import{S as te,i as ae,s as ne,e as l,k as v,w as le,t as d,M as ie,c as i,d as s,m as f,a as o,x as oe,h as p,b as j,G as a,g as n,y as re,L as ue,q as de,o as pe,B as ce,v as me}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as ve}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";function fe(F){let r,M,u,c,x,h,N,S,T,P,y,I,w,q,G,g,m,H,L,J,R,$,b,U,C,_,z,O,E,D,A;return h=new ve({}),{c(){r=l("meta"),M=v(),u=l("h1"),c=l("a"),x=l("span"),le(h.$$.fragment),N=v(),S=l("span"),T=d("\xC9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale"),P=v(),y=l("p"),I=d(`Pendant la p\xE9riode d\u2019entra\xEEnement, les mod\xE8les de synth\xE8se vocale optimisent la perte d\u2019erreur quadratique moyenne (ou l\u2019erreur absolue moyenne) entre les valeurs pr\xE9dites du spectrogramme et celles g\xE9n\xE9r\xE9es. La MSE et la MAE encouragent toutes deux le mod\xE8le \xE0 minimiser la diff\xE9rence entre les spectrogrammes pr\xE9dits et les spectrogrammes cibles.
Toutefois, \xE9tant donn\xE9 que la synth\xE8se vocale est un probl\xE8me d\u2019association un-\xE0-plusieurs, c\u2019est-\xE0-dire que le spectrogramme de sortie pour un texte donn\xE9 peut \xEAtre repr\xE9sent\xE9 de nombreuses mani\xE8res diff\xE9rentes, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale qui en r\xE9sultent est beaucoup plus difficile.`),w=v(),q=l("p"),G=d("Contrairement \xE0 de nombreuses autres t\xE2ches informatiques qui peuvent \xEAtre mesur\xE9es objectivement \xE0 l\u2019aide de param\xE8tres quantitatifs, tels que l\u2019exactitude ou la pr\xE9cision, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale repose en grande partie sur une analyse humaine subjective."),g=v(),m=l("p"),H=d("L\u2019une des m\xE9thodes d\u2019\xE9valuation les plus couramment employ\xE9es pour les syst\xE8mes de reconnaissance vocale consiste \xE0 r\xE9aliser des \xE9valuations qualitatives \xE0 l\u2019aide de scores d\u2019opinion moyens (MOS pour "),L=l("em"),J=d("mean opinion scores"),R=d("). Le MOS est un syst\xE8me de notation subjectif qui permet aux \xE9valuateurs humains de noter la qualit\xE9 per\xE7ue de la parole synth\xE9tis\xE9e sur une \xE9chelle de 1 \xE0 5. Ces scores sont g\xE9n\xE9ralement recueillis lors de tests d\u2019\xE9coute, au cours desquels des participants humains \xE9coutent et \xE9valuent des \xE9chantillons de parole synth\xE9tis\xE9e."),$=v(),b=l("p"),U=d("L\u2019une des principales raisons pour lesquelles il est difficile de d\xE9velopper des mesures objectives pour l\u2019\xE9valuation de la synth\xE8se vocale est la nature subjective de la perception de la parole. Les auditeurs humains ont des pr\xE9f\xE9rences et des sensibilit\xE9s diverses pour diff\xE9rents aspects de la parole, notamment la prononciation, l\u2019intonation, le naturel et la clart\xE9. Saisir ces nuances perceptives avec une seule valeur num\xE9rique est une t\xE2che ardue. En m\xEAme temps, la subjectivit\xE9 de l\u2019\xE9valuation humaine rend difficile la comparaison et l\u2019\xE9talonnage de diff\xE9rents syst\xE8mes de traitement de la parole."),C=v(),_=l("p"),z=d("En outre, ce type d\u2019\xE9valuation peut n\xE9gliger certains aspects importants de la synth\xE8se vocale, tels que le naturel, l\u2019expressivit\xE9 et l\u2019impact \xE9motionnel. Ces qualit\xE9s sont difficiles \xE0 quantifier objectivement mais sont tr\xE8s importantes dans les applications o\xF9 la parole synth\xE9tis\xE9e doit transmettre des qualit\xE9s humaines et susciter des r\xE9actions \xE9motionnelles appropri\xE9es."),O=v(),E=l("p"),D=d("En r\xE9sum\xE9, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale est une t\xE2che complexe en raison de l\u2019absence d\u2019une mesure v\xE9ritablement objective. La m\xE9thode d\u2019\xE9valuation la plus courante, le MOS, repose sur une analyse humaine subjective. Bien qu\u2019il fournisse des informations pr\xE9cieuses sur la qualit\xE9 de la parole synth\xE9tis\xE9e, il introduit \xE9galement de la variabilit\xE9 et de la subjectivit\xE9."),this.h()},l(e){const t=ie('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);r=i(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(s),M=f(e),u=i(e,"H1",{class:!0});var k=o(u);c=i(k,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var K=o(c);x=i(K,"SPAN",{});var Q=o(x);oe(h.$$.fragment,Q),Q.forEach(s),K.forEach(s),N=f(k),S=i(k,"SPAN",{});var V=o(S);T=p(V,"\xC9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale"),V.forEach(s),k.forEach(s),P=f(e),y=i(e,"P",{});var W=o(y);I=p(W,`Pendant la p\xE9riode d\u2019entra\xEEnement, les mod\xE8les de synth\xE8se vocale optimisent la perte d\u2019erreur quadratique moyenne (ou l\u2019erreur absolue moyenne) entre les valeurs pr\xE9dites du spectrogramme et celles g\xE9n\xE9r\xE9es. La MSE et la MAE encouragent toutes deux le mod\xE8le \xE0 minimiser la diff\xE9rence entre les spectrogrammes pr\xE9dits et les spectrogrammes cibles.
Toutefois, \xE9tant donn\xE9 que la synth\xE8se vocale est un probl\xE8me d\u2019association un-\xE0-plusieurs, c\u2019est-\xE0-dire que le spectrogramme de sortie pour un texte donn\xE9 peut \xEAtre repr\xE9sent\xE9 de nombreuses mani\xE8res diff\xE9rentes, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale qui en r\xE9sultent est beaucoup plus difficile.`),W.forEach(s),w=f(e),q=i(e,"P",{});var X=o(q);G=p(X,"Contrairement \xE0 de nombreuses autres t\xE2ches informatiques qui peuvent \xEAtre mesur\xE9es objectivement \xE0 l\u2019aide de param\xE8tres quantitatifs, tels que l\u2019exactitude ou la pr\xE9cision, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale repose en grande partie sur une analyse humaine subjective."),X.forEach(s),g=f(e),m=i(e,"P",{});var B=o(m);H=p(B,"L\u2019une des m\xE9thodes d\u2019\xE9valuation les plus couramment employ\xE9es pour les syst\xE8mes de reconnaissance vocale consiste \xE0 r\xE9aliser des \xE9valuations qualitatives \xE0 l\u2019aide de scores d\u2019opinion moyens (MOS pour "),L=i(B,"EM",{});var Y=o(L);J=p(Y,"mean opinion scores"),Y.forEach(s),R=p(B,"). Le MOS est un syst\xE8me de notation subjectif qui permet aux \xE9valuateurs humains de noter la qualit\xE9 per\xE7ue de la parole synth\xE9tis\xE9e sur une \xE9chelle de 1 \xE0 5. Ces scores sont g\xE9n\xE9ralement recueillis lors de tests d\u2019\xE9coute, au cours desquels des participants humains \xE9coutent et \xE9valuent des \xE9chantillons de parole synth\xE9tis\xE9e."),B.forEach(s),$=f(e),b=i(e,"P",{});var Z=o(b);U=p(Z,"L\u2019une des principales raisons pour lesquelles il est difficile de d\xE9velopper des mesures objectives pour l\u2019\xE9valuation de la synth\xE8se vocale est la nature subjective de la perception de la parole. Les auditeurs humains ont des pr\xE9f\xE9rences et des sensibilit\xE9s diverses pour diff\xE9rents aspects de la parole, notamment la prononciation, l\u2019intonation, le naturel et la clart\xE9. Saisir ces nuances perceptives avec une seule valeur num\xE9rique est une t\xE2che ardue. En m\xEAme temps, la subjectivit\xE9 de l\u2019\xE9valuation humaine rend difficile la comparaison et l\u2019\xE9talonnage de diff\xE9rents syst\xE8mes de traitement de la parole."),Z.forEach(s),C=f(e),_=i(e,"P",{});var ee=o(_);z=p(ee,"En outre, ce type d\u2019\xE9valuation peut n\xE9gliger certains aspects importants de la synth\xE8se vocale, tels que le naturel, l\u2019expressivit\xE9 et l\u2019impact \xE9motionnel. Ces qualit\xE9s sont difficiles \xE0 quantifier objectivement mais sont tr\xE8s importantes dans les applications o\xF9 la parole synth\xE9tis\xE9e doit transmettre des qualit\xE9s humaines et susciter des r\xE9actions \xE9motionnelles appropri\xE9es."),ee.forEach(s),O=f(e),E=i(e,"P",{});var se=o(E);D=p(se,"En r\xE9sum\xE9, l\u2019\xE9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale est une t\xE2che complexe en raison de l\u2019absence d\u2019une mesure v\xE9ritablement objective. La m\xE9thode d\u2019\xE9valuation la plus courante, le MOS, repose sur une analyse humaine subjective. Bien qu\u2019il fournisse des informations pr\xE9cieuses sur la qualit\xE9 de la parole synth\xE9tis\xE9e, il introduit \xE9galement de la variabilit\xE9 et de la subjectivit\xE9."),se.forEach(s),this.h()},h(){j(r,"name","hf:doc:metadata"),j(r,"content",JSON.stringify(he)),j(c,"id","valuation-des-modles-de-synthse-vocale"),j(c,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),j(c,"href","#valuation-des-modles-de-synthse-vocale"),j(u,"class","relative group")},m(e,t){a(document.head,r),n(e,M,t),n(e,u,t),a(u,c),a(c,x),re(h,x,null),a(u,N),a(u,S),a(S,T),n(e,P,t),n(e,y,t),a(y,I),n(e,w,t),n(e,q,t),a(q,G),n(e,g,t),n(e,m,t),a(m,H),a(m,L),a(L,J),a(m,R),n(e,$,t),n(e,b,t),a(b,U),n(e,C,t),n(e,_,t),a(_,z),n(e,O,t),n(e,E,t),a(E,D),A=!0},p:ue,i(e){A||(de(h.$$.fragment,e),A=!0)},o(e){pe(h.$$.fragment,e),A=!1},d(e){s(r),e&&s(M),e&&s(u),ce(h),e&&s(P),e&&s(y),e&&s(w),e&&s(q),e&&s(g),e&&s(m),e&&s($),e&&s(b),e&&s(C),e&&s(_),e&&s(O),e&&s(E)}}}const he={local:"valuation-des-modles-de-synthse-vocale",title:"\xC9valuation des mod\xE8les de synth\xE8se vocale"};function ye(F){return me(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class _e extends te{constructor(r){super();ae(this,r,ye,fe,ne,{})}}export{_e as default,he as metadata};
