Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voix
Résumé
Dubbing aims to broadcast a multimedia document to a larger audience. The process that consists in
selecting a voice in a target language is referred as voice casting and it is performed by a human. This
selection is not only based on acoustic similarity between two voices. Actually, it is suppported by
more subjective criteria such as emotions, sociocultural choices... In this paper we propose a siamese
neural networks based approach measuring proximity between the original voice and the dubbed
one. The concept of similarity we want to model does not only consider the acoustic part of a voice,
also it takes into account spectators receptive concerns. We perform a statistical test to evaluate our
model. Our results show that there is an information in the acoustic parameters that allows a voice to
be associated with another one with respect to a particular character.
Le doublage vocal d'une œuvre culturelle permet sa diffusion vers une audience plus large. Le processus de sélection de voix dans une nouvelle langue, intégralement réalisé par un opérateur humain, est appelé casting vocal. Cette sélection dépasse le simple cadre de la proximité acoustique entre deux voix, intégrant de nombreux critères plus subjectifs qui peuvent être liés notamment à des choix socioculturels, émotionnels... Dans ce papier, nous proposons une approche par réseaux de neurones siamois mesurant la proximité entre la voix originale et la voix dans la langue cible, en intégrant la notion de similarité entre les voix non pas d'un point de vue purement acoustique mais également réceptif. Les premiers résultats obtenus montrent, grâce à un test d'hypothèse statistique, que des informations sont contenues dans les paramètres acoustiques pour un même personnage permettant à une voix d'être associée à une autre.
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