Optimització perceptiva dels sistemes de síntesi de la parla basats en selecció d’unitats mitjançant algorismes genètics interactius actius

Resumo

Els sistemes de conversió de text en parla (CTP-SU) s'encarreguen de produir veu sintètica a partir d'un text d'entrada. Els CTP basats en selecció d'unitats (CTP-SU) recuperen la millor seqüència d'unitats de veu enregistrades prèviament en una base de dades (corpus). La recuperació es realitza mitjançant algorismes de programació dinàmica i una funció de cost ponderada. La ponderació de la funció de cost es realitza típicament de forma manual per part d'un expert. No obstant, l'ajust manual resulta costós des d'un punt de vista de coneixement prèvi, i imprecís en la seva execució. Per tal d'ajustar els pesos de la funció de cost, aquesta tesi parteix de la prova de viabilitat d'ajust perceptiu presentada per Alías (2006) que empra algorismes genètics interactius actius (active interactive Genetic Algorithm - aiGA). Aquesta tesi doctoral investiga les diferents problemàtiques que es presenten en aplicar els aiGAs en l'ajust de pesos d'un CTP-SU en un context real de selecció d'unitats. Primerament la tesi realitza un estudi de l'estat de l'art en l'ajust de pesos. Tot seguit, repassa la idoneïtat de la computació evolutiva interactiva per realitzar l'ajust revisant amb profunditat el treball previ. Llavors es presenten i es validen les propostes de millora. Les quatre línies mestres que guien les contribucions d'aquesta tesi són: la precisió en l'ajust dels pesos, la robustesa dels pesos obtinguts, l'aplicabilitat de la metodologia per qualsevol funció de cost i el consens dels pesos obtinguts incorporant el criteri de diferents usuaris. En termes de precisió la tesi proposa realitzar l'ajust perceptiu per diferents tipus (clústers) d'unitats respectant les seves peculiaritats fonètiques i contextuals. En termes de robustesa la tesi incorpora diferents mètriques evolutives (indicadors) que avaluen aspectes com l'ambigüitat en la cerca, la convergència d'un usuari o el nivell de consens entre diferents usuaris. Posteriorment, per estudiar l'aplicabilitat de la metodologia proposada s'ajusten perceptivament diferents pesos que combinen informació lingüística i simbòlica. La última contribució d'aquesta tesi estudia l'idoneïtat dels models latents per modelar les preferències dels diferents usuaris i obtenir una solució de consens. Paral•lelament, per fer el pas d'una prova de viabilitat a un entorn real de selecció d'unitats es treballa amb un corpus d'extensió mitjana (1.9h) etiquetat automàticament. La tesi permet concloure que l'aiGA a nivell de clúster és una metodologia altament competitiva respecte les altres tècniques d'ajust presents en l'estat de l'art.