Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for F rench ⇤ ) (2016)

Abstract: Les méthodes classiques de phonétisation d’énoncés concatènent les prononciations hors-contexte des mots. Ce type d’approches est trop faible pour certaines langues, comme le français, où les transitions entre les mots impliquent des modifications de prononciation. De plus, cela rend difficile la modélisation de stratégies de prononciation globales, par exemple pour modéliser un locuteur ou un accent particulier. Pour palier ces problèmes, ce papier présente une approche originale pour la phonétisation du français afin de générer des variantes de prononciation dans le cas d’énoncés. Par l’emploi de champs aléatoires conditionnels et de transducteurs finis pondérés, cette approche propose un cadre statistique particulièrement souple et adaptable. Cette approche est évaluée sur un corpus de mots isolés et sur un corpus d’énoncés prononcés.

## introduction la phonétisation a pour objectif de prédire une séquence de phonèmes à partir d'une séquence de graphèmes. pour la plupart des langues, cette tâche se limite au cas de mots isolés, réduisant la phonétisation d'un énoncé aux prononciations concaténées de ses mots. cette approche n'est cependant pas viable pour certaines langues, comme le français, où les transitions entre mots provoquent des modifications de leur prononciation, à moins d'inclure des informations, souvent minimales, sur le contexte phonologique. de plus, cette approche complique la modélisation de stratégies de prononciation globales, par ex. propres à un locuteur ou à un accent particulier. cette tâche d'adaptation est ⇤. cet article reprend un travail présenté par les mêmes auteurs à la conférence icassp 2015. actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep majeure, en particulier en synthèse de la parole (tts) @xcite . pour palier ces problèmes, ce papier présente une nouvelle méthode pour la phonétisation du français. cette méthode apporte trois contributions : (i) elle introduit la notion de modèle d'élision pour modéliser les variantes intra-mots ; (ii) elle intègre les contextes phonologiques pour modéliser les variantes inter-mots ; (iii) elle permet de générer des treillis probabilistes de phonèmes à partir d'énoncés, et non seulement de mots isolés. pour cela, cette méthode repose sur des champs aléatoires conditionnels (cac) pour estimer les probabilités des phonèmes sur les mots isolés, puis sur des transducteurs finis pondérés (tfp) pour traiter les transitions entre mots. on obtient ainsi des treillis de phonèmes à partir desquels des phonétisations peuvent être dérivées. le potentiel de ce phonétiseur est très important. les treillis de phonèmes générés offrent beaucoup de flexibilité puisque les transitions peuvent être repondérées en utilisant différents modèles de prononciation dédiés à une tâche donnée. néanmoins, l'objectif de cet article est de présenter la méthode de phonétisation et de ses premiers résultats sans adaptation, et non d'étudier le caractère adaptable des treillis, ce dernier point étant conservé pour de futurs travaux. de manière plus générale, l'objectif de cet article n'est pas la recherche de résultats meilleurs que l'état de l'art mais plutôt de définir un cadre de travail générique et de démontrer son applicabilité pour le français. ce cadre de travail peut être étendu aisément et complété avec de nouveaux modèles. de plus, il ne repose pas sur des règles expertes et peut donc facilement être porté à de nouvelles langues. enfin, l'approche proposée peut également tolérer une certaine incertitude dans l'énoncé d'entrée, par exemple pour gérer plusieurs tokénisations. dans cet article, la section 2 présente le domaine, la section 3 et 4 introduisent notre méthode de phonétisation, respectivement pour des mots isolés, puis des énoncés. les expériences y sont présentées sur le lexique de prononciation mhatlex et sur un corpus de parole. ## état de l'art la phonétisation est largement étudiée depuis des années, en particulier en reconnaissance automatique de la parole (rap) et en tts. la plupart des systèmes reposent principalement sur des lexiques de prononciation construits manuellement pour les mots communs avec une conversion graphèmephonème automatique pour les mots hors vocabulaire, c.-à-d. les mots qui ne sont pas dans le lexique. de nombreuses stratégies ont été proposées pour la conversion graphème-phonème dans la littérature : des méthodes à bases de règles @xcite , des approches statistiques @xcite , ainsi que d'autres approches variées @xcite . parmi celles-ci, les approches statistiques ont récemment montré des performances intéressantes tout en apportant la possibilité d'interpréter et d'adapter les scores des prononciations générées. trois principales méthodes s'opposent. d'un côté, les méthodes à n-grammes joints reposent sur des séquences de paires graphème-phonème dont les probabilités sont habituellement obtenues avec des modèles de langage @xcite @xcite . les cac ont également prouvé leur performance pour traiter le problème de conversion graphème-phonème @xcite @xcite . enfin, des méthodes fondées sur des réseaux de neurones ont également été proposées très récemment et semblent produire les meilleurs résultats @xcite . dans cet article, nous nous appuyons sur les cac car ils sont un moyen simple d'intégrer de multiples connaissances. le portage de notre méthode à des réseaux de neurones est néanmoins parfaitement envisageable. dans l'ensemble, nos travaux se rapprochent de @xcite pour la phonétisation de mots isolés, bien que des différences dans les protocoles expérimentaux empêchent des comparaions directes des résultats. actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep la prononciation des énoncés, c.-à-d. des séquences de mots, a été étudiée de manière plus partielle. en rap, l'introduction de tfp comme moyen de décoder les signaux de parole a apporté une nouvelle représentation des alternatives de prononciation des mots @xcite . en particulier, @xcite propose de représenter les énoncés, les prononciations et leurs variations possibles comme des tfp qui peuvent être composés et parcourus pour extraire des variantes de prononciation. pour la conversion graphème-phonème de mots isolés, des tfp et des treillis de phonèmes @xcite ou encore des cac @xcite ont également été utilisés pour représenter les alternatives. la philosophie de cet article est très proche en combinant cac et tfp. cependant, le travail présenté ici diffère de @xcite puisque les mots hors-vocabulaire et les élisions sont traités ici. de plus, @xcite se concentre sur l'anglais tandis que notre travail est réalisé sur le français qui est phonologiquement différent. la phonétisation des mots isolés est présentée dans la section 3 avant de passer au niveau énoncé en section 4. ## conclusions et perspectives cet article présente une nouvelle méthode de phonétisation du français. l'objectif principal de cette approche est de produire des treillis de phonèmes qui peuvent être facilement adaptés à des cas spécifiques, comme un style de parole ou un accent spécifique, en particulier pour la synthèse de parole. cette méthode repose sur l'utilisation de champs aléatoires conditionnels pour phonétiser les mots isolés, élider certains phonèmes et prendre en compte les contextes phonologiques, ainsi que sur des transducteurs finis pondérés pour étendre la phonétisation à des énoncés. de nombreuses perspectives sont offertes par cette approche. tout d'abord, les tfp d'énoncés pourraient intégrer de multiples tokénisations ou prendre en compte des incertitudes sur la paramétrisation, par ex. au niveau des classes grammaticales. cela peut notamment être utile pour des abréviations ou des acronymes. ensuite, l'adaptation des treillis de phonèmes peut permettre d'améliorer les applications de la synthèse de parole où une expressivité ou un style de parole particuliers sont nécessaires, par ex. les jeux vidéo, les livres audio ou l'apprentissage de la langue. enfin, l'utilisation des treillis par un moteur de synthèse de parole offrirait à ce dernier plus de choix et de flexibilité.