Université de Rennes 1 Caractérisation et génération de l’expressivité en fonction des styles de parole pour la construction de livres audio Characterisation and generation of expressivity in function of speaking styles for audiobook synthesis Prosodie de la paroleLivres audioSynthèse de la parole expressiveApprentissage Automatique Computer ScienceSpeech ProsodyAudiobookExpressive Speech SynthesisMachine Learning Livres audio Traitement automatique de la parole Dans ces travaux de thèse nous abordons l'expressivité de la parole lue avec un type de données particulier qui sont les livres audio. Les livres audio sont des enregistrements audio d’œuvres littéraires fait par des professionnels (des acteurs, des chanteurs, des narrateurs professionnels) ou par des amateurs. Ces enregistrements peuvent être destinés à un public particulier (aveugles ou personnes mal voyantes). La disponibilité de ce genre de données en grande quantité avec une assez bonne qualité a attiré l'attention de la communauté scientifique en traitement automatique du langage et de la parole en général, ainsi que des chercheurs spécialisés dans la synthèse de parole expressive. Pour explorer ce vaste champ d'investigation qui est l'expressivité, nous proposons dans cette thèse d'étudier trois entités élémentaires de l'expressivité qui sont véhiculées par les livres audio: l'émotion, les variations liées aux changements discursifs et les propriétés du locuteur. Nous traitons ces patrons d'un point de vue prosodique. Les principales contributions de cette thèse sont la construction d'un corpus de livres audio comportant un nombre important d'enregistrements partiellement annotés par un expert, une étude quantitative caractérisant les émotions dans ce type de données, la construction de modèles basés sur des techniques d'apprentissage automatique pour l'annotation automatique de types de discours et enfin nous proposons une représentation vectorielle de l'identité prosodique d'un locuteur dans le cadre de la synthèse statistique paramétrique de la parole. In this thesis, we study the expressivity of read speech with a particular type of data, which are audiobooks. Audiobooks are audio recordings of literary works made by professionals (actors, singers, professional narrators) or by amateurs. These recordings may be intended for a particular audience (blind or visually impaired people). The availability of this kind of data in large quantities with a good enough quality has attracted the attention of the research community in automatic speech and language processing in general and of researchers specialized in expressive speech synthesis systems. We propose in this thesis to study three elementary entities of expressivity that are conveyed by audiobooks: emotion, variations related to discursive changes, and speaker properties. We treat these patterns from a prosodic point of view. The main contributions of this thesis are: the construction of a corpus of audiobooks with a large number of recordings partially annotated by an expert, a quantitative study characterizing the emotions in this type of data, the construction of a model based on automatic learning techniques for the automatic annotation of discourse types and finally we propose a vector representation of the prosodic identity of a speaker in the framework of parametric statistical speech synthesis. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 9502 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/90baa515-90dc-40ff-a99b-5466812f0a51 Sini Aghilas 1990-08-05 XX 252383435 sini.aghilas@gmail.com 2020REN1S026 http://www.theses.fr/2020REN1S026 2020-10-02 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiLoliveDamienintervenant_113017498XDelais-RoussarieÉlisabethintervenant_2076329828 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 LoliveDamienDelais-RoussarieÉlisabethUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 9729935 restriction 2020-10-02 2021-02-02 restriction 2020-10-02 2021-02-02