R6sum6. Dans le cadre des travaux sur la d6tection des pathologies laryng6es par analyses acoustiques, plusieurs traits acoustiques ont 6t6 propos6s. L'6valuation de ieur pouvoir discriminatif a 6t6 effectu6e, soit

In order to detect laryngeal pathologies by acoustic analysis of the speech wave, several acoustic features have been proposed in literature. The evaluation of their individual performance in discriminating between normal and pathological speakers has been done either qualitatively by inspection or by classical statistical analysis, it seems that the evaluation of a whole set of acoustic features has never been done without explicit reference to a decision model. On the other hand there are strong indications that the distributions underlying the features space are multimodal. In order to evaluate quantitatively their discrimination power without reference to a statistical model, we performed a clustering analysis on a set of six well-known acoustic features. The features were computed from the acoustic signal of the steady vowel /a /ut tered by 37 normal speakers and by 24 dysphonic speakers. The results confirm the good performance of the pitch and amplitude perturbation measures reported elsewhere. On the contrary, the acoustic features solely defined on the residue signal show poor discrimination ability. Zusammenfassung. Ftir die Erkennung anomaler Verhiiltnisse im Larynx mit akustischen Analyseverfahren sind in der Literatur unterschiedliche akustische Merkmale vorgeschlagen worden. Die Beurteilung ihrer Leistung bei der Unterscheidung von normaler und pathologischer Stimme erfolgte cntweder im Rtickgriff auf visuelle 0berprtifung oder klassische statistische Methoden. Unseres Wissens wurde die diskriminatorische Leistung yon Gruppen akustischer Merkmale bislang stets mit ausdriicklichem Bezug auf ein gegebenes Entscheidungsmodell berechnet. Es gibt jedoch deutliche Anzeichen dafiir, dass die dem Merkmalsraum unterliegenden Verteilungen multimodal sind. Mit dem Ziel einer quantitative Sch~itzung ihrer diskriminatorischen Leistung ohne Bezug auf ein gegebenes statistisches Modell wenden wir eine Clusteranalyse auf eine Gruppe aus sechs akustischen Merkmalen an. Ein dem statischen / a / entsprechendes akustisches Signal, welches yon 37 Sprechern mit normalen und 24 Sprechern mit dysphonischen Stimmverhiiltn~ssen erzeugt wurde, dient als Grundlage der Berechnungen. Die Ergebnisse bestiitigen erneut die gute Leistung der Periodizitiitsschwankungen (in Bezug auf Zeit und Amplitude). Dagegen zeigen die akustischen Merkmale des Restsignals nur geringe Diskriminationsleistung. R6sum6. Dans le cadre des travaux sur la d6tection des pathologies laryng6es par analyses acoustiques, plusieurs traits acoustiques ont 6t6 propos6s. L'6valuation de ieur pouvoir discriminatif a 6t6 effectu6e, soit par des m6thodes statistiques classiques, soit par inspection visuelle. A notre connaissance, la performance discriminative d'un ensemble d'attributs acoustiques a toujours 6t6 ~valu6¢ en se r6f6rant explicitement/~ un mod61e de d6cision. Par ailleurs, tout laisse supposer que ies distributions sousjacentes/~ respace des traits sont multimodales. En vue d'6valuer quantitativement et sans r6f6rence/~ un mod61e statistique, le pouvoir de s6paration de ces traits, nous effectuons une analyse typologique sur un ensemble de six attributs. Les calculs sont 6tablis /~ partir du signal acoustique associ6/i la voyelle s tab le /a / , prononc6.e par 37 Iocuteurs normaux et 24 locuteurs dysphoniques. Les r6sultats de ranalyse confirment les bonnes performances des indices de pert"rbation de la p6riodicit6 (en dur6e et en amplitude). Par contre, les attributs propres au signal r6siduel ne font preuve que d'un faible pouvoir de s6paration.