L’objectif de cette thèse est de concevoir et de construire, un système Text-To-Speech (TTS) haute qualité à base de HMM (Hidden Markov Model) pour le vietnamien, une langue tonale. Le système est appelé VTED (Vietnamese TExt-to-speech Development system). Au vu de la grande importance de tons lexicaux, un tonophone” – un allophones dans un contexte tonal – a été proposé comme nouvelle unité de la parole dans notre système de TTS. Un nouveau corpus d’entraînement, VDTS (Vietnamese Di-Tonophone Speech corpus), a été conçu à partir d’un grand texte brut pour une couverture de 100% de di-phones tonalisés (di-tonophones) en utilisant l’algorithme glouton. Un total d’environ 4000 phrases ont été enregistrées et pré-traitées comme corpus d’apprentissage de VTED.Dans la synthèse de la parole sur la base de HMM, bien que la durée de pause puisse être modélisée comme un phonème, l’apparition de pauses ne peut pas être prédite par HMM. Les niveaux de phrasé ne peuvent pas être complètement modélisés avec des caractéristiques de base. Cette recherche vise à obtenir un découpage automatique en groupes intonatifs au moyen des seuls indices de durée. Des blocs syntaxiques constitués de phrases syntaxiques avec un nombre borné de syllabes (n), ont été proposés pour prévoir allongement final (n = 6) et pause apparente (n = 10). Des améliorations pour allongement final ont été effectuées par des stratégies de regroupement des blocs syntaxiques simples. La qualité du modèle prédictive J48-arbre-décision pour l’apparence de pause à l’aide de blocs syntaxiques, combinée avec lien syntaxique et POS (Part-Of-Speech) dispose atteint un F-score de 81,4 % (Précision = 87,6 %, Recall = 75,9 %), beaucoup mieux que le modèle avec seulement POS (F-score=43,6%) ou un lien syntaxique (F-score=52,6%).L’architecture du système a été proposée sur la base de l’architecture HTS avec une extension d’une partie traitement du langage naturel pour le Vietnamien. L’apparence de pause a été prédit par le modèle proposé. Les caractéristiques contextuelles incluent les caractéristiques d’identité de “tonophones”, les caractéristiques de localisation, les caractéristiques liées à la tonalité, et les caractéristiques prosodiques (POS, allongement final, niveaux de rupture). Mary TTS a été choisi comme plateforme pour la mise en oeuvre de VTED. Dans le test MOS (Mean Opinion Score), le premier VTED, appris avec les anciens corpus et des fonctions de base, était plutôt bonne, 0,81 (sur une échelle MOS 5 points) plus élevé que le précédent système – HoaSung (lequel utilise la sélection de l’unité non-uniforme avec le même corpus) ; mais toujours 1,2-1,5 point de moins que le discours naturel. La qualité finale de VTED, avec le nouveau corpus et le modèle de phrasé prosodique, progresse d’environ 1,04 par rapport au premier VTED, et son écart avec le langage naturel a été nettement réduit. Dans le test d’intelligibilité, le VTED final a reçu un bon taux élevé de 95,4%, seulement 2,6% de moins que le discours naturel, et 18% plus élevé que le premier. Le taux d’erreur du premier VTED dans le test d’intelligibilité générale avec le carré latin test d’environ 6-12% plus élevé que le langage naturel selon des niveaux de syllabe, de ton ou par phonème. Le résultat final ne s’écarte de la parole naturelle que de 0,4-1,4%.