Le travail présenté dans cette thèse est basé sur l'étude d'un phénomène appelé convergence phonétique qui postule que deux interlocuteurs en interaction vont avoir tendance à adapter leur façon de parler à leur interlocuteur dans un but communicatif. Nous avons donc mis en place un paradigme appelé " Dominos verbaux " afin de collecter un corpus large pour caractériser ce phénomène, le but final étant de doter un agent conversationnel animé de cette capacité d'adaptation afin d'améliorer la qualité des interactions homme-machine.Nous avons mené différentes études pour étudier le phénomène entre des paires d'inconnus, d'amis de longue date, puis entre des personnes provenant de la même famille. On s'attend à ce que l'amplitude de la convergence soit liée à la distance sociale entre les deux interlocuteurs. On retrouve bien ce résultat. Nous avons ensuite étudié l'impact de la connaissance de la cible linguistique sur l'adaptation. Pour caractériser la convergence phonétique, nous avons développé deux méthodes : la première basée sur une analyse discriminante linéaire entre les coefficients MFCC de chaque locuteur, la seconde utilisant la reconnaissance de parole. La dernière méthode nous permettra par la suite d'étudier le phénomène en condition moins contrôlée.Finalement, nous avons caractérisé la convergence phonétique à l'aide d'une mesure subjective en utilisant un nouveau test de perception basé sur la détection " en ligne " d'un changement de locuteur. Le test a été réalisé à l'aide signaux extraits des interactions mais également avec des signaux obtenus avec une synthèse adaptative basé sur la modélisation HNM. Nous avons obtenus des résultats comparables démontrant ainsi la qualité de notre synthèse adaptative.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00822871 |
| Date | 03 July 2012 |
| Creators | Lelong, Amelie |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0025 seconds