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# Analyse de la voix pour la detection precoce de la demence à l'aide de reseaux de neurones

Ahmad Tay, Mihai Andries, Christophe Lohr

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To cite this version:

Ahmad Tay, Mihai Andries, Christophe Lohr. Analyse de la voix pour la detection precoce de la demence à l'aide de reseaux de neurones. 2024. hal-04849670

HAL Id: hal-04849670

https://hal.science/hal-04849670v1

Preprint submitted on 26 Dec 2024

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# Analyse de la voix pour la détection précoce de la démence
à l'aide de réseaux de neurones

## Voice analysis for early dementia detection using neural networks

Ahmad TAY<fnref n="1" />,<fnref n="2" />

Mihai ANDRIES<fnref n="1" />

Christophe LOHR<fnref n="1" />

ahmad.tay@efrei.fr

mihai.andries@imt-atlantique.fr

christophe.lohr@imt-atlantique.fr

**Résumé :**

Dans cette étude, nous proposons une méthode pour la détection précoce de la démence en utilisant des marqueurs vocaux. Notre approche se fonde sur l'extrac- tion de caractéristiques vocales à partir de la parole, suivi d'une analyse en composantes principales dépendante de la classe pour éliminer les variables redondantes et générer des variables significatives. Les variables obte- nues sont ensuite utilisées dans un algorithme d'appren- tissage automatique pour prédire de manière probabi- liste la présence de démence. Cette méthode est non- invasive, peu coûteuse et sans effets secondaires. Les résultats montrent que notre modèle a un fort potentiel pour détecter la démence avec une exactitude de 0.972, une précision de 0.983, un rappel de 0.968 et un F1-score de 0.975.

**Mots-clés :**

Réseau de neurones, Analyse en composantes princi- pales dépendante de la classe, analyse de la voix, classi- fication.

**Abstract:**

In this study, we present an approach to identify voice markers for early dementia detection. Our method in- volves extracting vocal features from speech and ana- lyzing them using class-dependent principal component analysis to eliminate redundant variables and create mea- ningful variables. The resulting variables are fed into a machine learning algorithm to obtain a probabilistic pre- diction of the presence of dementia. We developed a non- invasive, low cost, and side-effects free approach. The ob- tained results showed the model has a high potential to detect dementia with accuracy=0.972, precision=0.983, recall=0.968, and F1-score=0.975.

# 1 Introduction

La démence est connue pour être la septième cause de décès parmi toutes les maladies dans le monde [16]. Selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), la démence se caractérise par

le déclin de la mémoire, de la pensée et de la capacité à accomplir les activités quotidiennes. Bien qu'il n'existe pas de traitement curatif de la démence [17], une détection précoce peut néanmoins contribuer à ralentir la progression de la démence. Il est également important de préserver de bonnes conditions de vie et de pro- mouvoir une intervention précoce afin d'utiliser des mesures de contrôle pour retarder la pro- gression de la maladie [2]. C'est pourquoi les chercheurs se sont attachés à mettre au point des outils de diagnostic permettant d'identifier les personnes à risque [9].

L'analyse de la parole et l'apprentissage au- tomatique ont été largement utilisés ensemble pour le dépistage automatique de la démence, où une grande variété de variables acoustiques et linguistiques ont été étudiées [14]. Toth et al. [13] ont extrait des paramètres acoustiques tels que le tempo de la parole, le taux d'articu- lation, les silences, le ratio d'hésitation, la lon- gueur de l'énoncé, le ratio pause par énoncé, et d'autres, afin de distinguer les patients sains de ceux souffrant de troubles cognitifs légers. Leur modèle de forêt d'arbres décisionnels a obtenu une précision de 75% en sélectionnant unique- ment les caractéristiques significatives.

Vizza et al. [15] ont extrait des indicateurs acoustiques (jitter, shimmer, et harmoniques) et vocaliques (tVSA et qVSA) pour la détection des troubles neurologiques. Les résultats de leur

<footnote n="1">¹ IMT Atlantique, Lab-STICC, 655 Avenue du Technopôle, 29280 Plouzané, France</footnote>

<footnote n="2">² Efrei Research Lab, Paris-Panthéon-Assas University, Paris 2, 30 Av. de la République, Villejuif, 94800, France</footnote>
analyse ont révélé une différence statistique si-
gnificative entre les personnes en bonne santé
et les patients atteints de démence (maladies de
Parkinson et sclérose en plaques). Les mesures
de gigue et de chatoiement ont également été
utilisées avec des variables liées au silence et à
la durée pour classer les patients atteints de la
maladie d'Alzheimer [6]. Le modèle de réseau
de neurones artificiels a donné de bons résultats
avec une précision de 92,2%.

Bien que les études existantes donnent de
bons résultats, elles comportent également
des inconvénients potentiels. L'un d'entre
eux est que toutes les études mentionnées
nécessitent un nombre important de variables.
En outre, pour obtenir de bonnes performances,
elles nécessitent différentes modalités (dos-
siers médicaux, vocales, linguistiques, voyelles,
etc.). Pour surmonter cette limitation, nous pro-
posons une approche qui développe un modèle
de détection en s'appuyant sur un petit nombre
de variables qui sont facilement extraites et
comprises par les médecins.

L'objectif de cette étude est d'aider les médecins à révéler le développement de la démence à un stade précoce. Nous souhaitons développer un modèle peu coûteux qui puisse être facilement intégré et utilisé sans nécessiter de grandes ressources informatiques. Le modèle développé sera intégré dans un appareil électronique (par exemple un smartphone) pour fournir des prédictions régulières (par exemple quotidiennes). Il s'agit d'un avantage important car le modèle servira comme outil pour aider les professionnels de la santé à prescrire des protocoles appropriés pour ralentir la progression de la démence.

Le système atteint une exactitude de 97.2%
lorsqu'il est évalué sur la **base de données de
référence DementiaBank Pitt** [1], dépassant
l'état-de-l'art dans la détection acoustique de
la démence. L'article est organisé comme suit.
La section 2 présente les données utilisées dans
cette étude et la méthodologie proposée. La sec-
tion 3 présente les résultats de la classifica-

tion et la comparaison de notre méthode avec
la littérature. Enfin, une conclusion générale est
donnée.

2 Données et méthodologies

## 2.1 DementiaBank Pitt dataset

Dans cette étude, nous avons utilisé les en-
registrements audio (données longitudinales)
correspondant au *Cookie-theft test* de En-
glish language Pitt corpus [1]. Ces fichiers
sont les réponses du groupe de contrôle (242
échantillons) et du groupe de démence (309
échantillons) à la photo de stimulation *Cookie
Theft*. Les réponses ont des durées différentes
(entre 40 secondes et plus de 3 minutes) et sont
disponibles en ligne.

## 2.2 Model Architecture

La figure 1 présente l'organigramme du travail adopté dans cette étude. Il a pour but de faciliter la compréhension de la méthodologie proposée.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Organigramme du modèle proposé</figcaption></figure>

Le module 1 consiste ici à sélectionner les enre-
gistrements audio téléchargés depuis le site web
de la banque de démence (défini dans la section 2.1). Les caractéristiques les plus couramment utilisées pour la détection de la démence sont la fréquence fondamentale et d'autres variables de qualité vocale telles que les mesures de gigue et de chatoiement. Dans le module 2, nous avons utilisé le logiciel Praat [8] pour extraire les caractéristiques suivantes :

- Fréquence fondamentale ($F_0$) : moyenne et écart type (2 variables);

- Rapport harmoniques/bruit ($RHB$)(1 variable);

- Gigue (Jitter) : locale, relative, perturbation moyenne relative, quotient de perturbation de la période en cinq points, et différence absolue moyenne entre les différences consécutives entre les périodes consécutives (ddp) (5 variables);

- Chatoiement (Shimmer) : absolu moyen (décibel), relatif, quotient de perturbation d'amplitude en 3 points, en 5 points et en 11 points, et différence absolue moyenne entre les différences consécutives entre les amplitudes des périodes consécutives (dda) (6 variables).

Dans le module 3, nous appliquons une analyse en composantes principales dépendante de la classe (class-dependent Principal component analysis c-PCA) à chacune des classes séparément. Enfin, nous développons un réseau neuronal artificiel (RN) dans le module 4 pour la classification des patients.

## 2.3 Analyse en composantes principales dépendante de la classe (c-PCA)

L'ACP dépendante de la classe cherche à trouver une transformation linéaire pour chaque classe en analysant les échantillons appartenant à cette classe dans l'espace des caractéristiques [12]. Cette méthode est principalement utilisée pour les problèmes de classification et peut également être utilisée pour l'extraction de ca-

ractéristiques. Pour ce faire, nous calculons la matrice de transformation $\Phi_c$ (matrice des vecteurs propres) de dimension $p \times d$ pour chaque classe de l'ensemble de données (2 classes dans notre cas), où $p$ est le nombre initial de caractéristiques et $d < p$ est le nombre de composantes retenues.

Pour décider si un nouvel échantillon $x$ appartient à la classe 0 ou à la classe 1, nous calculons l'erreur de reconstruction (distance) entre les valeurs originales et reconstruites de telle sorte que :

$$ \xi_c = \|x - \hat{x}\|_2, $$

où $\hat{x} = \mu_c + \Phi_c \Phi_c^T (x - \mu_c)$ et $\mu_c = \frac{1}{n_c} \sum_{x \in \mathcal{X}_c} x$ pour $c = 0, 1$ est la moyenne, et $n_c$ est le nombre total d'échantillons dans le sous-ensemble $\mathcal{X}_c$, respectivement. Le nouveau motif est donc assigné à la classe ayant la valeur $\xi_c$ minimale. Une fois la classe retenue, nous utilisons $\Phi_c$ de cette classe pour faire de l'ingénierie des caractéristiques.

En raison de la petite taille de l'ensemble de données, nous avons utilisé tous les échantillons de chaque classe pour la c-PCA. L'hypothèse était que nous voulions que les composantes principales capturent la plus grande diversité de données possible, car il n'y a pas de phase d'entraînement à ce stade. Par conséquent, les erreurs de reconstruction du groupe de contrôle sont minimales pour la classe 0, et celles de la classe démence sont minimales pour la classe 1. Une fois que la classe la plus probable est connue, nous pouvons utiliser sa matrice de transformation $\Phi_c$ pour l'ingénierie des caractéristiques.

## 2.4 Ingénierie des caractéristiques

Dans cette étude, nous avons appliqué la c-PCA aux variables de gigue et de chatoiement uniquement, et nous avons conservé les deux premières composantes principales pour les deux classes. La projection des variables originales sur les axes factoriels, c.a.d, les composantes principales, est désignée par XPC1
et XPC2 (Figure 2). Pour chaque classe, nous calculons les deux composantes principales $XPC_1^{(c)}$ et $XPC_2^{(c)}$ :

- Pour la classe 0, nous utilisons $\Phi_0$ pour calculer les projections $XPC_1^{(0)}$ et $XPC_2^{(0)}$.

- Pour la classe 1, nous utilisons $\Phi_1$ pour calculer les projections $XPC_1^{(1)}$ et $XPC_2^{(1)}$.

- XPC1 et XPC2 prennent alors les valeurs des projections de la classe concernée t.q.

$$ \begin{cases} XPC1 \leftarrow XPC_1^{(0)} \\ XPC2 \leftarrow XPC_2^{(0)} \end{cases} $$

ou

$$ \begin{cases} XPC1 \leftarrow XPC_1^{(1)} \\ XPC2 \leftarrow XPC_2^{(1)} \end{cases} $$

Les deux composantes principales XPC1 et XPC2 sont ensuite ajoutées à l'ensemble original de caractéristiques ($\mathcal{D}$), comme le montre la Figure. 2. Nous avons par la suite calculé la corrélation linéaire entre les variables, et supprimé celles dont la corrélation était supérieure à 0,9. Ce choix a été fait pour s'assurer que chaque catégorie de caractéristiques originales (F0, RHB, Gigue, chatoiement) est toujours représentée dans le nouvel espace, tout en supprimant les variables qui comportent de manière très similaire. Au final, il nous reste $p = 8$ variables au lieu de 16 (Figure 3). Ces variables sont : la moyenne et l'écart type de F0, le rapport harmoniques/bruit, la gigue locale, la gigue relative, le chatoiement relatif, XPC1 et XPC2.

## 2.5 Un réseau de neurones pour la détection de la démence

Le perceptron multicouche est l'un des modèles les plus utilisés pour les problèmes de classification. Sur la base des recommandations théoriques de Kolmogorov [5], et avec quelques vérifications empiriques, notre réseau de neurones a l'architecture suivante :

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Procédure d'ingénierie des caractéristiques utilisant l'erreur de reconstruction</figcaption></figure>

- 1 couche cachée, $2p+1 = 17$ neurones, entraînés pendant 100 époques avec des lots de taille 16

- Optimizer : Adam, fonction de perte : binary cross entropy, taux d'apprentissage : 0.001, train-test split : 80%-20%

- Fonction de transfert : ReLU (couche cachée), Sigmoid (couche de sortie)

La méthode d'ingénierie des caractéristiques, basée sur l'erreur de reconstruction, a joué un rôle essentiel dans la prévention de l'overfitting, sans qu'il soit nécessaire de recourir à la régularisation (L2, dropout, etc.).
# 3 Résultats et discussion sur le modèle neuronal

Comme indiqué dans la section précédente, nous avons retenu 8 variables sur 16. Ces variables restantes sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Matrice de corrélation de Pearson entre les variables retenues pour l’analyse (la moyenne et l’écart type de F0, le rapport harmoniques/bruit, la gigue locale et relative, le chatoiement relatif, XPC1 et XPC2.)</figcaption></figure>

La Figure 4a montre que l'exactitude (accuracy) lors de l'entraînement et de la validation a augmenté de manière cohérente jusqu'à la fin de l'entraînement. En ce qui concerne la perte (loss), la Figure 4b montre une descente synchronisée des deux courbes, ce qui indique l'absence de tout problème de surapprentissage et de sous-apprentissage. Ces résultats sont cohérents avec ceux des matrices de confusion (Figure 5). Parmi les échantillons utilisés pour l'entraînement, 431 échantillons ont été correctement classés, tandis que seuls

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>(a) Courbes d'exactitude</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>(b) Courbes de perte</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 4 – Courbes d’apprentissage du réseau de neurones</caption>

9 échantillons (2%) ont été manqués (Figure 5a). Sur les données de test, le modèle n'a manqué que 3 échantillons sur 111 (2,7%) (Figure 5b). La robustesse du modèle est déterminée par le F1-score qui indique 97,5% pour les données de test et 97,9% pour les données d'apprentissage. Cela montre la capacité du modèle à distinguer les cas positifs et à être précis avec les cas analysés. Les valeurs des autres paramètres d'évaluation (précision et rappel) sont indiquées dans le Tableau 1, ce qui confirme la robustesse de la méthode proposée. Afin d'évaluer notre travail, nous avons comparé les résultats obtenus avec les études de la littérature. Pour une comparaison constructive, nous nous sommes concentrés sur les études qui ont utilisé le **DementiaBank Pitt corpus dataset** (Tableau. 2). Nous observons que notre méthode surpasse toutes les études existantes basées sur la voix, en obtenant des mesures d'évaluation cohérentes (précision = 97,2 %, rappel = 96,8 %). Les lecteurs sont invités à lire [4] s'ils souhaitent faire des comparaisons avec d'autres études existantes basées sur la parole, ou avec des études basées
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Matrices de confusion du modèle</figcaption></figure>

<table><caption>TABLEAU 1 – Mesures de performance du modèle proposé</caption><thead><tr><th>Données</th><th>Total</th><th>VP</th><th>VN</th><th>FP</th><th>FN</th><th>Exactitude</th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>Score-F1</th></tr></thead><tbody><tr><td>Apprentissage</td><td>440</td><td>242</td><td>189</td><td>4</td><td>5</td><td>0.979</td><td>0.971</td><td>0.983</td><td>0.979</td></tr><tr><td>Test</td><td>111</td><td>61</td><td>47</td><td>2</td><td>1</td><td>0.972</td><td>0.983</td><td>0.968</td><td>0.975</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLEAU 2 – Comparaison et évaluation de modèles d’apprentissage automatique basés sur la voix pour la détection de la démence.</caption><thead><tr><th>Études</th><th>Exactitude (%)</th><th>Rappel (%)</th><th>Précision (%)</th><th>score-F1(%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Orimaye et al. [7]</td><td>74</td><td>74</td><td>73</td><td>74</td></tr><tr><td>Toth et al. [13]</td><td>75</td><td>81.3</td><td>76.5</td><td>78.8</td></tr><tr><td>Santander et al. [10]</td><td>77</td><td>80</td><td>80</td><td>80</td></tr><tr><td>Sarawji et al. [11]</td><td>88</td><td>82</td><td>92</td><td>88</td></tr><tr><td>Lopez et al. [6]</td><td>93</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td></tr><tr><td><strong>Tay et al. (cette étude)</strong></td><td><strong>97.2</strong></td><td><strong>96.8</strong></td><td><strong>98.3</strong></td><td><strong>97.5</strong></td></tr></tbody></table>

sur l'image et les variables cliniques (hors du champ d'application du présent document).

Il est recommandé aux médecins de privilégier le rappel plutôt la précision. En effet, le rappel reflète la capacité d'un modèle à identifier correctement tous les cas positifs, ce qui est crucial dans des contextes où une erreur de type II (faux négatif) peut avoir des conséquences graves. De plus, il a été constaté que de nombreux modèles utilisés pour la prédiction de la démence, bien que précis, présentent souvent un rappel (recall ou

sensitivity en anglais) insuffisant. Cela souligne l'importance clinique d'améliorer le rappel de ces modèles afin d'assurer une détection précoce et efficace d'un plus grand nombre de cas de démence [3].

## 4 Conclusion et perspectives

Cette étude propose une nouvelle méthode pour la détection de la démence. Cette approche est basée sur la création de nouvelles variables
grâce à une ACP dépendante de la classe, puis
sur l'entraînement d'un réseau de neurones ar-
tificiel. Les résultats ont montré l'importance
de la méthodologie proposée pour éviter le sur-
apprentissage et obtenir de très bons résultats
de classification. Notre méthode atteint l'état
de l'art en matière d'exactitude, de précision,
de rappel et de F1-score pour la classification
de démence sur la base de données *Dementia-
Bank Pitt corpus*. Par conséquent, nos travaux
 futurs porteront sur l'essai de la méthode pro-
posée sur d'autres ensembles de données audio
(par exemple Address dataset) et pour d'autres
maladies. Nous souhaitons également étendre
ce travail en ajoutant d'autres caractéristiques
liées au silence, au débit de parole, aux pauses,
etc. et proposer ainsi une méthode de détection
multimodale de la démence.

Références

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