Audiobook readers play with their voices to emphasize some text passages, highlight discourse changes or significant events, or in order to make listening easier and entertaining. A dialog is a central passage in audiobooks where the reader applies significant voice transformation, mainly prosodic modifications, to realize character properties and changes. However, these intra-speaker modifications are hard to reproduce with simple text-to-speech synthesis. The manner of vocalizing characters involved in a given story depends on the text style and differs from one speaker to another. In this work, this problem is investigated through the prism of voice conversion. We propose to explore modifying the narrator’s voice to fit the context of the story, such as the character who is speaking, using voice conversion. To this end, two complementary experiments are designed: the first one aims to assess the quality of our Phonetic PosteriorGrams (PPG)-based voice conversion system using parallel data. Subjective evaluations with naive raters are conducted to estimate the quality of the signal generated and the speaker similarity. The second experiment applies an intra-speaker voice conversion, considering narration passages and direct speech passages as two distinct speakers. Data are then nonparallel and the dissimilarity between character and narrator is subjectively measured.

Pour synthétiser automatiquement et de manière expressive des livres audio, il est nécessaire de connaître le type des discours à oraliser. Ceci étant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours évoluent souvent entre de la narration, du récitatif, du discours direct, du discours rapporté, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons présenter un outil qui a été développé à partir de l’analyse d’un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Mystères de Paris) et qui prend comme unité de base pour l’analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de déterminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais également d’annoter l’extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d’incises de citation où le narrateur reprend la parole dans une séquence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l’outil atteint un taux de 89 % de bonne détection.