Extraire les avantages et les inconvénients des différentes technologies de synthèse vocale.
Extract the pros and cons of different speech synthesis technologies.
The two primary technologies generating synthetic speech waveforms are concatenative synthesis and formant synthesis.

Concatenative synthesis is based on stringing together segments of recorded speech. It generally produces the most natural-sounding synthesized speech. However, differences between natural variations in speech and the nature of the automated techniques for segmenting the waveforms sometimes result in audible glitches in the output. Maximum naturalness typically requires speech databases to be very large, in some systems ranging into the gigabytes of recorded data, representing dozens of hours of speech.

Formant synthesis does not use human speech samples at runtime. Instead, the synthesized speech output is created using additive synthesis and an acoustic model.  Many systems based on formant synthesis technology generate artificial, robotic-sounding speech that would never be mistaken for human speech.  They are usually smaller programs than concatenative systems because they do not have a database of speech samples. They can therefore be used in embedded systems, where memory and microprocessor power are especially limited.
Les deux principales technologies générant des formes d'ondes vocales synthétiques sont la synthèse concaténative et la synthèse de formants.

La synthèse concaténative est basée sur l'enchaînement de segments de discours enregistrés. Elle produit généralement la synthèse vocale la plus naturelle. Cependant, les différences entre les variations naturelles de la parole et la nature des techniques automatisées de segmentation des formes d'onde entraînent parfois des décalages audibles dans la sortie. Pour obtenir un naturel maximal, les bases de données vocales doivent être très volumineuses. Dans certains systèmes, les données enregistrées peuvent atteindre plusieurs gigaoctets, ce qui représente des dizaines d'heures de parole.

La synthèse par formants n'utilise pas d'échantillons de parole humaine au moment de l'exécution. Au lieu de cela, la sortie vocale synthétisée est créée à l'aide d'une synthèse additive et d'un modèle acoustique.  De nombreux systèmes basés sur la technologie de la synthèse de formants génèrent une parole artificielle, à consonance robotique, qui ne pourrait jamais être confondue avec la parole humaine.  Il s'agit généralement de programmes plus petits que les systèmes concaténatifs, car ils ne disposent pas d'une base de données d'échantillons de parole. Ils peuvent donc être utilisés dans des systèmes embarqués, où la mémoire et la puissance du microprocesseur sont particulièrement limitées.
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Les qualités les plus importantes d'un système de synthèse vocale sont le naturel et l'intelligibilité : le naturel décrit à quel point le résultat ressemble à la parole humaine, tandis que l'intelligibilité est la facilité avec laquelle le résultat est compris. Le synthétiseur vocal idéal est à la fois naturel et intelligible. Les systèmes de synthèse vocale tentent généralement de maximiser ces deux caractéristiques.

Les deux principales technologies générant des formes d'ondes vocales synthétiques sont la synthèse concaténative et la synthèse de formants. Chaque technologie a ses forces et ses faiblesses, et l'utilisation prévue d'un système de synthèse détermine généralement l'approche utilisée.

Synthèse par concaténation
Article principal : Synthèse concaténée
La synthèse concaténative est basée sur la concaténation (l'enchaînement) de segments de parole enregistrés. En général, la synthèse concaténative produit la parole synthétisée la plus naturelle. Cependant, les différences entre les variations naturelles de la parole et la nature des techniques automatisées de segmentation des formes d'onde entraînent parfois des décalages audibles dans la sortie. Il existe trois sous-types principaux de synthèse concaténative.

Synthèse par sélection d'unités
La synthèse par sélection d'unités utilise de grandes bases de données de parole enregistrée. Lors de la création de la base de données, chaque énoncé enregistré est segmenté en certains ou tous les éléments suivants : phones individuels, diphones, demi-phones, syllabes, morphèmes, mots, expressions et phrases. Généralement, la division en segments est effectuée à l'aide d'un système de reconnaissance vocale spécialement modifié et réglé sur un mode d'"alignement forcé", avec quelques corrections manuelles par la suite, à l'aide de représentations visuelles telles que la forme d'onde et le spectrogramme. Un index des unités de la base de données vocales est ensuite créé sur la base de la segmentation et de paramètres acoustiques tels que la fréquence fondamentale (hauteur), la durée, la position dans la syllabe et les phones avoisinants. Au moment de l'exécution, l'énoncé cible souhaité est créé en déterminant la meilleure chaîne d'unités candidates à partir de la base de données (sélection d'unités). Ce processus est généralement réalisé à l'aide d'un arbre de décision spécialement pondéré.

La sélection d'unités offre le plus grand naturel, car elle n'applique qu'une petite quantité de traitement numérique du signal (DSP) à la parole enregistrée. Le traitement numérique du signal rend souvent la parole enregistrée moins naturelle, bien que certains systèmes utilisent une petite quantité de traitement du signal au point de concaténation pour lisser la forme d'onde. Le résultat des meilleurs systèmes de sélection d'unités est souvent indiscernable des voix humaines réelles, en particulier dans les contextes pour lesquels le système TTS a été réglé. Toutefois, pour obtenir un naturel maximal, les bases de données vocales de sélection d'unités doivent être très volumineuses, certains systèmes pouvant atteindre des gigaoctets de données enregistrées, représentant des dizaines d'heures de parole. En outre, les algorithmes de sélection d'unités sont connus pour sélectionner des segments à un endroit qui donne lieu à une synthèse moins qu'idéale (par exemple, des mots mineurs deviennent flous), même lorsqu'un meilleur choix existe dans la base de données. Récemment, des chercheurs ont proposé diverses méthodes automatisées pour détecter les segments non naturels dans les systèmes de synthèse vocale de sélection d'unités.

Synthèse diphonique
La synthèse diphonique utilise une base de données minimale contenant tous les diphones (transitions de son à son) présents dans une langue. Le nombre de diphones dépend de la phonotactique de la langue : par exemple, l'espagnol a environ 800 diphones, et l'allemand environ 2500. Dans la synthèse diphonique, un seul exemple de chaque diphone est contenu dans la base de données vocales. Au moment de l'exécution, la prosodie cible d'une phrase est superposée à ces unités minimales au moyen de techniques de traitement numérique du signal telles que le codage prédictif linéaire, PSOLA ou MBROLA, ou de techniques plus récentes telles que la modification de la hauteur dans le domaine de la source à l'aide de la transformée en cosinus discrète. La synthèse diphonique souffre des défauts sonores de la synthèse concaténative et de la nature robotique de la synthèse des formants, et présente peu d'avantages de l'une ou l'autre approche, si ce n'est sa petite taille. En tant que telle, son utilisation dans les applications commerciales est en déclin,[citation nécessaire] bien qu'elle continue d'être utilisée dans la recherche parce qu'il existe un certain nombre d'implémentations logicielles disponibles gratuitement. Un des premiers exemples de synthèse Diphone est un robot enseignant, Leachim, inventé par Michael J. Freeman. Leachim contenait des informations sur le programme de la classe et certaines informations biographiques sur les élèves pour lesquels il était programmé. Il a été testé dans une classe de quatrième année dans le Bronx, à New York.

Synthèse spécifique à un domaine
La synthèse spécifique à un domaine concatène des mots et des phrases préenregistrés pour créer des énoncés complets. Elle est utilisée dans des applications où la variété des textes produits par le système est limitée à un domaine particulier, comme les annonces d'horaires de transport en commun ou les bulletins météorologiques. Cette technologie est très simple à mettre en œuvre et est utilisée commercialement depuis longtemps, dans des dispositifs tels que les horloges parlantes et les calculatrices. Le niveau de naturel de ces systèmes peut être très élevé parce que la variété des types de phrases est limitée et qu'ils correspondent étroitement à la prosodie et à l'intonation des enregistrements originaux[citation nécessaire].

Comme ces systèmes sont limités par les mots et les phrases de leurs bases de données, ils ne sont pas polyvalents et ne peuvent synthétiser que les combinaisons de mots et de phrases avec lesquelles ils ont été préprogrammés. Le mélange de mots dans une langue parlée naturellement peut toutefois poser des problèmes si les nombreuses variations ne sont pas prises en compte. Par exemple, dans les dialectes non rhétiques de l'anglais, le "r" dans des mots comme "clear" /ˈklɪə/ n'est généralement prononcé que lorsque le mot suivant a une voyelle comme première lettre (par exemple, "clear out" est réalisé comme /ˌklɪəɹˈʌʊt/). De même, en français, de nombreuses consonnes finales ne sont plus muettes si elles sont suivies d'un mot commençant par une voyelle, un effet appelé liaison. Cette alternance ne peut être reproduite par un simple système de concaténation de mots, qui nécessiterait une complexité supplémentaire pour être sensible au contexte.

Synthèse des formants
La synthèse formantielle n'utilise pas d'échantillons de parole humaine au moment de l'exécution. Au lieu de cela, la sortie vocale synthétisée est créée à l'aide d'une synthèse additive et d'un modèle acoustique (synthèse par modélisation physique) Des paramètres tels que la fréquence fondamentale, le voisement et les niveaux de bruit sont modifiés au fil du temps pour créer une forme d'onde de la parole artificielle. Cette méthode est parfois appelée synthèse basée sur des règles ; cependant, de nombreux systèmes concaténatifs comportent également des composants basés sur des règles. De nombreux systèmes basés sur la technologie de synthèse des formants génèrent une parole artificielle à consonance robotique qui ne pourrait jamais être confondue avec la parole humaine. Cependant, un système de synthèse vocale n'a pas toujours pour objectif d'offrir un maximum de naturel, et les systèmes de synthèse de formants présentent des avantages par rapport aux systèmes concaténatifs. La parole synthétisée par formants peut être intelligible de manière fiable, même à des vitesses très élevées, en évitant les problèmes acoustiques qui affectent généralement les systèmes concaténatifs. La synthèse vocale à grande vitesse est utilisée par les malvoyants pour naviguer rapidement dans les ordinateurs à l'aide d'un lecteur d'écran. Les synthétiseurs de formants sont généralement des programmes plus petits que les systèmes concaténatifs, car ils ne disposent pas d'une base de données d'échantillons vocaux. Ils peuvent donc être utilisés dans des systèmes embarqués, où la mémoire et la puissance du microprocesseur sont particulièrement limitées. Comme les systèmes basés sur les formants contrôlent entièrement tous les aspects de la parole produite, une grande variété de prosodies et d'intonations peut être produite, transmettant non seulement des questions et des déclarations, mais aussi une variété d'émotions et de tons de voix.

Parmi les exemples de contrôle de l'intonation en temps non réel mais très précis dans la synthèse de formants, on peut citer le travail effectué à la fin des années 1970 pour le jouet Speak & Spell de Texas Instruments, et au début des années 1980 pour les machines d'arcade de Sega et de nombreux jeux d'arcade d'Atari, Inc. utilisant les puces LPC TMS5220. La création d'une intonation correcte pour ces projets était laborieuse, et les résultats n'ont pas encore été égalés par les interfaces de synthèse vocale en temps réel.

Synthèse articulatoire
La synthèse articulatoire fait référence aux techniques informatiques de synthèse de la parole basées sur des modèles du conduit vocal humain et des processus d'articulation qui s'y déroulent. Le premier synthétiseur articulatoire régulièrement utilisé pour des expériences de laboratoire a été développé aux laboratoires Haskins au milieu des années 1970 par Philip Rubin, Tom Baer et Paul Mermelstein. Ce synthétiseur, connu sous le nom d'ASY, était basé sur des modèles de conduit vocal développés aux Bell Laboratories dans les années 1960 et 1970 par Paul Mermelstein, Cecil Coker et leurs collègues.

Jusqu'à récemment, les modèles de synthèse articulatoire n'ont pas été incorporés dans les systèmes commerciaux de synthèse de la parole. Une exception notable est le système basé sur NeXT développé et commercialisé à l'origine par Trillium Sound Research, une entreprise dérivée de l'Université de Calgary, où une grande partie de la recherche originale a été menée. Après la disparition des différentes incarnations de NeXT (créé par Steve Jobs à la fin des années 1980 et fusionné avec Apple Computer en 1997), le logiciel Trillium a été publié sous la licence publique générale GNU, les travaux se poursuivant sous le nom de gnuspeech. Le système, commercialisé pour la première fois en 1994, fournit une conversion texte-parole complète basée sur l'articulation en utilisant un guide d'ondes ou une ligne de transmission analogique des voies orales et nasales humaines contrôlées par le "modèle de région distinctive" de Carré.

Des synthétiseurs plus récents, développés par Jorge C. Lucero et ses collègues, intègrent des modèles de biomécanique des cordes vocales, d'aérodynamique glottale et de propagation des ondes acoustiques dans les bronches, la trachée, les cavités nasales et orales, et constituent donc des systèmes complets de simulation de la parole basée sur la physique.
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