Phon\'etisation statistique adaptable d'\'enonc\'es pour le fran\ccais (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ )

Les m{\'e}thodes classiques de phon{\'e}tisation d{'}{\'e}nonc{\'e}s concat{\`e}nent les prononciations hors-contexte des mots. Ce type d{'}approches est trop faible pour certaines langues, comme le fran{\c{c}}ais, o{\`u} les transitions entre les mots impliquent des modifications de prononciation. De plus, cela rend difficile la mod{\'e}lisation de strat{\'e}gies de prononciation globales, par exemple pour mod{\'e}liser un locuteur ou un accent particulier. Pour palier ces probl{\`e}mes, ce papier pr{\'e}sente une approche originale pour la phon{\'e}tisation du fran{\c{c}}ais afin de g{\'e}n{\'e}rer des variantes de prononciation dans le cas d{'}{\'e}nonc{\'e}s. Par l{'}emploi de champs al{\'e}atoires conditionnels et de transducteurs finis pond{\'e}r{\'e}s, cette approche propose un cadre statistique particuli{\`e}rement souple et adaptable. Cette approche est {\'e}valu{\'e}e sur un corpus de mots isol{\'e}s et sur un corpus d{'}{\'e}nonc{\'e}s prononc{\'e}s.