WorldCat Identities

Houidhek, Amal

Overview
Works: 2 works in 2 publications in 2 languages and 3 library holdings
Roles: Author
Classifications: TK5102.9, 006.45
Publication Timeline
.
Most widely held works by Amal Houidhek
Evaluation of speech unit modelling for HMM-based speech synthesis for Arabic by Amal Houidhek( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Synthèse paramétrique de la parole Arabe by Amal Houidhek( )

1 edition published in 2020 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse porte sur l'adaptation de la synthèse paramétrique de la parole à partir d'un texte écrit à la langue arabe. Pour ce faire, différentes méthodes ont été développées afin de mettre en place des systèmes de synthèse. Ces méthodes sont basées sur une description du signal de parole par un ensemble de paramètres acoustiques et prosodiques. De même, chaque son est représenté par un ensemble de descripteurs contextuels contenant toutes les informations affectant la prononciation de celui-ci. Une partie de ces descripteurs dépend de la langue et de ses particularités, ainsi, afin d'adapter l'approche de synthèse paramétrique à l'arabe, une étude des particularités phonologiques de l'arabe était nécessaire. L'accent a été mis sur deux phénomènes : la gémination et la longueur des voyelles (courte/longue). Deux descripteurs associés à ces deux phénomènes ont été ajoutés à l'ensemble des descripteurs contextuels. De même, différentes approches de choix des unités ont été proposées pour modéliser les consonnes géminées et les voyelles longues. Quatre combinaisons de modélisation sont possibles en alternant la différentiation ou la fusion des consonnes simples et géminées d'une part et des voyelles courtes et longues d'autres part. Un ensemble des tests perceptifs et objectifs a été conduit afin d'évaluer l'effet des quatre approches de modélisation des unités sur la qualité de la parole synthétisée. Les évaluations ont été faites dans le cas de synthèse paramétrique par HMM (Hidden Markov Model) puis dans le cas de la synthèse paramétrique par DNN. Les résultats subjectifs sont montrés que dans le cas de l'approche par HMM, les quatre approches produisent des signaux de qualité similaire, une conclusion qui a été confirmée par les mesures objectives calculées pour évaluer la prédiction des durées des unités de parole. Cependant, les résultats des évaluations objectives dans le cas de l'approche par DNN ont montré que la différentiation des consonnes simples (respectivement des voyelles courtes) des consonnes géminées (respectivement des voyelles longues) permet d'avoir une prédiction des durées légèrement meilleure qu'avec les autres des approches de modélisation. En revanche, cette amélioration n'a pas été perçue lors des tests perceptifs ; les participants ont trouvé que les signaux générés par les quatre approches sont similaires en termes de qualité globale. Une dernière partie de la thèse a été consacrée à la comparaison de l'approche de synthèse par HMM à celle par DNN. L'ensemble des tests conduits ont montré que l'utilisation des DNN a amélioré la qualité perçue des signaux générés
 
Audience Level
0
Audience Level
1
  Kids General Special  
Audience level: 0.97 (from 0.96 for Synthèse ... to 0.97 for Evaluation ...)

Languages