir un ensemble de paramètres codés. Le synthétiseur de signaux est couplé pour recevoir les paramètres de codeurs pour fournir un signal de parole synthétisée. Le dispositif comprend également un module d'interpolation qui est couplé pour recevoir des descriptions de segments et des vecteurs de paramètres représentatifs pour fournir des paramètres statistiques interpolés. Le dispositif de la présente invention est généralement un microprocesseur, un processeur numérique de signaux, un circuit spécifique, ou une combinaison de ceux-ci. Le dispositif de la présente invention peut être mis en oeuvre dans un système "du texte au discours", un système de synthèse de la parole, ou un système de dialogue (336). La présente invention peut être incorporée sous d'autres formes spécifiques sans sortir de son esprit ni de ses caractéristiques essentielles. Les modes de réalisation décrits ne doivent être considérés, à tous égards, que comme illustratifs et non restrictifs. Le cadre de l'invention est, par conséquent, indiqué par les revendications jointes plutôt que par la description précédente. Toutes les modifications qui entrent dans la signification et l'étendue d'applicabilité des revendications doivent être incluses dans leur cadre. REVENDICATIONS 1. Procédé pour fournir, en réponse à des informations linguistiques qui comprennent une séquence de descriptions de segments dont chacune comprend un type de segment phonétique et une durée, une génération efficace d'une représentation paramétrique raffinée de la parole, caractérisé par les étapes de 1A) utilisation (402) d'un module de sélection de données pour rechercher des vecteurs de paramètres représentatifs pour chaque description de segment suivant le type de segment phonétique et les types de segments phonétiques compris dans des descriptions de segments adjacents 1B) interpolation (404) entre les vecteurs de paramètres représentatifs suivant les descriptions de segments et la durée pour fournir des paramètres statistiques interpolés 1C) conversion (406) des paramètres statistiques interpolés et des informations linguistiques en paramètres d'entrée du réseau neuronal amélioré statistiquement 1D) utilisation (408) d'un réseau neuronal/réseau neuronal amélioré statistiquement avec un postprocesseur pour convertir les paramètres d'entrée du réseau neuronal en paramètres de sortie du réseau neuronal qui correspondent à une représentation paramétrique de la parole et conversion (410) des paramètres de sortie du réseau neuronal en une représentation paramétrique raffinée de la parole. 2. Procédé de la revendication 1, dans lequel au moins l'une de 2A-2Q 2A) la représentation paramétrique raffinée de la parole est une séquence de paramètres de codeurs convenant pour être fournie à un synthétiseur de signaux, et lorsqu'elle est sélectionnée, comprenant, de plus, une étape de fourniture de la représentation paramétrique raffinée de la parole à un synthétiseur de signaux pour synthétiser la parole 2B) l'interpolation entre les vecteurs de paramètres représentatifs est réalisée en utilisant un algorithme d'interpolation linéaire 2C) l'interpolation entre les vecteurs de paramètres représentatifs est réalisée en utilisant un algorithme d'interpolation non-linéaire, et lorsqu'elle est sélectionnée une de 2C1-2C2 2C1) dans laquelle l'algorithme d'interpolation non-linéaire est un algorithme d'interpolation spline cubique ; et 2C2) dans laquelle l'algorithme d'interpolation non-linéaire est un algorithme d'interpolation de Lagrange 2D) des éléments des paramètres statistiques interpolés correspondent à des éléments de la représentation paramétrique raffinée de la parole 2E) des éléments des paramètres statistiques interpolés sont dérivés d'éléments des paramètres de sortie du réseau neuronal 2F) les vecteurs de paramètres représentatifs sont sélectionnés suivant le contexte linguistique qui est dérivé de l'un de 2F1-2F7 2F1) une séquence de segments phonétiques 2F2) caractéristiques d'articulation 2F3) caractéristiques acoustiques 2F4) accent tonique 2F5) prosodie 2F6) syntaxe ; et 2F7) une combinaison d'au moins deux de 2F1-2F6 2G) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un réseau neuronal prédictif ; 2H) le réseau neuronal amélioré statistiquement contient un mécanisme à rétroaction récurrente 21) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un perceptron multi-couches 2J) l'entrée du réseau neuronal amélioré statistiquement comprend une entrée de ligne de retard à prises 2K) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de descente de gradient 2L) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de Bayes 2M) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une rétro-propagation d'erreurs 2N) le réseau neuronal amélioré statistiquement est composé d'une couche d'éléments de traitement avec une fonction d'activation spécifiée prédéterminée et au moins un de 2N1-2N5 2N1) une autre couche d'éléments de traitement avec une fonction d'activation spécifiée prédéterminée; 2N2) une couche multiple d'éléments de traitement avec des fonctions d'activation spécifiées prédéterminées 2N3) un module à base de règles qui génère une sortie basée sur des règles internes et une entrée au module à base de règles 2N4) un système statistique qui génère une sortie basée sur une entrée et une fonction statistique interne ; et 2N5) un mécanisme à rétroaction récurrente 20) les informations d'entrée du réseau neuronal amélioré statistiquement comprend au moins un de 2M12M7 201) un identificateur de phonèmes associé à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 202) des caractéristiques d'articulation associées à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 203) des emplacements de limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxiques prédéterminées 204) une durée entre les limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxiques prédéterminées 205) des informations d'intensité syllabique 206) des informations descriptives d'un type de mot ; et 207) des informations prosodiques qui comprennent au moins un de 207a-207e 207a) des emplacements de fins de mots et un degré de disjonction entre mots 207b) des emplacements d'accents de hauteur de son et une forme des accents de hauteur de son 207c) des emplacements de limites marquées dans des contours de hauteur de son et une forme des limites 207d) un temps séparant des événements prosodiques marqués, et 207e) un nombre d'événements prosodiques d'un type prédéterminé dans une période de temps séparant un événement prosodique d'un autre type prédéterminé et une trame pendant laquelle la représentation paramétrique raffinée de la parole est générée 2P) les vecteurs de paramètres représentatifs sont générés en utilisant un algorithme de groupage prédéterminé, et lorsqu'ils sont sélectionnés, dans lesquels l'algorithme de groupage est un algorithme de groupage à moyennes k ; et 2Q) les vecteurs de paramètres représentatifs sont générés en utilisant un algorithme de moyennage. 3. Procédé de la revendication 1, dans lequel les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés en 3A) extrayant des vecteurs d'une base de données de paramètres pour créer un ensemble de vecteurs de paramètres similaires ; et 3B) en calculant un vecteur de paramètre représentatif à partir de l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires et dans lequel, si elles sont sélectionnées, au moins une de 3C-3I : 3C) la base de données de paramètres est une base de données identique qui est utilisée pour générer des vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 3D) la base de données de paramètres est dérivée de vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 3E) la base de données de paramètres contient des représentations paramétriques de parole enregistrée et d'étiquettes linguistiques correspondantes, et lorsqu'elle est sélectionnée, dans laquelle les étiquettes linguistiques correspondantes contiennent des étiquettes de segments phonétiques et des durées de segments 3F) les vecteurs de paramètres représentatifs consistent en une séquence de vecteurs de paramètres dans laquelle chaque vecteur de paramètre décrit une partie d'un segment phonétique 3G) les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés par 3G1-3G2 3Gl) en segmentant la durée de chaque segment phonétique dans la base de données de paramètres dans un nombre fini de régions ; et 3G2) en calculant un vecteur de paramètre pour chaque région 3H) l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires consiste en tous les exemples dans la base de données de paramètres qui correspondent à un segment phonétique prédéterminé basé sur d'autres segments phonétiques prédéterminés ; et 31) tout l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires sont des représentations paramétriques de la parole dans la base de données de paramètres qui correspondent à la parole ayant au moins un de 3I13I6 3I1) une séquence de segments phonétiques identique 3I2) des caractéristiques d'articulation identiques 3I3) des caractéristiques acoustiques identiques 3I4) un accent tonique identique 3I5) une prosodie identique 3I6) une syntaxe identique ; et 3I7) une combinaison d'au moins deux de 3I1-3I6. 4. Dispositif pour fournir, en réponse à des informations linguistiques qui comprennent une séquence de descriptions de segments dont chacune comprend un type de segment phonétique et une durée, une génération efficace d'une représentation paramétrique de la parole, caractérisé par 4A) un module de sélection de données (320), couplé pour recevoir la séquence de descriptions de segments, qui recherche des vecteurs de paramètres représentatifs pour chaque description de segment suivant le type de segment phonétique et des types de segments phonétiques compris dans des descriptions de segments adjacents 4B) un module d'interpolation (312), couplé pour recevoir la séquence de descriptions de segments et les vecteurs de paramètres représentatifs, qui interpole entre les vecteurs de paramètres représentatifs suivant les descriptions de segments et des durées pour fournir des paramètres statistiques interpolés 4C) un préprocesseur (328), couplé pour recevoir des informations linguistiques et les paramètres statistiques interpolés qui génère des paramètres d'entrée au réseau neuronal 4D) un réseau neuronal/réseau neuronal amélioré statistiquement (302) avec un post-processeur, couplé pour recevoir des paramètres d'entrée du réseau neuronal qui convertit les paramètres d'entrée du réseau neuronal en paramètres de sortie du réseau neuronal correspondant à une représentation paramétrique de la parole et convertit les paramètres de sortie du réseau neuronal en une représentation paramétrique raffinée de la parole. 5. Dispositif de la revendication 4, dans lequel au moins un de 5A-5Q : 5A) la représentation paramétrique raffinée de la parole est une séquence de paramètres de codeurs convenant pour être fournie à un synthétiseur de signaux, et lorsqu'elle est sélectionnée, comprenant, de plus, un synthétiseur de signaux, couplé pour recevoir la séquence de paramètres de codeurs, qui convertit les paramètres de codeurs en parole synthétisée 5B) le module d'interpolation utilise un algorithme d'interpolation linéaire 5C) le module d'interpolation utilise un algorithme d'interpolation non-linéaire, et lorsqu'il est sélectionné, dans lequel une de 5C1-5C2 : SCl) l'algorithme d'interpolation nonlinéaire est un algorithme d'interpolation spline cubique ; et 5C2) l'algorithme d'interpolation nonlinéaire est un algorithme d'interpolation de Lagrange 5D) des éléments des paramètres statistiques interpolés sont identiques à des éléments générés par le réseau neuronal amélioré statistiquement 5E) des éléments des paramètres statistiques interpolés sont dérivés d'éléments des paramètres de sortie du réseau neuronal 5F) les vecteurs de paramètres représentatifs correspondent au contexte linguistique qui est dérivé de l'un de 5F1-5F7 5F1) une séquence de segments phonétiques 5F2) caractéristiques d'articulation 5F3) caractéristiques acoustiques 5F4) accent tonique 5F5) prosodie 5F6) syntaxe ; et 5F7) une combinaison d'au moins deux de 5F1-5F6 5G) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un réseau neuronal prédictif 5H) le réseau neuronal amélioré statistiquement contient un mécanisme à rétroaction récurrente 5I) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un perceptron multi-couches 5J) le réseau neuronal amélioré statistiquement utilise une entrée de ligne de retard à prises 5K) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de descente de gradient 5L) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de Bayes 5M) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une rétro-propagation d'erreurs 5N) le réseau neuronal amélioré statistiquement est composé de modules dans lesquels chaque module est au moins un de 5N1-5N5 5N1) une couche unique d'éléments de traitement avec une fonction d'activation prédéterminée 5N2) une couche multiple d'éléments de traitement avec des fonctions d'activation prédéterminées 5N3) un module à base de règles qui génère une sortie basée sur des règles internes et une entrée au module à base de règles 5N4) un système statistique qui génère une sortie basée sur une entrée et une fonction statistique interne prédéterminée, et 5N5) un mécanisme à rétroaction récurrente 50) les informations d'entrée du réseau neuronal comprend au moins un de 501-507 501) un identificateur de phonèmes associé à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 502) des caractéristiques d'articulation associées à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 503) des emplacements de limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxique s prédéterminées 504) une durée entre les limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxique s prédéterminées 505) des informations d'intensité syllabique 506) des informations descriptives d'un type de mot ; et 507) des informations prosodiques qui comprennent au moins un de 507a) des emplacements de fins de mots et un degré de disjonction entre mots 507b) des emplacements d'accents de hauteur de son et une forme des accents de hauteur de son 507c) des emplacements de limites marquées dans des contours de hauteur de son et une forme des limites 507d) un temps séparant des événements prosodiques marqués, et 507e) un nombre d'événements prosodiques d'un type prédéterminé dans une période de temps séparant un événement prosodique d'un autre type prédéterminé et une trame pendant laquelle la représentation paramétrique raffinée de la parole est générée 5P) les vecteurs de paramètres représentatifs sont générés en utilisant un algorithme de groupage, et lorsqu'ils sont sélectionnés, dans lesquels l'algorithme de groupage est un algorithme de groupage à moyennes k ; et 5Q) les vecteurs de paramètres représentatifs sont générés en utilisant un algorithme de moyennage. 6.Dispositif de la revendication 4, dans lequel les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés en 6A) extrayant des vecteurs d'une base de données de paramètres pour créer un ensemble de vecteurs de paramètres similaires ; et 6B) en calculant un vecteur de paramètre représentatif à partir de l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires et dans lequel, s'ils sont sélectionnés, au moins un de 6C-61 6C) la base de données de paramètres est une base de données identique qui est utilisée pour générer des vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 6D) la base de données de paramètres est dérivée des vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 6E) la base de données de paramètres contient des représentations paramétriques de parole enregistrée et d'étiquettes linguistiques correspondantes, et lorsqu'elle est sélectionnée, dans laquelle les étiquettes linguistiques correspondantes contiennent des étiquettes de segments phonétiques et des durées de segments 6F) les vecteurs de paramètres représentatifs consistent en une séquence de vecteurs de paramètres dans laquelle chaque vecteur de paramètre décrit une partie prédéterminée d'un segment phonétique 6G) les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés par 6G1-6G2 : 6G1) en segmentant la durée de chaque segment phonétique dans la base de données de paramètres dans un nombre fini de régions ; et 6G2) en calculant un vecteur de paramètre pour chaque région 6H) l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires consiste en tous les exemples dans la base de données de paramètres qui correspondent à un segment phonétique prédéterminé basé sur d'autres segments phonétiques prédéterminés ; et 61) tout l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires sont des représentations paramétriques de la parole dans la base de données de paramètres qui correspondent à la parole ayant au moins un de 6I16I7 6I1) une séquence de segments phonétiques identique 6I2) des caractéristiques d'articulation identiques 6I3) des caractéristiques acoustiques identiques ; 6I4) un accent tonique identique 6I5) une prosodie identique 6I6) une syntaxe identique ; et 6F7) une combinaison d'au moins deux de 6I1-6I6. 7. Système "du texte au discours"/système de synthèse de la parole/système de dialogue ayant un dispositif pour fournir, en réponse à des informations linguistiques qui comprennent une séquence de descriptions de segments dont chacune comprend un type de segment phonétique et une durée, une génération efficace d'une représentation paramétrique de la parole, dispositif caractérisé par 7A) un module de sélection de données (320), couplé pour recevoir la séquence de descriptions de segments, qui recherche des vecteurs de paramètres représentatifs pour chaque description de segment suivant le type de segment phonétique et des types de segments phonétiques compris dans des descriptions de segments adjacents 7B) un module d'interpolation (312), couplé pour recevoir la séquence de descriptions de segments et les vecteurs de paramètres représentatifs, qui interpole entre les vecteurs de paramètres représentatifs suivant les descriptions de segments et des durées pour fournir des paramètres statistiques interpolés 7C) un préprocesseur (328), couplé pour recevoir des informations linguistiques et les paramètres statistiques interpolés qui génère des paramètres d'entrée au réseau neuronal 7D) un réseau neuronal/réseau neuronal amélioré statistiquement 8. Système "du texte au discours"/système de synthèse de la parole/système de dialogue de la revendication 7, dans lequel au moins un de 8A-8J 8A) la représentation paramétrique raffinée de la parole est une séquence de paramètres de codeurs convenant pour être fournie à un synthétiseur de signaux, et lorsqu'elle est sélectionnée, comprenant, de plus, un synthétiseur de signaux, couplé pour recevoir la séquence de paramètres de codeurs, qui convertit la représentation paramétrique raffinée de la parole en parole synthétisée 8B) le module d'interpolation utilise un algorithme d'interpolation linéaire 8C) le module d'interpolation utilise un algorithme d'interpolation non-linéaire 8D) l'algorithme d'interpolation non-linéaire est un algorithme d'interpolation spline cubique 8E) l'algorithme d'interpolation non-linéaire est un algorithme d'interpolation de Lagrange 8F) des éléments des paramètres statistiques interpolés sont identiques à des éléments générés par la sortie du réseau neuronal 8G) des éléments des paramètres statistiques interpolés sont dérivés d'éléments des paramètres de sortie du réseau neuronal 8H) les vecteurs de paramètres représentatifs correspondent au contexte linguistique qui est dérivé de l'un de 8H1-8H7 8H1) séquence de segments phonétiques 8H2) caractéristiques d'articulation 8H3) caractéristiques acoustiques 8H4) accent tonique ; 8H5) prosodie 8H6) syntaxe ; et 8H7) une combinaison d'au moins deux de 8H1-8H6 81) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un réseau neuronal prédictif ; et 8J) le réseau neuronal amélioré statistiquement contient un mécanisme à rétroaction récurrente 9. Système "du texte au discours"/système de synthèse de la parole/système de dialogue de la revendication 7, dans lequel au moins un de 9A-9I 9A) le réseau neuronal amélioré statistiquement est un perceptron multi-couches 9B) le réseau neuronal amélioré statistiquement utilise une entrée de ligne de retard à prises 9C) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de descente de gradient 9D) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une technique de Bayes 9E) le réseau neuronal amélioré statistiquement est ajusté en utilisant une rétro-propagation d'erreurs 9F) le réseau neuronal amélioré statistiquement est composé de modules dans lesquels chaque module est au moins un de 9F1-9F5 9F1) une couche unique d'éléments de traitement avec une fonction d'activation spécifiée 9F2) une couche multiple d'éléments de traitement avec des fonctions d'activation spécifiées 9F3) un module à base de règles qui génère une sortie basée sur des règles internes et une entrée au module à base de règles 9F4) un système statistique qui génère une sortie basée sur une entrée et une fonction statistique interne, et 9F5) un mécanisme à rétroaction récurrente 9G) les informations d'entrée du réseau neuronal comprend au moins un de 9G1-9G 9G1) un identificateur de phonèmes associé à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 9G2) des caractéristiques d'articulation associées à chaque phonème dans des descriptions de segments adjacents et actuels 9G3) des emplacements de limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxiques ; 9G4) une durée entre des limites de syllabe, de mot, et d'autres limites d'intonation et syntaxiques ; 9G5) des informations d'intensité syllabique 9G6) des informations descriptives d'un type de mot ; et 9G7) des informations prosodiques qui comprennent au moins un de 9G7a-9G7e 9G7a) des emplacements de fins de mots et un degré de disjonction entre mots 9G7b) des emplacements d'accents de hauteur de son et une forme des accents de hauteur de son 9G7c) des emplacements de limites marquées dans des contours de hauteur de son et une forme des limites 9G7d) un temps séparant des événements prosodiques marqués, et 9G7e) un nombre d'événements prosodiques d'un type prédéterminé dans une période de temps séparant un événement prosodique d'un autre type prédéterminé et une trame pendant laquelle la représentation paramétrique raffinée de la parole est générée 9H) les vecteurs de paramètres représentatifs ont été générés en utilisant un algorithme de groupage, et lorsqu'ils sont sélectionnés, dans lesquels l'algorithme de groupage est un algorithme de groupage à moyennes k ; et 91) les vecteurs de paramètres représentatifs ont été générés en utilisant un algorithme de moyennage. 10. Système "du texte au discours"/système de synthèse de la parole/système de dialogue de la revendication 7, dans lequel les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés par lOA-lOB 10A) extrayant des vecteurs d'une base de données de paramètres pour créer un ensemble de vecteurs de paramètres similaires ; et lOB) en calculant un vecteur de paramètre représentatif à partir de l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires et dans lequel, s'ils sont sélectionnés, au moins un de 1OC-1OH : 10C) la base de données de paramètres est une base de données identique qui est utilisée pour générer des vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 10D) la base de données de paramètres est dérivée des vecteurs d'ajustement du réseau neuronal 10E) la base de données de paramètres contient des représentations paramétriques de parole enregistrée et d'étiquettes linguistiques correspondantes, et lorsqu'elle est sélectionnée, de plus, dans laquelle les étiquettes linguistiques correspondantes contiennent des étiquettes de segments phonétiques et des durées de segments 10F) les vecteurs de paramètres représentatifs consistent en une séquence de vecteurs de paramètres dans laquelle chaque vecteur de paramètre décrit une partie d'un segment phonétique ; et 10G) les vecteurs de paramètres représentatifs sont dérivés par 10G1-10G2 10G1) en segmentant la durée de chaque segment phonétique dans la base de données de paramètres dans un nombre fini de régions ; et 10G2) en calculant un vecteur de paramètre pour chaque région ; et s'ils sont sélectionnés, au moins un de 10G3-10G4 10G3) l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires consiste en tous les exemples dans la base de données de paramètres qui correspondent à un segment phonétique spécifique dans un contexte d'autres segments phonétiques spécifiques ; et 10G4) l'ensemble de vecteurs de paramètres similaires sont tous des représentations paramétriques de la parole dans la base de données de paramètres qui correspondent à la parole ayant au moins un d'un lOG4a10G4g identique 10G4a) séquence de segments phonétiques 10G4b) caractéristiques d'articulation 10G4c) caractéristiques acoustiques 10G4d) accent tonique 10G4e) prosodie 10G4f) syntaxe ; et 10G4g) une combinaison d'au moins deux de 10G4a-10G4f.