import{S as Js,i as Gs,s as Ks,e as n,k as p,w as ie,t as a,M as Bs,c as r,d as s,m as c,a as i,x as le,h as o,b as u,G as t,g as d,y as ae,L as Ds,q as oe,o as ue,B as de,v as Os}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as pe}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";function Us(hs){let f,ce,g,S,G,j,Pe,K,Ce,me,m,ze,Re,Ie,B,Me,Ne,he,M,He,ve,h,Ve,D,Je,Ge,O,Ke,Be,fe,b,L,U,w,De,Z,Oe,ge,k,A,Ue,Ze,be,q,_,F,P,Fe,Q,Qe,qe,T,y,W,C,We,X,Xe,Te,z,R,Ye,es,xe,x,E,Y,I,ss,ee,ts,Se,N,ns,Le,v,se,rs,is,te,ls,as,ne,os,_e,$,us,re,ds,ps,ye;return j=new pe({}),w=new pe({}),P=new pe({}),C=new pe({}),I=new pe({}),{c(){f=n("meta"),ce=p(),g=n("h1"),S=n("a"),G=n("span"),ie(j.$$.fragment),Pe=p(),K=n("span"),Ce=a("Jeux de donn\xE9es de synth\xE8se vocale"),me=p(),m=n("p"),ze=a(`La t\xE2che de synth\xE8se vocale comporte une s\xE9rie de d\xE9fis.
Tout d\u2019abord, tout comme dans la reconnaissance automatique de la parole discut\xE9e pr\xE9c\xE9demment, l\u2019alignement entre le texte et la parole peut \xEAtre d\xE9licat.`),Re=n("br"),Ie=a(`
Cependant, contrairement \xE0 l\u2019ASR,  le TTS est un probl\xE8me d\u2019association `),B=n("strong"),Me=a("un-\xE0-plusieurs"),Ne=a(", c\u2019est-\xE0-dire que le m\xEAme texte peut \xEAtre synth\xE9tis\xE9 de diff\xE9rentes mani\xE8res. Pensez \xE0 la diversit\xE9 des voix et des styles de parole dans le discours que vous entendez quotidiennement : chaque personne a une fa\xE7on diff\xE9rente de prononcer la m\xEAme phrase, mais elles sont toutes valides et correctes. M\xEAme des sorties diff\xE9rentes (spectrogrammes ou formes d\u2019ondes audio) peuvent correspondre \xE0 la m\xEAme r\xE9alit\xE9 de terrain. Le mod\xE8le doit apprendre \xE0 g\xE9n\xE9rer la dur\xE9e et le timing corrects pour chaque phon\xE8me, mot ou phrase, ce qui peut \xEAtre difficile, en particulier pour les phrases longues et complexes."),he=p(),M=n("p"),He=a("Ensuite, il y a le probl\xE8me de la d\xE9pendance : la langue a un aspect temporel, et comprendre le sens d\u2019une phrase n\xE9cessite souvent de tenir compte du contexte des mots environnants. Il est crucial de s\u2019assurer que le mod\xE8le de TTS capture et conserve les informations contextuelles sur de longues s\xE9quences pour g\xE9n\xE9rer un discours coh\xE9rent et naturel."),ve=p(),h=n("p"),Ve=a("Enfin, l\u2019apprentissage des mod\xE8les de TTS n\xE9cessite g\xE9n\xE9ralement des paires de texte et des enregistrements vocaux correspondants. En plus de cela, pour s\u2019assurer que le mod\xE8le peut g\xE9n\xE9rer un discours qui sonne naturel pour diff\xE9rents locuteurs et styles de parole, les donn\xE9es doivent contenir des \xE9chantillons de discours divers et repr\xE9sentatifs de plusieurs locuteurs. La collecte de ces donn\xE9es est co\xFBteuse, prend du temps et, pour certaines langues, n\u2019est pas r\xE9alisable. Vous vous demandez peut-\xEAtre, pourquoi ne pas simplement prendre un jeu de donn\xE9es con\xE7u pour l\u2019ASR et l\u2019utiliser pour entra\xEEner un mod\xE8le TTS ? Malheureusement, ces jeux de donn\xE9es ne sont pas la meilleure option. Les caract\xE9ristiques qui le rendent b\xE9n\xE9fique pour l\u2019ASR, telles qu\u2019un bruit de fond excessif, sont g\xE9n\xE9ralement ind\xE9sirables dans le TTS. C\u2019est g\xE9nial de pouvoir transcrire la parole \xE0 partir d\u2019un enregistrement bruyant d\u2019une rue par exemple, mais pas tellement si votre assistant vocal vous r\xE9pond avec des voitures qui klaxonnent et des bruits de travaux en arri\xE8re-plan. N\xE9anmoins, certains jeux de donn\xE9es ASR peuvent parfois \xEAtre utiles pour "),D=n("em"),Je=a("finetuner"),Ge=a(`, car trouver des jeux de donn\xE9es de TTS de haute qualit\xE9, multilingues et multi-locuteurs peut \xEAtre assez difficile.
Explorons quelques ensembles de donn\xE9es adapt\xE9s au TTS que vous pouvez trouver sur le  `),O=n("em"),Ke=a("Hub"),Be=a("."),fe=p(),b=n("h2"),L=n("a"),U=n("span"),ie(w.$$.fragment),De=p(),Z=n("span"),Oe=a("LJSpeech"),ge=p(),k=n("p"),A=n("a"),Ue=a("LJSpeech"),Ze=a(" est un jeu de donn\xE9es compos\xE9 de 13 100 \xE9chantillons audio de langue anglaise jumel\xE9s \xE0 leurs transcriptions correspondantes. Le jeu de donn\xE9es contient l\u2019enregistrement d\u2019un seul locuteur lisant des phrases de 7 livres en anglais. LJSpeech est souvent utilis\xE9 comme r\xE9f\xE9rence pour \xE9valuer les mod\xE8les de TTS en raison de sa haute qualit\xE9 audio et de son contenu linguistique diversifi\xE9."),be=p(),q=n("h2"),_=n("a"),F=n("span"),ie(P.$$.fragment),Fe=p(),Q=n("span"),Qe=a("Multilingual LibriSpeech"),qe=a(`

[Multilingual LibriSpeech] (https://huggingface.co/datasets/facebook/multilingual_librispeech) est une extension multilingue du jeu de donn\xE9es LibriSpeech, qui est \xE0 la base une collection \xE0 grande \xE9chelle de livres audio lus en anglais. LibriSpeech multilingue inclus des langues suppl\xE9mentaires, telles que l'allemand, le n\xE9erlandais, l'espagnol, le fran\xE7ais, l'italien, le portugais et le polonais. 
Il propose des enregistrements audio ainsi que des transcriptions align\xE9es pour chaque langue. Le jeu de donn\xE9es fournit une ressource pr\xE9cieuse pour d\xE9velopper des syst\xE8mes et techniques TTS de synth\xE8se vocale multilingue.
`),T=n("h2"),y=n("a"),W=n("span"),ie(C.$$.fragment),We=p(),X=n("span"),Xe=a("VCTK (*Voice Cloning Toolkit*)"),Te=p(),z=n("p"),R=n("a"),Ye=a("VCTK"),es=a(` est un jeu de donn\xE9es sp\xE9cialement con\xE7u pour la recherche et le d\xE9veloppement de synth\xE8se vocale.
Il contient des enregistrements audio de 110 anglophones avec divers accents. Chaque orateur lit environ 400 phrases, qui ont \xE9t\xE9 choisies dans un journal, et un paragraphe d\u2019\xE9licitation utilis\xE9 pour les archives de l\u2019accent de la parole.
C\u2019est une ressource pr\xE9cieuse pour l\u2019entra\xEEnement de mod\xE8les de TTS avec des voix et des accents vari\xE9s, permettant une synth\xE8se vocale plus naturelle et diversifi\xE9e.`),xe=p(),x=n("h2"),E=n("a"),Y=n("span"),ie(I.$$.fragment),ss=p(),ee=n("span"),ts=a("Libri-TTS/ LibriTTS-R"),Se=a(`

[Libri-TTS/ LibriTTS-R](https://huggingface.co/datasets/cdminix/libritts-r-aligned) est un corpus multi-locuteurs d'environ 585 heures de lecture de l'anglais, pr\xE9par\xE9 par Heiga Zen avec l'aide des membres de l'\xE9quipe Google Speech et Google Brain. Le corpus LibriTTS est con\xE7u pour la recherche. Il est d\xE9riv\xE9 des mat\xE9riaux originaux (fichiers audio mp3 de LibriVox et fichiers texte du projet Gutenberg) du corpus LibriSpeech. Les principales diff\xE9rences par rapport au corpus LibriSpeech sont \xE9num\xE9r\xE9es ci-dessous : 
* Les fichiers audio sont \xE0 une fr\xE9quence d'\xE9chantillonnage de 24 kHz. 
* Le discours est divis\xE9 lors des pauses de phrase. 
* Les textes originaux et normalis\xE9s sont inclus. 
* Des informations contextuelles (par exemple, des phrases voisines) peuvent \xEAtre extraites. 
* Les \xE9nonc\xE9s avec un bruit de fond important sont exclus.
`),N=n("p"),ns=a("La conception d\u2019un bon jeu de donn\xE9es pour le TTS n\u2019est pas une t\xE2che facile car un tel jeu de donn\xE9es devrait poss\xE9der plusieurs caract\xE9ristiques cl\xE9s :"),Le=p(),v=n("ul"),se=n("li"),rs=a("Enregistrements de haute qualit\xE9 et diversifi\xE9s qui couvrent un large \xE9ventail de mod\xE8les de parole, d\u2019accents, de langues et d\u2019\xE9motions. Les enregistrements doivent \xEAtre clairs, exempts de bruit de fond et pr\xE9senter des caract\xE9ristiques naturelles de la parole."),is=p(),te=n("li"),ls=a("Chaque enregistrement audio doit \xEAtre accompagn\xE9 de sa transcription textuelle correspondante."),as=p(),ne=n("li"),os=a("Le jeu de donn\xE9es doit contenir un large \xE9ventail de contenu linguistique, y compris diff\xE9rents types de phrases, de phrases et de mots. Il devrait couvrir divers sujets, genres et domaines pour assurer la capacit\xE9 du mod\xE8le \xE0 g\xE9rer diff\xE9rents contextes linguistiques."),_e=p(),$=n("p"),us=a("La bonne nouvelle est qu\u2019il est peu probable que vous ayez \xE0 entra\xEEner un mod\xE8le de TTS \xE0 partir de z\xE9ro. Dans la section suivante, nous examinerons les mod\xE8les pr\xE9-entra\xEEn\xE9s disponibles sur le "),re=n("em"),ds=a("Hub"),ps=a("."),this.h()},l(e){const l=Bs('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);f=r(l,"META",{name:!0,content:!0}),l.forEach(s),ce=c(e),g=r(e,"H1",{class:!0});var Ee=i(g);S=r(Ee,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var vs=i(S);G=r(vs,"SPAN",{});var fs=i(G);le(j.$$.fragment,fs),fs.forEach(s),vs.forEach(s),Pe=c(Ee),K=r(Ee,"SPAN",{});var gs=i(K);Ce=o(gs,"Jeux de donn\xE9es de synth\xE8se vocale"),gs.forEach(s),Ee.forEach(s),me=c(e),m=r(e,"P",{});var H=i(m);ze=o(H,`La t\xE2che de synth\xE8se vocale comporte une s\xE9rie de d\xE9fis.
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[Multilingual LibriSpeech] (https://huggingface.co/datasets/facebook/multilingual_librispeech) est une extension multilingue du jeu de donn\xE9es LibriSpeech, qui est \xE0 la base une collection \xE0 grande \xE9chelle de livres audio lus en anglais. LibriSpeech multilingue inclus des langues suppl\xE9mentaires, telles que l'allemand, le n\xE9erlandais, l'espagnol, le fran\xE7ais, l'italien, le portugais et le polonais. 
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C\u2019est une ressource pr\xE9cieuse pour l\u2019entra\xEEnement de mod\xE8les de TTS avec des voix et des accents vari\xE9s, permettant une synth\xE8se vocale plus naturelle et diversifi\xE9e.`),ms.forEach(s),xe=c(e),x=r(e,"H2",{class:!0});var ke=i(x);E=r(ke,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Cs=i(E);Y=r(Cs,"SPAN",{});var zs=i(Y);le(I.$$.fragment,zs),zs.forEach(s),Cs.forEach(s),ss=c(ke),ee=r(ke,"SPAN",{});var Rs=i(ee);ts=o(Rs,"Libri-TTS/ LibriTTS-R"),Rs.forEach(s),ke.forEach(s),Se=o(e,`

[Libri-TTS/ LibriTTS-R](https://huggingface.co/datasets/cdminix/libritts-r-aligned) est un corpus multi-locuteurs d'environ 585 heures de lecture de l'anglais, pr\xE9par\xE9 par Heiga Zen avec l'aide des membres de l'\xE9quipe Google Speech et Google Brain. Le corpus LibriTTS est con\xE7u pour la recherche. Il est d\xE9riv\xE9 des mat\xE9riaux originaux (fichiers audio mp3 de LibriVox et fichiers texte du projet Gutenberg) du corpus LibriSpeech. Les principales diff\xE9rences par rapport au corpus LibriSpeech sont \xE9num\xE9r\xE9es ci-dessous : 
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* Les \xE9nonc\xE9s avec un bruit de fond important sont exclus.
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