<figure><img src="image_229.png" /><figcaption>FIGURE 3(A)-(B) : Proportion de regards sur l'objet modificateur (figure de gauche) et sur l'objet instrument (figure de droite) dans la fenêtre temporelle du mot final de la phrase (620 ms à partir du début du mot final de la phrase).</figcaption></figure>

## 2.2 Expérience 2 (construite avec des fillers avec frontière atypique)

Comme dans l'expérience 1, nous rapportons les résultats des analyses pour les regards vers les deux objets cibles dans la fenêtre d'anticipation et la fenêtre mot final de la phrase. Aucun effet n'a été constaté dans les résultats du modèle dans la fenêtre d'anticipation pour les regards vers l'objet modificateur. Les résultats pour les regards vers l'objet instrument ont montré qu'il y avait un effet principal du BLOC (β=-0.82, SE=0.26, t=-3.14, p<0.01), suggérant que les apprenants regardaient moins souvent l'objet instrument à mesure qu'ils se familiarisent avec, indépendamment du type de prosodie ou du type d'image.

Les résultats du modèle dans la fenêtre mot final de la phrase pour les regards vers l'objet modificateur ont montré un effet principal du BLOC (β=-1.12, SE=0.48, t=-2.33, p<0.05). Cela indique qu'en entendant le mot final de la phrase, les apprenants ont regardé l'objet modificateur moins souvent au cours de l'expérience, indépendamment du type de prosodie ou du type d'image. Les résultats pour les regards vers l'objet instrument ont révélé un effet principal de la PROSODIE (β=-0.58, SE=0.24, t=-2.46, p<0.05) et du BLOC (β=-0.54, SE=0.25, t=-2.18, p<0.05). L'effet principal de la PROSODIE démontre que les apprenants regardent plus l'objet instrument lorsqu'on leur présente la PM que la PI. L'effet principal du BLOC montre également que les apprenants regardent significativement moins l'objet instrument dans la seconde moitié de l'expérience par rapport à la première moitié, quel que soit le type de prosodie ou le type d'image. Cela suggère que les apprenants français L2 d'anglais ont adopté l'analyse du modificateur davantage lorsqu'ils ont entendu des phrases avec une prosodie non informative.

Afin d'explorer davantage les différents modèles des résultats observés entre les expériences 1 et 2, nous avons utilisé une analyse de permutation non paramétrique (p. ex. Dautriche et al. 2015) permettant de mieux saisir le point de divergence entre les deux types de prosodie (voir Maris & Oostenveld 2007). Nous avons effectué deux tests de permutation, l'un pour les regards vers l'objet modificateur et l'autre pour les regards vers l'objet instrument. La Figure 4(A) montre la proportion de regards vers l'objet modificateur dans les expériences 1 et 2, synchronisée avec l'apparition du SP ambigu de chaque item (c-à-d le début de la fenêtre temporelle d'anticipation). Les fenêtres temporelles où les deux types de prosodie diffèrent significativement l'un de l'autre sont indiqués par des blocs gris en haut de chaque panneau d'expérience.
<figure><img src="image_230.png" /></figure>

FIGURE 4(A)-(B) : Proportion moyenne de regards vers l'objet modificateur (a) dans l'exp. 1 (en haut à gauche) et l'exp. 2 (en bas à gauche), synchronisée avec l'apparition du SP ambigu (a). Proportion moyenne de regards vers l'objet instrument (b) dans les conditions instrument plausible dans l'exp. 1 (en haut à droite) et l'exp. 2 (en bas à droite). Les grands blocs gris dans chaque panneau représentent les fenêtres temporelles où les deux conditions de prosodie sont significativement différentes par l'analyse de permutation.

L'analyse de permutation a révélé que le moment des regards vers l'objet modificateur différait entre les expériences 1 et 2. Dans l'expérience 1, il y avait 4 fenêtres temporelles dans lesquels les deux types de prosodie s'écartaient significativement l'un de l'autre. Les participants à l'expérience 1 ont regardé significativement plus l'objet modificateur avec la PM qu'avec la PI dans ces fenêtres, et le point le plus précoce où ces fenêtres ont été observés était à 540 ms. Étant donné qu'il faut environ 200 ms pour que le traitement cérébral se reflète dans les mouvements oculaires, il est probable que les participants à l'expérience 1 ont commencé des mouvements oculaires anticipatifs vers l'objet modificateur dans les conditions de PM. Dans l'expérience 2, des résultats opposés ont été observés dans deux groupes de temps à des moments ultérieurs de la phrase. Dans ces fenêtres de temps, les apprenants ont regardé significativement plus l'objet modificateur avec la PI qu'avec la PM.

La Figure 4(B) montre la proportion de regards vers l'objet instrument dans les expériences 1 et 2, synchronisés avec l'apparition du SP ambigu de chaque item. On peut voir que les résultats de l'expérience 1 n'ont révélé aucune fenêtre temporelle présentant une différence significative, bien qu'il y ait une tendance générale des apprenants à regarder davantage l'objet instrument avec la PI dès le début du SP ambigu. Dans l'expérience 2, des résultats opposés ont à nouveau été observés dans une fenêtre temporelle, montrant que les apprenants regardaient davantage l'objet instrument lorsque la phrase comportait la PM. Dans l'ensemble, les analyses de permutation confirment les résultats rapportés dans l'analyse LME.

## 3 Discussion

L'expérience 1 révèle deux résultats principaux. D'abord, les apprenants français s'appuient sur l'information de frontière prosodique pour traiter les phrases, ce qui est conforme à nos attentes (cf. Intro). Deuxièmement, et de manière plus cruciale, l'interaction entre la prosodie (objet modificateur/instrument) et le bloc (première/deuxième moitié) dans la fenêtre temporelle d'anticipation suggère que les locuteurs français ont appris à faire des prédictions sur la bonne structure syntaxique en utilisant des indices de frontières prosodiques au fur et à mesure qu'ils
devenaient plus familiers avec l'expérience. Cette hypothèse est également confirmée par certains résultats de l'expérience 2. Le fait qu'il n'y ait aucun effet de la prosodie dans l'expérience 2 suggère que les apprenants sont sensibles à l'alignement prosodie-syntaxe ; ils ont moins utilisé l'information prosodique dans l'analyse structurelle prédictive dans les fillers où la prosodie est non informative. En revanche, dans la fenêtre temporelle mot final de phrase de l'expérience 2, il a été montré que les apprenants regardaient davantage l'objet modificateur que l'objet instrument lorsqu'ils entendaient la prosodie instrumentale. Ce résultat est contraire à ce qui a été observé dans l'expérience 1, dans laquelle les participants regardaient l'objet intentionnel lorsqu'ils entendaient les deux types de prosodie.

Dans l'ensemble, nos résultats sont conformes à ceux de l'étude de Nakamura et al. (2019) qui ont
testé des apprenants japonais d'anglais L2. Les deux populations d'apprenants utilisent les
informations sur les frontières prosodiques dans le traitement en ligne de l'anglais L2, ce qui
suggère que des mécanismes généraux guident la résolution de l'analyse syntaxique en L2.
Cependant, malgré le même niveau de compétence et d'apprentissage, les apprenants japonais ont
traité les phrases avec un décalage, alors que nos participants français ont appris à prédire la
structure d'attachement SP prévue dès qu'ils entendent le mot « avec » pendant l'expérience.
Contrairement à d'autres travaux (voir Zhang & Ding 2022), nos résultats montrent un effet
d'adaptation (p. ex. Norris et al. 1995) dans l'exploitation des connaissances préalables disponibles
dans la L1 pour l'analyse structurelle prédictive. Comme mentionné précédemment, les deux paires
L1-L2 (français et anglais) de nos apprenants partagent des contours ascendants et un allongement
final (Tyler & Cutler 2009) signalant la présence d'une frontière à venir. Ce n'est pas le cas pour le
japonais, où les phrases accentuelles peuvent être délimitées par des contours descendants
(Venditti 2005). Le ton de frontière montant (L-H%) avant ou après le modificateur (par exemple
*panda*) peut donc avoir aidé les apprenants français à accéder rapidement à la structure attendue au
cours de l'expérience. En ce qui concerne l'expérience 2, comme pour Nakamura et al. (2019), les
apprenants français ont préféré regarder davantage l'objet modificateur lorsqu'ils entendaient des
phrases dont la prosodie ne correspondait pas (instrument). Ceci est peut-être dû à la manipulation
d'une prosodie non informative dans les *fillers* ; les apprenants peuvent avoir adopté une stratégie
où ils se fient davantage aux informations visuelles plutôt qu'aux informations prosodiques. En
d'autres termes, lorsque la prosodie n'était pas alignée sur la syntaxe dans certains des items de
l'expérience 2, les apprenants ont choisi de regarder l'image compatible avec deux interprétations
possibles<fnref n="1" /> plutôt que de regarder un objet qui n'est plausible que pour l'interprétation de
l'instrument. Cependant, le nombre de participants étant limité à 14 dans l'expérience 2, ces
résultats doivent être validés avec un échantillon plus large. Pour conclure, les résultats
préliminaires de cette étude suggèrent que la connaissance préalable des indices prosodiques en L1
peut aider les apprenants à accélérer la résolution de l'ambiguïté syntaxique en L2. Nos résultats,
qui montrent que les apprenants anticipent la structure à venir à l'aide de la prosodie, vont à
l'encontre des recherches antérieures en L2 qui suggéraient que les apprenants en L2 ne
s'engageaient pas dans un traitement *prédictif* (Ito et al. 2018). Des recherches supplémentaires
permettront de montrer comment les apprenants de L2 adoptent différentes stratégies de traitement
basées sur différents types d'indices prosodiques.

Remerciements

Ce travail a bénéficié partiellement d'une aide de l'IdEx Université Paris Cité (ANR-18-IDEX-0001) au titre du Labex Empirical Foundations of Linguistics - EFL

<footnote n="1">¹ Ainsi, l'image du panda tenant un crayon peut être interprétée à la fois comme « le panda qui a le crayon » et « le panda a utilisé le crayon pour écrire à quelqu'un ».</footnote>
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# Une étude exploratoire de la parole sifflée en tant que signal modulé

Liem Landri¹ Benjamin O’Brien² Anna Marczyk¹

(1) Laboratoire de NeuroPsychoLinguistique, Toulouse, France

(2) Laboratoire Informatique d'Avignon, EA 4128, Université d'Avignon, Avignon, FR
liem.landri@etu.univ-tlse2.fr, anna.marczyk-buklaha@univ-tlse2.fr, benjamin.o-brien@univ-avignon.fr

## RESUME

La présente étude propose une analyse comparative exploratoire entre l'espagnol parlé et sifflé (le silbo gomero) en termes du signal modulé à l'aide du MPS (spectre de puissance de modulation). Le résultat met en évidence des similarités entre ces deux modalités de la langue dans la plage des modulations spectrotemporelles lentes (1-8 Hz), associées à la compréhensibilité, tandis que des dissemblances sont observées dans la plage au-delà de 8 Hz sur l'axe temporel et 1 cyc/octave sur l'axe spectral, liées à l'intelligibilité. Ce résultat suggère que la modalité sifflée pourrait optimiser cette niche acoustique spécifique facilitant le décodage du message.

## ABSTRACT

**An exploratory study of whistled speech as the modulated signal.**
The present study provides an exploratory comparative analysis between spoken and whistled Spanish (silbo gomero) in terms of modulated signal using the MPS (modulation power spectrum). The result reveals similarities between these two language modalities in the range of slow spectrotemporal modulations (1-8 Hz), an area associated with comprehensibility, and dissimilarities in the range above 8 Hz on the temporal axis and 1 cyc/octave on the spectral axis, associated with intelligibility. This result suggests that the whistled modality may optimize this acoustic niche to facilitate message decoding.

**MOTS-CLES :** parole sifflée, silbo gomero, modulations spectrotemporelles.

**KEYWORDS :** whistled speech, silbo gomero, spectrotemporal modulations.

<figure><img src="image_231.png" /></figure>
# Une étude intra et inter-dialectale des voyelles du korebaju

Jenifer Vega Rodriguez¹,², Nathalie Vallée¹, Thiago Chacón², Christophe Savariaux¹
Silvain Gerber¹

(1) Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, 38000 Grenoble, France

(2) Univ. of Brasilia, Department of Linguistics, Portuguese and Classical Languages, Institute of Languages

jenifer-andrea.vega-rodriguez@gipsa-lab.fr, nathalie.vallee@gipsa-lab.fr, thiago_chacon@hotmail.com, christophe.savariaux@gipsa-lab.fr, silvain.gerber@gipsa-lab.fr

## RÉSUMÉ

Cette étude a pour but la description des qualités vocaliques présentes dans deux variétés de korebaju, une langue tucanoane parlée dans le piémont de l'Amazonie colombienne. Les analyses acoustiques et statistiques révèlent l'absence de différences significatives entre les voyelles des deux variétés. Néanmoins, des variations liées à la génération et au genre au sein d'une même variété ont été constatées. Les résultats suggèrent que la perception d'une glottalisation plus prononcée dans la variété tama pourrait être associée à une distinction morphologique, une hypothèse actuellement en cours d'examen en prenant en considération le système tonal, la nasalisation et la morphologie. Cet article est une version améliorée et en français de celui figurant dans les actes de la conférence 2nd Annual Meeting of the Special Interest Group on Under-resourced Languages, SIGUL-ISCA en 2023.

## ABSTRACT

The aim of this study is to describe the vowel qualities of two varieties of Korebaju, a Tucanoan language spoken in the foothills of the Colombian Amazon. Acoustic and statistical analyses revealed no significant differences between the vowels of the two varieties. Nevertheless, generation- and gender-related variations within the same variety were observed. The results suggest that the perception of a more pronounced glottalization in the Tama variety could be associated with a morphological distinction, a hypothesis currently being examined by taking into consideration the tonal system, nasalization and morphology. This article is an improved version in French of the one published in the conference proceedings 2nd Annual Meeting of the Special Interest Group on Under-resourced Languages, SIGUL-ISCA in 2023.

**MOTS-CLÉS** : koreguaje, tama, phonétique acoustique, variation dialectale, langue tukano.

**KEYWORDS:** Koreguaje, Tama, acoustic phonetics, dialectal variation, Tukanoan language.

# 1 Introduction

Le korebaju est une langue tonale (Gralow, 1985) parlée dans le piémont de l'Amazonie colombienne, faisant partie de la branche occidentale de la famille tucanoane (Chacón, 2016). La communauté actuelle est le résultat de l'union historique de quatre populations différentes : Korebaju, Tama, Macaguaje et Carijona, qui ont adopté le korebaju comme leur propre langue

<figure><img src="image_232.png" /></figure>
après l'extinction de leur langue d'origine. Cependant, ces communautés cherchent à préserver leur
culture d'origine à travers des diasporas culturelles. Une variation interdialectale semble être
présente en korebaju car chacune de ces communautés s'est établie sur un territoire différent, bien
que relevant d'une même région géographique, et se distingue des autres encore aujourd'hui par
son appartenance clanique (Communauté Korebaju, 2011). De plus, selon les locuteurs de ces
communautés, des variations interdialectales existent et contribuent aux facteurs d'identité liés à
l'appartenance à un clan. Avec une population d'environ 2 000 locuteurs natifs (Communauté
Korebaju, 2011), le korebaju est une langue en grand danger d'extinction d'après l'Atlas mondial
des langues de l'UNESCO (Moseley, 2010). Les communautés Tama (Lat 1,5945, Long -75,41448)
et Korebaju (Lat 1,01744, Long -75,2914) se trouvent à une heure l'une de l'autre en canoë moteur
de 15 chevaux, mais elles partagent des événements culturels et des réunions organisationnelles
auxquelles participent également toutes les communautés Korebaju.

La présente recherche s'inscrit dans le cadre d'une étude comparative entre les deux variétés dialectales tama et korebaju qui, selon les locuteurs, présentent des distinctions non seulement au niveau prosodique mais aussi dans la production et la distribution de la glottalisation.

## 1.1 Travaux antérieurs sans prise en compte de la variation dialectale

Avant nos travaux, peu d'études ont décrit les voyelles du korebaju. Dupont (s.d.) a proposé un
inventaire de 6 voyelles de base /i, e, a, o, u, w<fnref n="1" />/, une nasalisation suprasegmentale basée sur
l'harmonie nasale et une glottalisation suprasegmentale en tant que conséquence de l'élision d'une
voyelle longue. Herrera Casimilas (1990) a déterminé un système de 12 voyelles /i, e, a, o, u, w, ï,
ẽ, ã, õ, û, û/. En suivant Dupont (1988), Cook et Criswell (2013) ont suggéré un système avec
plutôt 6 voyelles de base /i, e, a, o, u, i/ et une nasalisation suprasegmentale mais en reléguant la
glottalisation à une occlusion glottale faisant partie de l'inventaire consonantique. Cette dernière
description a souligné la présence de deux variantes dialectales (tama et korebaju) mais n'a pas
fourni de données différenciées entre ces deux variantes.

## 1.2 Une récente investigation de la variété korebaju

Vega Rodriguez et al (2022), Vega Rodriguez & Vallée (2021) et Vega Rodriguez (2019) ont décrit
la variante korebaju (koreguaje) avec un inventaire de six voyelles orales comprenant une voyelle
centrale haute non arrondie /i, e, a, o, u, i/, six voyelles nasales /ï, ë, ã, õ, û, ï/ et trois voyelles
gloTTales /aʔ, eʔ, oʔ/ faisant partie d'un système mixte de glottalisation, segmental et suprasegmental,
dépendant de la structure syllabique de la langue ainsi que du contour tonal de la voyelle
précédente dans une syllabe de structure CVV.

## 1.3 Travaux antérieurs sur la variété tama

À ce jour, une seule enquête a permis de décrire la variante dialectale tama (TAM). Mora Cortés
(2019) a proposé un inventaire phonémique de 11 voyelles, et 9 allophones correspondants : /i/ [j],
/ï/, /e/ [ɛ], /ɛ/ [ɛ̃], /a/, /u/ [i] [ɔ], /ũ/ [ī], /u/ [w], /ũ/, /o/ [ɔ], /ð/ [ð]. L'auteur a indiqué que : (1) les
allophones des voyelles fermées non arrondies sont observés lorsqu'une consonne palatale les
précède, comme indiqué par Vega Rodriguez (2019) pour les voyelles fermées postérieures et
centrales dans la variante korebaju ; (2) les allophones des voyelles moyennes /e, o/ apparaissent

<footnote n="1">¹ L'auteur utilise le symbole correspondant à une voyelle centrale arrondie [u] pour la description de la voyelle fermée postérieure non arrondie [u]. Nous incluons ici le symbole de la charte IPA correspondant à la description articulatoire qu'en a faite l'auteur.</footnote>
lorsqu'elles précèdent ou suivent la rhotique apicale [r], ou dans les syllabes accentuées ; (3) les
allophones nasals sont présents dans les contextes de consonnes nasales. Cependant, cette étude
n'a pas fourni d'analyse acoustique pour étayer les assimilations phonétiques observées.

Dans la présente investigation, nous proposons une description acoustique des systèmes vocaliques korebaju et tama, augmentée d'une comparaison diastratique, considérant le genre et deux générations de locuteurs.

## 2 Méthode

Deux terrains ont été réalisés pour collecter les données de cette étude, le premier de décembre 2021 à mars 2022, et le second de décembre 2022 à février 2023.

### 2.1 Participants

Vingt-quatre locuteurs natifs (12 femmes et 12 hommes), répartis à part égale dans les deux variétés TAM et COE, issus de deux générations différentes (G1 de 18 à 31 ans et G2 de 42 à 70 ans), ont participé à l'étude. Tous étaient locuteurs natifs et de descendance soit Korebaju, soit Tama. Ils avaient l'espagnol comme deuxième langue, apprise à l'école secondaire de la région et utilisée pour des échanges en dehors de la communauté Korabaju. Au moment de l'enregistrement, aucun locuteur n'avait quitté la communauté pendant plus de deux semaines.

### 2.2 Matériels

Un électroglottographe (EGG) D800 de Laryngograph Ltd. a été utilisé pour recueillir des données sonores (acoustiques), électrophysiologiques (EGG) et aérodynamiques (débits d'air, oral et nasal) synchronisées. L'EGG était connecté directement à un PC portable via un port USB. Le logiciel VoiceSuite 10.4.0 a été utilisé pour l'enregistrement des productions ; Praat pour la segmentation, la transcription et l'analyse des données collectées ; R pour les analyses statistiques. Les enregistrements ont été réalisés avec un microphone omnidirectionnel placé à l'intérieur du masque Oronasal Teen-Adult de Glottal Enterprise et connecté à l'EGG D800. La fréquence d'échantillonnage était de 24 kHz pour chacun des quatre canaux d'entrées (wav, EGG, flux nasal et oral). Les enregistrements ont été effectués dans un espace clos et à certaines heures de la journée pour éviter les bruits de fond et les sons atmosphériques de la forêt amazonienne.

### 2.3 Corpus et traitement des données

Deux listes de 118 et 145 mots, placés dans une phrase porteuse, ont été enregistrées entre 2021 et 2023, respectivement. La première liste de 118 mots a été collectée auprès de l'ensemble des 24 locuteurs. Cette liste a été conçue pour obtenir la production de paires minimales et quasi-minimales dans autant de contextes de mots que possible. La deuxième liste de 145 mots a été enregistrée auprès de 12 locuteurs (trois locuteurs de chaque variété des deux genres et des deux générations). Cette deuxième liste a été réalisée afin de compléter l'identification de paires minimales et quasi-minimales dans tous les contextes possibles parmi les locuteurs de chaque variété, de vérifier la présence ou non d'harmonie nasale et de relever les contours tonals. La consigne était donnée au locuteur de produire chaque mot à un débit de parole normal en l'insérant dans la phrase suivante :
/cìkínà ìkámè ____ kóʔrèbàhí cíòpí/
{cìkínà ìká-mè ____ kóʔrèbàhí cíòpí}
Nous disons -PL ____ korebaju langue
< Nous disons ____ en korebaju >

Les signaux ont été segmentés et annotés manuellement au niveau des mots cibles, découpés en syllabes et en phonèmes, en utilisant, pour chaque délimitation de voyelle, le début et la fin de la partie stable du deuxième formant. Une extraction automatique de la fréquence fondamentale ($f_0$) et des trois premiers formants ($F_1-F_3$) à 30 %, 50 % et 70 % de la durée des voyelles orales a ensuite été effectuée en utilisant le logiciel Praat (Boersma, 2001).

Les analyses statistiques ont été réalisées en utilisant un modèle linéaire mixte généralisé pour chacune des variables réponses ($F_1, F_2, F_3$). Nous avons étudié l'impact des facteurs fixes : DIALECTE (COE et TAM), GENRE (F et H), GÉNÉRATION (G1 et G2), VOYELLE (a, e, i, o, u, i), MESURE (30, 50, 70), et de leurs interactions. Le facteur PARTICIPANT a été introduit comme effet aléatoire. Ces modèles ont permis simultanément de tenir compte de la répétition des mesures, des variances résiduelles qui peuvent varier entre les modalités du même facteur, ainsi que des corrélations des valeurs des variables réponse entre les mesures. Nous les avons réalisés en utilisant la fonction *lme* du package *nlme* du logiciel statistique R (R Core Team, 2021).

Afin de déterminer si la glottalisation est une partie de la voyelle ou si elle est plutôt un segment à part entière et contigu, nous avons mesuré et comparé les durées des voyelles avec et sans glottalisation. Nous avons écarté la variation de la durée liée au débit de parole en divisant la durée de la voyelle par la durée du mot (variable *RATIO*, correspondant à la durée proportionnelle – ou relative – de la voyelle). Nous avons testé statistiquement l'impact des facteurs fixes : DIALECTE, GENRE, GÉNÉRATION, VOYELLE, et de leurs interactions, sur la variable réponse *RATIO*. Nous avons réalisé une régression bêta avec effet aléatoire (Cribari-Neto & Zeileis, 2010). Ce modèle nous a permis de tenir compte de la répétition de la mesure (le facteur *PARTICIPANT* a été introduit comme effet aléatoire dans le modèle) et aussi du fait que les valeurs de la variable réponse *RATIO* étaient, par définition, incluses dans l'intervalle [0, 1]. À cet effet, nous avons utilisé la fonction *glmmTMB* du package *glmmTMB* du logiciel statistique R.

Une fois les modèles établis, nous avons réalisé des analyses de contraste avec la fonction *glht* du package *multcomp* selon la méthode présentée par Bretz et al. (2008), en utilisant le package *emmeans* pour construire les matrices de contraste. Les différentes figures du signal acoustique, de l'EGG et du spectrogramme ont été extraites à l'aide du script Praatfig (Nguyen, 2017) et du logiciel Visible Vowels (Heeringa & Van de Velde, 2018).

# 3 Résultats et discussion

## 3.1 Voyelles orales

Notre enquête des paires minimales et quasi-minimales corrobore le statut phonologique de six voyelles orales pour les deux variétés du korebaju /i, e, a, o, u, i/ décrites par Vega Rodriguez (2019).

La Figure 1 présente la distribution de l'ensemble des voyelles orales (avec normalisation de Lobanov) dans l'espace acoustique des deux formants $F_1-F_2$ pour les locutrices et locuteurs des deux variétés COE et TAM. Chez les femmes des deux variétés, une centralisation de la voyelle mi-fermée antérieure non arrondie [e] est évidente, donnant un allophone mi-central [ə] qui semble être en variation libre. Un phénomène de centralisation est également observé dans les productions
de la voyelle haute antérieure non arrondie /i/ chez les locutrices COE. Chez les hommes, les réalisations centralisées de la voyelle antérieure mi-ouverte /e/ apparaissent de même que chez les locutrices. L'allophone antérieur de la voyelle /i/ est moins évident chez les hommes de la variété COE que chez ceux de la variété TAM. Une grande variabilité acoustique est observée dans la production de la voyelle ouverte /a/ pour l'ensemble des 24 locuteurs. Une tendance à la rétraction de la voyelle /a/ est observée chez tous les participants.

<figure><img src="image_233.png" /><figcaption>FIGURE 1: Espaces acoustiques avec normalisation de Lobanov pour les six voyelles orales produites par 6 femmes (deux premières figures à gauche) et 6 hommes (deux dernières figures à droite) de chaque variété (COE et TAM).</figcaption></figure>

Devant les consonnes palatales, nous avons observé une antériorisation de la voyelle fermée centrale non arrondie /i/ qui se présente comme un allophone proche de la voyelle haute antérieure non arrondie [ɪ]. Le même phénomène est observé pour la voyelle fermée postérieure arrondie /u/ réalisée comme une voyelle fermée postérieure arrondie [ʊ] (TABLE 1). Ce deuxième allophone n'avait pas été repéré par Vega Rodriguez (2019).

<table><caption>TABLEAU 1 : Valeurs moyennes (et écart-type) de F₁, F₂, F₃ (en Hz) pour les allophones [ɪ] et [ʊ], pour les femmes et les hommes des deux générations TAM et COE.</caption><thead><tr><th></th><th>F<sub>1</sub> (SE)</th><th>F<sub>2</sub> (SE)</th><th>F<sub>3</sub> (SE)</th></tr></thead><tbody><tr><td>COE-F-ɪ</td><td>522 (121)</td><td>1819 (124)</td><td>2936 (590)</td></tr><tr><td>COE-M-ɪ</td><td>414 (121)</td><td>1772 (122)</td><td>2588 (597)</td></tr><tr><td>TAM-F-ɪ</td><td>610 (117)</td><td>1707 (163)</td><td>3015 (627)</td></tr><tr><td>TAM-M-ɪ</td><td>479 (117)</td><td>1835 (146)</td><td>2948 (628)</td></tr><tr><td>COE-F-ʊ</td><td>577 (127)</td><td>1182 (119)</td><td>2416 (652)</td></tr><tr><td>COE-M-ʊ</td><td>514 (129)</td><td>1203 (103)</td><td>2819 (698)</td></tr><tr><td>TAM-F-ʊ</td><td>542 (118)</td><td>1137 (165)</td><td>2661 (622)</td></tr><tr><td>TAM-M-ʊ</td><td>471 (138)</td><td>1200 (90)</td><td>2398 (710)</td></tr></tbody></table>

Dans l'ensemble, aucune différence significative n'a été observée entre les deux variantes linguistiques, ni entre les deux générations de chaque variété. Cependant, des différences significatives ont été relevées entre les hommes et les femmes de la même génération et de la même variété. La FIGURE 2 illustre, pour les deux générations COE, les différences de valeurs de F₁ pour les voyelles [a], [e], [i], [i] [o], et [u], mesurées à 30 %, 50 % et 70 % de la durée de la voyelle.

En outre, une différence significative aux trois points (30 %, 50 % et 70 %) de la durée de la voyelle entre les hommes et les femmes est observée pour le premier formant F₁ des voyelles [a], [e], [i], [i], [o] de COE G2, ainsi que pour la voyelle [a] de COE G1 et TAM G1. Enfin, une différence de genre est évidente pour F₁ de la voyelle [u] de TAM G2 (TABLE 2 et FIGURE 3).
<figure><img src="image_234.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Valeurs moyennes (en Hz, avec intervalles de confiance) de F₁ mesurées à 30 %, 50 % et 70 % de la durée de la voyelle pour les femmes et les hommes COE des deux générations.</figcaption></figure>

<table><caption>TABLEAU 2 : Valeurs Z (et P) pour F1 mesurées à 50 % de la durée de la voyelle, entre les femmes et les hommes des deux générations et variétés TAM et COE.</caption><thead><tr><th></th><th>[a]</th><th>[e]</th><th>[i]</th><th>[i]</th><th>[o]</th><th>[u]</th></tr></thead><tbody><tr><td>COE<br>G1</td><td>4,70<br>(&lt;0,01)</td><td>1,17<br>(1)</td><td>2,88<br>(0,45)</td><td>1,41<br>(1)</td><td>3,87<br>(0,21)</td><td>2,87<br>(0,47)</td></tr><tr><td>TAM<br>G1</td><td>4,03<br>(&lt;0,01)</td><td>1,63<br>(1)</td><td>1,19<br>(1)</td><td>1,62<br>(1)</td><td>2,21<br>(0,97)</td><td>0,07<br>(1)</td></tr><tr><td>COE<br>G2</td><td>7,61<br>(&lt;0,01)</td><td>6,69<br>(&lt;0,01)</td><td>6,57<br>(&lt;0,01)</td><td>5,83<br>(&lt;0,01)</td><td>5,53<br>(&lt;0,01)</td><td>2,77<br>(0,56)</td></tr><tr><td>TAM<br>G2</td><td>3,58<br>(0,61)</td><td>2,51<br>(0,81)</td><td>2,74<br>(0,60)</td><td>1,70<br>(1)</td><td>3,39<br>(0,12)</td><td>4,51<br>(&lt;0,001)</td></tr></tbody></table>

Aucune différence significative n'a été trouvée entre les formants F2 et F3 pour aucune voyelle dans aucune variété, genre ou génération.

<figure><img src="image_235.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Valeurs moyennes de F₁ (en Hz) et intervalles de confiance mesurés à 30 %, 50 % et 70 % de la durée de la voyelle pour les femmes et les hommes de TAM des deux générations</figcaption></figure>

Dans l'ensemble, la principale différence trouvée pour F₁ entre les hommes et les femmes COE G2 est de +200 Hz pour l'ensemble des voyelles orales /i, e, a, a, o, u, i/. Pour les locuteurs TAM G1, les valeurs moyennes de F₁ présentent quelques différences de +120 Hz à +130 Hz, mais seulement pour les réalisations de la voyelle /a/ puisque les voyelles de TAM G1 ont des valeurs de formants approximativement plus homogènes.

Notre analyse n'a pas trouvé d'allophone pour les voyelles mi-fermées /e, o/ en contexte rhotique tel que décrit par Mora Cortés (2019) pour la variété TAM. Cependant, notre étude atteste d'un allophone en variation libre pour la voyelle antérieure non arrondie /e/ correspondant à la voyelle mi-centrale [ə] (TABLE 2).
<table><caption>TABLEAU 3 : Valeurs moyennes (et écart-type) de F₁, F₂, F₃ (en Hz) pour la voyelle [ə], pour les femmes et les hommes TAM et COE des deux générations.</caption><thead><tr><th></th><th>F<sub>1</sub> (SE)</th><th>F<sub>2</sub> (SE)</th><th>F<sub>3</sub> (SE)</th></tr></thead><tbody><tr><td>COE-F-ə</td><td>655 (102)</td><td>1416 (324)</td><td>2407 (457)</td></tr><tr><td>COE-M-ə</td><td>530 (102)</td><td>1591 (101)</td><td>2312 (422)</td></tr><tr><td>TAM-F-ə</td><td>596 (101)</td><td>1429 (179)</td><td>2473 (358)</td></tr><tr><td>TAM-M-ə</td><td>561 (101)</td><td>1614 (179)</td><td>2305 (358)</td></tr></tbody></table>

## 3.2 Voyelles glottales

Les analyses des durées des voyelles n'indiquent aucune différence significative entre les voyelles non glottalisées et les voyelles glottalisées de la variété COE, corroborant les résultats de Vega Rodriguez (2019). La FIGURE 4 présente les durées relatives des voyelles modales et de leurs correspondantes glottalisées de la variété TAM. Bien qu'il existe une tendance des voyelles glottalisées à être plus longues, cette différence n'est pas significative pour l'ensemble des voyelles. Ceci, de la même manière que les paires minimales identifiées, suggère de considérer la glottalisation comme une caractéristique de la voyelle dans la description de cette variété. À noter également l'absence de réalisations glottalisées de /u/ chez les femmes TAM, comme mentionné plus haut.

<figure><img src="image_236.png" /><figcaption>FIGURE 4 : Médiane, quartiles inférieur et supérieur de la variable RATIO pour les femmes TAM (à gauche) et les hommes TAM (à droite).</figcaption></figure>

Notre enquête a fourni un ensemble de 5 voyelles glottalisées phonologiques pour les deux variantes linguistiques /iʔ, eʔ, aʔ, oʔ, iʔ/. Une voyelle arrondie postérieure glottalisée [uʔ] a été produite de manière aléatoire par les locuteurs des deux générations et a étonnamment été omise par toutes les femmes TAM. Ce phonème peut survenir dans n'importe quelle position, mais son statut phonologique n'a pas encore été confirmé. Notre enquête soutient un contraste phonologique entre les voyelles périphériques modales et glottalisées, comme suggéré par Vega Rodriguez et al. (2022), Vega Rodriguez & Vallée (2021) et Vega Rodriguez (2019), à partir de l'analyse de paires minimales sur la première ou deuxième syllabe de racines lexicales ainsi que dans certains affixes. Cependant, elle fournit également des preuves d'un statut phonologique pour les voyelles glottalisées hautes /iʔ/ (a) et /iʔ/ (b) qui n'avaient pas pu être démontrées dans des études antérieures sur la variante korebaju.

a) /sìsí/
{sìsí}

b) /sìsíà/
{sìsí-à}

/sìsí-á/
{sìsí-á}

apophyse mastoid-CL
dirty-CL

< Sanguinus Mistax > < Opossum Commun > < apophyse mastoid > < sale Bactris Gasipaes >
## 3.3 Voyelles nasales

Une expertise visuelle de la structure spectrale des voyelles a montré que les fréquences des formants nasals appartiennent à la syllabe contenant la voyelle nasale et non à tout le mot. Par conséquent, notre enquête n'a pas trouvé d'harmonie nasale affectant l'ensemble du mot. À ce stade, la nasalité semble limitée, au mieux, au domaine de la syllabe.

De même, cette étude rapporte 6 voyelles nasales [ī], [ē], [ã], [õ], [ũ], [ī]. Cependant, aucune paire minimale n'a été trouvée pour démontrer leurs propriétés contrastives. Les paires minimales données dans des études antérieures montrent des changements au niveau du ton ou de la glottalisation qui apparaissent dans certains contextes, comme le montrent les exemples c, d, e et f.

c) [p̂ȉa] < piment >
[pîʔa] < oiseau>
d) [m̂a:] < perroquet>
[màʔá] < chemin>
f) [cíð] < fille>
[cíʔð] < culture>
g) [cáí] < jaguar>
[càʔí] < liane_yare>

Considérant que le korebaju est une langue tonale et que la glottale intervocalique est encore en cours d'investigation car il n'y a pas de consensus sur son statut segmental ou suprasegmental, ni dans les descriptions précédentes du korebaju ni dans les descriptions d'autres langues de la famille tucanoane (Sorensen, 1969; Klumpp et Klumpp, 1973; Miller, 1999; Vallejos, 2013; Bruil, 2014 et Stenzel, 2007), de tels paires de mots ne peuvent pas être catégorisées comme des paires minimales qui pourraient distinguer les voyelles orales et nasales phonémiques en korebaju dans l'une ou l'autre variété.

## 4 Conclusion

Notre analyse n'a trouvé aucune différence interdialectale entre les variétés COE et TAM. Des différences intradialectales ont pu être observées au niveau du genre pour certaines générations et certaines voyelles.

Nos résultats confirment que la glottalisation semble faire partie de la voyelle, comme proposé par Vega Rodriguez (2019) et Vega Rodriguez et al. (2022), bien que son statut en tant que caractéristique articulatoire segmentale ou suprasegmentale soit encore peu clair. Nous avons observé une tendance à ce que les voyelles glottales soient plus longues, mais cette différence n'est pas significative et ce pour l'ensemble des voyelles. De plus, cette recherche a identifié deux phonèmes correspondant aux voyelles glottales fermées /iʔ/ et /iʔ/.

Enfin, cette étude suggère que la possible cause perceptuelle d'une forte glottalisation pour les locuteurs de la variété TAM pourrait être due à un changement morphologique de certains mots comme le mot « étroit », où une possible insertion d'un prédicat copulatif à la deuxième syllabe dans la variété TAM crée la condition d'une resyllabification du mot [má-ʔ-àʔ-kà-rì] {CL-COP-étroit-CL}, tandis que la variété COE produira une modulation tonale sans insertion de la même copule [mâ-ʔ-kà-rì] {CL-étroit-CL}.

Ces résultats font toujours l'objet d'étude. Nos recherches en cours examinent la relation entre le ton et la nasalisation, et élaborent une typologie des glottalisations observées dans la langue.

## Références

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# Une nouvelle grammaire de l'intonation de la phrase française

Philippe Martin
LLF, UFRL, Université Paris Cité
Place Paul Ricoeur, 75013 Paris, France
philippe.martin@utoronto.ca

## RESUME

On propose une nouvelle grammaire prosodique de l'intonation de la phrase en français. Cette grammaire rassemble des règles de réécriture opérant sur des événements prosodiques alignés sur les voyelles des syllabes accentuées des groupes accentuels, en position finale en français.

Ces règles définissent les séquences bien formées d'évènements prosodiques de la phrase, quelle que soit sa complexité, en s'assurant que les conditions nécessaires et suffisantes pour indiquer sans ambiguïté une structure prosodique donnée soient remplies. Elles remettent en cause, entre autres, l'annotation d'un ton H* ou LH* aligné sur la frontière droite des syntagmes intonatifs intermédiaires ip.

## ABSTRACT

### A new grammar of French sentence intonation

A new prosodic grammar of sentence intonation in French is proposed. This grammar gathers rewriting rules operating on prosodic events aligned on the vowels of stressed syllables of accent phrases, in final position in French.

These rules define well-formed sequences of prosodic events in the sentence, whatever its complexity, ensuring that the necessary and sufficient conditions for unambiguously indicating a given prosodic structure are met. Among other things, they call into question the annotation of an H* or LH* tone aligned with the right boundary of ip intermediate intonational phrases.

**MOTS-CLES** : Grammaire prosodique, français, groupe accentuel, structure prosodique

**KEYWORDS** : Prosodic grammar, French, accent phrase, prosodic structure

## 1 Introduction

L'intonation de la phrase française, analysée traditionnellement en termes de contours (Coustenoble et Armstrong, 1934 ; Delattre, 1966 ; Vaissière, 1974 ; Ph. Martin, 1975 ; Léon, 1993), a fait depuis plus de 40 ans l'objet d'analyses impliquant l'annotation par cibles tonales ToBI, analyses menées pour la plupart dans le cadre théorique autosegmental-métrique (Hirst et Di Cristo, 1984 ; Mertens, 1987 ; Post, 1999 ; Jun et Fougeron, 2002 ; D'Imperio et al., 2016 ; Michelas, 2011 ; Delais, Post et

<figure><img src="image_237.png" /></figure>
Yoo, 2020, parmi d'autres). La majorité de ces recherches considèrent implicitement ou explicitement que les événements prosodiques procèdent d'un mapping réalisé à partir de l'organisation morphosyntaxique de la phrase, et en particulier des frontières et des catégories syntaxiques.

En inversant l'ordre des opérations, c'est-à-dire en considérant que la structure syntaxique résulte d'une insertion des unités syntaxiques dans la structure prosodique et non le contraire, on est conduit à élaborer une grammaire qui rende compte des séquences bien formées des évènements prosodiques advenant à l'endroit des voyelles des syllabes accentuées et indiquant une structure prosodique donnée, indépendamment de la morphosyntaxe et de constructions syntaxiques particulières.

## 2 Grammaire prosodique

Si la structure prosodique est considérée comme autonome par rapport à la morphosyntaxe et à toute autre structure de la phrase, en plus de générer des séquences tonales bien formées, une grammaire prosodique devra aussi rendre compte du rôle et du fonctionnement de ces séquences tonales dans l'indication des regroupements successifs en plusieurs niveaux des groupes accentuels, possiblement mais non nécessairement étiquetés selon le modèle Autosegmental-Métrique, en AP (accent phrases) en syntagmes intonatifs intermédiaires ip (intermediate intonation phrases), et des ip en syntagmes intonatifs IP (Intonation Phrases), et enfin des IP en structure prosodique PS (Prosodic Structure), un groupe accentuel étant constitué d'une groupe de mots dont un seul présente une syllabe accentuée (non-emphatique), en position finale en français.

## 3 Classes d'évènements prosodiques

Les variations mélodiques à l'endroit des voyelles des syllabes accentuées apparaissent comme paramètre à retenir pour décrire des événements prosodiques de par leur position dans le groupe accentuel et par leur impact perceptif, contrairement aux syllabes non accentuées. Ce choix est de plus validé par des recherches neuro-perceptives récentes, qui suggèrent que les variations mélodiques sont encodées comme des catégories discrètes et contrastives dans le cerveau de l'auditeur (Llanos et al., 2021).

Les caractéristiques acoustiques doivent tenir compte, ne fût-ce qu'approximativement, de leur perception par les auditeurs. Il s'agit en tout cas d'éviter que la courbe acoustique de fréquence fondamentale soit utilisée telle quelle comme seule source de données, et qu'une montée de 5 ou 10 Hz soit transcrite par un ton haut au même titre qu'une montée de 50 Hz par exemple.

Le système de notation choisi est basé sur les cibles tonales ToBI adaptées au français (Delais et al. 2015), et utilisent les classes suivantes :

a. **L\*L\%↓**: Séquence tonale terminale déclarative

b. **H\*H\%↑**: Séquence tonale terminale interrogative

c. **LH\*↗**: Séquence tonale non-terminale montante

d. **HL\*↘**: Séquence tonale non-terminale descendante

e. **H\*—**: Montée ou descente mélodique faible perçue comme ton statique, donc inférieure au seuil de perception d'une variation mélodique (seuil de glissando, Rossi, 1971).
### 4.3 Interrogative [X – YH\*H\%↑] (terminal conclusif interrogatif) :

[H\*- H\*H\%↑] attesté : [(et ces endives) H\* (si blANches) H\* (si prOpres)] H\* [(d'OÙ) H\*H\% (elles sOrtent ?)] H\*H\% (SIWIS fr_c_22_195).

[LH\*↑ H\*H\%↑] attesté : [(la CGT)] LH\* [(acceptera-t-Elle) H\* (de ne plus tourner le dOs)] LH\* [(à la constructiON) HL\* (européEnne)] H\*H\% ? (SIWIS fr_b_29_194).

[HL\*\> H\*H\%↑] attesté : [(y a-t-Il) HL\* (des observatiONs ?)] H\*H\% (SIWIS FR_C1_12_000)

### 4.4 Interrogative [YH\*H\%↑ - X] (terminal conclusif interrogatif) :

*[H\*H\%↑ H\*-] non attesté.

[H\*H\%↑ H\*H\%↑] est attesté : (C'est bien tOI) H\*H\% (ma jolIe ?) H\*H\% (Billières, 2018). Il s'agit ici de différentier la copie du contour terminal interrogatif dans une configuration propos-thème (type (il est venU) H\*H\% (le factEUR ?) H\*H\%), de celle impliquant deux structures prosodiques interrogatives indépendantes (type il est venU ? H\*H\%↑ Mais à quelle hEUre ? H\*H\%↑). Ce problème a été traité à partir d'observations expérimentales (Ph. Martin, 2008), concluant à une différenciation basée sur l'absence d'un intervalle de moins de 250 ms dans le cas d'une copie de H\*H\%↑ dans une configuration propos-thème, en plus d'avoir une montée mélodique plus haute sur le premier contour. Deux structures prosodiques interrogatives indépendantes sont donc séparées par une pause d'au moins 250 ms.

### 4.5 Séquences déclaratives complexes incluant H\*- , HL\*\> , LH\*↑ , H\*L\#\>

[HL\*\> - LH\*↑] : on n'a jamais de contour descendant HL\*\> sans qu'il soit suivi d'un contour montant LH\*↑ avant le contour terminal déclaratif L\*L\%↓ : [HL\*\> LH\*↑ L\*L\%↓] mais *[HL\*\> L\*L\%↓] : [(Nous refusONs) HL\* (cette réfOrme)] LH\* [(antisociAle)] L\*L\% (SIWIS A1_19_010)

[HL\*\> - H\*L\#\>] : séquences attestées [HL\*\> H\*L\#\> L\*L\%↓] mais *[H\*L\#\> HL\*\> L\*L\%↓].

[H\*L\#\> (le contour de la dictée) - LH\*↑] : on trouve des séquences [H\*L\#\> LH\*↑ L\*L\%↓] aussi bien que [LH\*↑ H\*L\#\> L\*L\%↓], ce qui permet de conclure que LH\*↑ et H\*L\#\> sont en distribution complémentaire : [(sur la scÈne) HL\* (internationAle)] H\*L\# [(si je suis élUe)] H\*L\# [(seront sIMples) HL\* (et fidÈles)] H\*L\# [(à notre vocatiON) H\* (la plus hAUte)] L\*L\% (S. Royal, radio).

Reste H\*- qui peut être suivi de L\*L\%↓.

### 4.6 Séquences interrogatives complexes incluant H\*- , HL\*\> , LH\*↑ , H\*L\#\>

On observe dans les phrases interrogatives terminées par H\*H\%↑ : [HL\*\> H\*H\%↑], tout comme [LH\*↑ H\*H\%↑] ainsi que [H\*- H\*H\%↑], mais jamais *[H\*L\#\> H\*H\%↑].

### 4.7 Classement des cibles tonales et des catégories de syntagmes intonatifs

Puisque L\*L\%↓ terminal conclusif est le plus proéminent et toujours présent, et que HL\*\> est toujours suivi de LH\*↑, on a HL\*\> < LH\*↑ : HL\*\> est dominé par LH\*↑ puisqu'il ne peut apparaître sans lui, LH\*↑ précède donc HL\*\>. D'autre part, H\*L\#\> est perceptivement plus saillant que LH\*↑, mais ces deux séquences tonales étant en distribution complémentaire sont
Ainsi pour [{(Si ces ŒUfs)AP (étaient frAIs)AP}IP (j'en prendrAIs)AP]SP en remplaçant les catégories de syntagmes intonatifs par leur instanciations attendues SP -> L*L%↓ ; IP -> {LH*—, H*L#\} ; ip -> HL*\ ; AP -> H*—, les variantes possibles sont :

[(Si ces ŒUfs) H* (étaient frAIs)}LH* (j'en prendrAIs)] L*L%↓

[(Si ces ŒUfs) HL* (étaient frAIs)}LH* (j'en prendrAIs)] L*L%↓

[(Si ces ŒUfs) H* (étaient frAIs)}H*L# (j'en prendrAIs)] L*L%↓

[(Si ces ŒUfs) HL* (étaient frAIs)}H*L# (j'en prendrAIs)] L*L%↓

Ces variantes ne sont évidemment pas liées à la structure morphosyntaxique, qui est la même pour les 4 variantes. Le même principe s'applique à n'importe quelle structure prosodique. Il faut et il suffit que les séquences tonales assurent les contrastes entre les catégories de syntagmes intonatifs, c'est-à-dire entre AP, ip et IP, étiquettes dont on pourrait du reste se passer, en ne considérant que la hiérarchie des regroupements des mots prosodiques (AP's) pour une structure donnée (Martin 1975).

## 4.9 Algorithme d'attribution des séquences tonales

Le mécanisme d'attribution des évènements prosodiques, en partant d'une structure prosodique décrite par ses composantes AP, ip et IP, est donc le suivant :

On commence par la racine SP -> L*L%↓ (ou H*H%↑).

Ensuite, pour les IP, en fait pour les groupes de premier niveau, on sélectionne tous les évènements prosodiques de rang inférieur à L*L% dans la liste ordonnée L*L%↓ > {H*L#\, LH*↑} > HL*\ > H*—, c'est-à-dire H*L#, LH* ou H*, HL* étant exclu car non suivi de LH*.

Pour les ip, groupes de second niveau, même procédure, en retenant HL*\ (cette fois suivi de LH*↑).

Finalement les AP recevront un H*—.

Pour {[A\_AP B\_IP C\_SP par exemple on part du contour terminal L*L%↓. Dans l'ordre d'attribution des contours aux frontières des syntagmes intonatifs AP < ip < IP < SP, en fait les groupes selon leurs niveaux, et des évènements prosodiques H* < HL*\ < {H*L#\, LH*↑ < L*L%↓, on attribue LH*↑ à IP (Puisque L*L%↓ terminal est déjà pourvu) puis HL*\ ou plus bas dans la hiérarchie H* à ip : {[A\_{H*. HL*\} B\_{LH*↑} C\}_{L*L%↓

Même principe pour {A\_IP [B\_AP C\_AP] IP} SP : {A\_LH*↑ [B\_H* C\_AP] IP} L*L%↓. B reçoit un ton H* et non HL*\ plus haut dans la hiérarchie car HL*\ ne peut apparaître sans un LH*↑ qui suit.

Enfin pour {A\_AP B\_AP C\_SP : {A\_{H*, LH*↑} B\_{H*, LH*↑} C\}_{L*L%↓} il s'agit d'une énumération, donc A et B doivent être pourvus d'un même contour, soit H* soit LH*↑ soit même H*L#\ (HL*\ étant exclu placé immédiatement devant L*L%↓).

## 5 Exemples de structure prosodique

Les règles rendant compte des séquences bien formées des patrons mélodiques du français permettent de construire sans ambiguité la structure prosodique d'une phrase donnée, et ce à partir des séquences tonales à l'endroit des voyelles des syllabes accentuées. Elles permettent aussi de
# 6 Discussion

Dans l'exemple de Delais et al. (2020) [{(les amIs)AP(du marI)AP (de ValérIe)AP}▷}ip {……}ip]IP,
qu'il y ait un contour descendant sur ip n'a rien à voir avec la syntaxe ou la métrique. Il résulte
simplement de l'application des conditions nécessaires et suffisantes pour encoder une structure
prosodique donnée, terminée par une séquence montante interrogative située plus loin dans la phrase
(principe du contraste de pente en français). Les deux premiers groupes accentuels ne peuvent porter
qu'un ton neutralisé H*, la « réserve » de séquences tonales disponibles étant épuisée.

Le même processus s'observe pour l'exemple [{(les amIs)H*AP(du marI)H*AP (de ValérIe)HL*▷}ip
{(je les ai appelÉs)AP}ip]IP LH*▷ [...]et nous nous sommes rencontrÉs..]IP L*L%↓

Tout dépend de la structure prosodique assignée à la phrase par le locuteur, que ce soit en lecture ou
en parole spontanée, donc du mapping fait à partir de la morphosyntaxe. Dans la mamie des amis de
Rémy demandait l'institutrice (Michelas et D'Imperio 2011, 2015), la structure prosodique peut
être :

{{[(la mamIe)] HL*▷ [(des amIs) H* (de RémY)]]}LH*▷ {{[(demandAIt) (l'institutrIce)]]}L*L%↓
aussi bien que :

{{[(la mamIe)H* (des amIs)]HL*▷ [(de RémY)]]LH*▷ {{[(demandAIt) (l'institutrIce)]]}L*L%↓ ou encore
[(la mamIe)H* (des amIs)H* (de RémY)]LH*▷ {{[(demandAIt) (l'institutrIce)]]}L*L%↓, le locuteur
n'étant pas nécessairement syntacticien confirmé pour réaliser ou non la congruence attendue avec
la syntaxe.

# 7 Conclusion

On propose une grammaire prosodique, opérant sur les séquences tonales portées par les voyelles
des syllabes accentuées des groupes accentuels, rendant compte de l'indication de la structure
prosodique de la phrase. Cette grammaire est totalement indépendante des autres structures
morphosyntaxique ou sémantique de la phrase, et ses règles décrivent des séquences tonales attestées
dans les données, aussi bien lues que spontanées, ainsi que leurs variantes. Elle met en œuvre les
conditions nécessaires et suffisantes pour qu'une structure prosodique donnée puisse être indiquée
sans ambiguïté par un ensemble de séquences tonales limité.

La relation avec la syntaxe se trouve ainsi inversée. Au lieu de recenser les configurations de
séquences prosodiques à partir de configurations syntaxiques variées, et en particulier des frontières
de syntagmes, on procède à l'inverse. À partir d'une structure prosodique donnée, résultant d'une
séquence de cibles mélodiques données, on peut ensuite analyser les propriétés syntaxiques des
phrases qui peuvent y être associées (ce qui n'est pas abordé ici), et en particulier les propriétés
syntaxiques des groupes accentuels, qui apparaissent comme les unités lexicales effectivement
utilisées pas les locuteurs et les auditeurs, à la place de mots (Martin, 2018). La fonction des
évènements prosodiques apparaît alors plus clairement : donner à l'auditeur des balises permettant
un pré assemblage rapide des groupes accentuels, indispensable étant donné la mémoire temporelle
de la parole continue limitée à 2 à 3 secondes (R. Martin et al., 2014 ; Ph. Martin, 2014).

Cette inversion du processus d'analyse syntaxe -> intonation en intonation -> syntaxe apparaît beaucoup plus simple à mettre en œuvre, et rend mieux compte des variantes observées en parole lue et spontanée ainsi que du processus de décodage de la parole par les auditeurs.
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# Vérification automatique de la voix de locuteurs après conversion
à l'aide de PPGs

Thibault Gaudier<fnref n="1" />, ² Marie Tahon<fnref n="1" /> Anthony Larcher<fnref n="1" /> Yannick Estève²

(1) Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), 72100 Le Mans, France

(2) Laboratoire d'Informatique d'Avignon (LIA), 83000 Avignon, France

{prenom}.{nom}@univ-lemans.fr

## RÉSUMÉ

La création de contenu journalistique peut être assistée par des outils technologiques comme la synthèse de parole. Cependant l'éditeur doit avoir la possibilité de contrôler la génération du contenu audio comme la prosodie, la prononciation ou le contenu linguistique. Dans ces travaux, un système de conversion de voix génère un signal de locuteur cible à partir d'une représentation temporelle de type Phonetic PosteriorGrams (PPGs) extraite d'un audio source. Les PPGs dêmelent le contenu phonétique du contenu rythmique, et sont généralement considérés indépendants du locuteur. Cet article présente un système de conversion utilisant les PPGs, et son évaluation en qualité audio avec un test perceptif. Nous montrons également qu'un système de vérification du locuteur ne parvient pas à identifier le locuteur source après la conversion, même si le modèle a été entraîné sur des données synthétiques.

## ABSTRACT

Automatic Speaker's Voice Verification after Speech Conversion using PPGs

The creation of journalistic content can be assisted by technologies such as speech synthesis. In any case, the editor needs the possibility to control the audio content generation such as prosody, pronunciation or linguistics. In the present work, a voice conversion system generates a target speaker signal from a temporal representation, using Phonetic PosteriorGrams (PPGs) extracted in the source audio. This representation disentangles rhythmic and phonetic information, and is usually considered speaker-independent. This paper presents a PPGs-based speech conversion system, and its evaluation in terms of general quality. We also demonstrate that a speaker verification model is not able to recover the source speaker after conversion with PPGs, even when the model is trained on synthetic data.

**MOTS-CLÉS** : synthèse de parole, représentation interprétable de la parole, reconnaissance du locuteur.

**KEYWORDS:** speech synthesis, interpretable speech representation, speaker recognition.

## 1 Introduction

Les journalistes et médias ont désormais accès à des flux importants de contenu, venant de différents endroits du monde et dans différentes langues. Dans ce contexte, le projet européen SELMA<fnref n="1" /> vise à développer des outils permettant de réaliser du doublage automatique, en générant un signal de parole d'une voix cible à partir d'un texte éventuellement traduit. Une manière de faire serait d'utiliser un

<figure><img src="image_238.png" /></figure>

<footnote n="1">1. https://selma-project.eu/</footnote>
système de synthèse à partir de texte (TTS) afin de générer le signal correspondant au texte traduit. Cependant, malgré les avancées récentes du domaine, le signal ainsi synthétisé ne correspond pas nécessairement aux besoins des utilisateurs. Il y a donc la nécessité d'avoir des systèmes de conversion de parole permettant un contrôle plus fin de la parole générée selon différents aspects, en utilisant des représentations interprétables. Par exemple, EdiTTS (Tae et al., 2022) utilise le texte comme représentation afin de modifier le contenu linguistique, et (Zhao et al., 2019) utilise les Phonetic PosteriorGrams (PPG) comme représentation permettant de contrôler les contenus rythmique et phonétique.

Les PPGs sont une représentation temporelle des probabilités de présences de différentes unités phonétiques. Ainsi, il est possible, techniquement, de modifier les durées, sans changer les phonèmes (et réciproquement) donnant ainsi du contrôle aux utilisateurs (Zhao et al., 2019) and (Yeh et al., 2018). Evidemment, cette modification est artificielle et ne pourra pas fournir de parole audible si le modèle utilisé pour la conversion ne compense pas certaines modifications (par exemple allonger la durée d'une plosive). Cet aspect sera étudié dans un futur proche.

Les PPGs ont déjà été utilisés pour la tâche de conversion de voix (Levy-Leshem & Giryes, 2021). Cette représentation contient également des informations relatives à l'accent du locuteur, permettant de réaliser de la conversion d'accent (Zhao et al., 2019) (modifier l'accent sans changer la voix). Cependant, cela signifie que certaines informations relatives au locuteur, présentes dans les PPGs, pourraient passer dans le signal audio généré à partir de cette représentation. À long terme, notre objectif est de synthétiser un signal de parole (source) à partir de texte, puis de convertir ce signal vers une voix cible à partir de PPGs corrigés manuellement. Nous cherchons donc à vérifier que le locuteur de l'audio cible ne peut pas être identifié à partir de l'audio source, que cette source soit naturelle (comme présenté ici) ou bien synthétique (comme dans notre objectif à long terme).

<figure><img src="image_239.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Approche de synthèse utilisant les PPG (PPG2Mel). Les éléments en bleu sont spécifiques à un locuteur. *N* est un échantillon naturel, *R* un échantillon resynthétisé (voir Section 4.1).</figcaption></figure>

Pour cela, nous entraînons différents modèles de conversion à partir de PPGs, de manière similaire à (Zhao et al., 2019) and (Levy-Leshem & Giryes, 2021). Plus précisément, comme illustré Figure 1, un système PPG2Mel est entraîné à générer une voix *A* à partir de PPGs. Ainsi, à l'inférence, lorsqu'un signal de parole *N*<sub>K</sub> provenant du locuteur source *K* passe dans le système, le signal synthétisé *R*<sub>K</sub><sup>A</sup> est converti vers la voix cible *A*. Nous réalisons une évaluation subjective de la qualité de la parole générée, comparant notre signal généré à celui obtenu par un système TTS, un signal obtenu par un vocodeur et le signal naturel. L'objectif de cette évaluation, décrite dans la Section 3, est de s'assurer de générer de la parole de qualité convenable à partir de PPGs. Comme notre but n'est pas de proposer un nouveau système de synthèse mais d'en utiliser un existant pour une autre tâche, nous ne cherchons pas à comparer ce système à d'autres à partir d'un score de qualité.

À notre connaissance, aucune étude n'a tenté d'identifier une éventuelle information relative au locuteur original après conversion à partir de PPGs. Notre contribution principale est l'étude de la capacité d'un système de vérification du locuteur (SV) à identifier le locuteur original d'un audio synthétisé. Ceci est réalisé en synthétisant des audios de différents locuteurs source (base de données
VoxCeleb (Nagrani et al., 2017; Chung et al., 2018)) en utilisant deux modèles PPG2Mel entraînés sur deux voix cibles différentes. La Section 4.1 détaille le contenu des bases de données utilisées, leur usage et les notations utilisées. À partir de cette base de données synthétique annotée avec les locuteurs sources, nous pouvons entraîner des systèmes de SV de plusieurs manières. La Section 4.2 détaille notre protocole et la Section 4.3 montre les résultats obtenus. Contrairement au protocole d'évaluation de conversion de voix, nous ne cherchons pas à identifier la similarité entre les audios synthétiques et les locuteurs cibles, mais à vérifier si un système de vérification du locuteur peut identifier les locuteurs sources à partir d'audio synthétique, malgré la présence de la voix cible.

# 2 Synthèse de parole

Les tâches de synthèse de parole sont souvent divisées en deux étapes : la prédiction d'une représentation fréquentielle (mel-spectrogramme par exemple) à partir de l'entrée, puis l'utilisation d'un vocodeur pour obtenir le signal audio correspondant.

De nos jours, les systèmes de synthèse à partir de texte sont principalement des systèmes neuronaux autorégressifs comme Tacotron2 (Shen et al., 2018), ou des systèmes séquence-vers-séquence, par exemple utilisant des Transformers comme FastSpeech (Ren et al., 2019). L'introduction de contrôle dans ces systèmes est généralement réalisée en conditionnant la génération de parole à un locuteur spécifique (Cooper et al., 2020) et (Valle et al., 2020). Cependant, le contrôle pour d'autres aspects comme la prosodie (Sini et al., 2020), l'intonation (Łańcucki, 2021), le style (Wang et al., 2018) ou l'émotion (Diatlova & Shutov, 2023) ont été introduits dans les systèmes de synthèse.

Le but des systèmes de conversion de voix est généralement de préserver certains aspects provenant d'un audio source (par exemple le contenu linguistique) et d'autres provenant d'un audio cible (les indices acoustiques relatifs à un locuteur). L'utilisation de représentation démêlées (principalement entre locuteur, contenu linguistique et/ou prosodie) extraites du signal cible ont été utilisées par (Qian et al., 2019, 2020), (Polyak et al., 2021). Les PPGs ont également été utilisés pour la conversion de voix (Levy-Leshem & Giryes, 2021), d'accent (Zhao et al., 2019) ou de rythme (Yeh et al., 2018).

Comme beaucoup de systèmes de synthèse génèrent des mel-spectrogrammes à partir de la consigne, le rôle du vocodeur est alors de produire le signal audio correspondant dans le domaine temporel. Aujourd'hui les vocodeurs mainstream sont basés sur des réseaux génératifs comme HifiGan (Kong et al., 2020), ou WaveGlow (Prenger et al., 2019).

# 3 Synthèse à partir de Phonetic PosteriorGrams (PPG)

## 3.1 Les Phonetic PosteriorGrams (PPG)

Les Phonetic PosteriorGrams (PPG) (exemple Figure 2) sont une représentation temporelle et probabiliste des phonèmes prononcés dans un audio. Ainsi, pour chaque trame de 30 ms, on obtient la probabilité de présence de chacun des phonèmes. Cette représentation présente certains avantages : elle permet à un utilisateur de contrôler finement l'audio représenté selon certaines caractéristiques, comme le contenu phonétique ou le rythme de parole. Cette représentation contient également une information plus riche qu'une séquence de phonème, car la confusion entre plusieurs classes de phonèmes, qui s'observe par une probabilité non nulle pour différentes classes dans une même trame, peut être interprétée comme une différence de réalisation de ces phonèmes. Ainsi, les PPG contiennent des informations relatives à la phonétique de la phrase et au rythme de celle-ci, mais d'autres informations pourraient être également présentes de manière cachée. L'expérience présentée dans cet article cherche à identifier une éventuelle présence d'information relative au locuteur dans un PPG.
Les PPG sont extraits à partir du modèle présenté dans (Zhao et al., 2019), qui est un Generalized Maxout Network fourni par Kaldi (Zhang et al., 2014), entraîné à imiter un GMM-HMM représentant 5816 unités acoustiques, qui sont ensuite regroupées en 40 phonèmes pour l'anglais. 100 trames de PPG sont extraites chaque seconde.

<figure><img src="image_240.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Exemple de PPG pour la phrase : "Such risks can be lessened when the President recognizes the security problem"</figcaption></figure>

## 3.2 Synthèse de parole à partir de PPG

Les PPG sont une représentation présentant des similitudes avec un encodage one-hot des phonèmes. Ainsi, il est possible de générer un audio correspondant à un PPG de la même manière que pour d'autres représentations de la parole telle une séquence de phonème. Nous avons utilisé une approche similaire à celle présentée dans (Zhao et al., 2019) et (Levy-Leshem & Giryes, 2021). Nous avons donc entraîné Tacotron2 (Shen et al., 2018) en utilisant les PPG extraits des audios en entrée pour prédire les mel-spectrogrammes extraits de ces mêmes audios. Ce système sera désigné par PPG2Mel. Le modèle converge plus rapidement en utilisant des PPG qu'en utilisant du texte, car les PPG sont déjà alignés temporellement avec l'audio. La seule modification que nous avons faite à l'architecture de Tacotron2 est le remplacement de la couche d'embedding de caractères par une couche linéaire transformant les 40 probabilités de présence des phonèmes en une représentation interne de dimension 512.

Comme le système PPG2Mel produit des mel-spectrogrammes, nous devons ensuite les convertir dans le domaine audio. Nous avons utilisé WaveGlow, un vocodeur neuronal décrit dans (Prenger et al., 2019). Notre vocodeur est entraîné sur le dataset LJSpeech (Ito & Johnson, 2017) en utilisant la configuration par défaut à l'exception de la fréquence d'échantillonage, que nous avons passée de 22,05kHz à 16kHz. Nous avons utilisé l'implémentation proposée par Nvidia, disponible sur GitHub<fnref n="2" />

## 3.3 Évaluation perceptive de la parole

Notre objectif avec cette évaluation est de s'assurer que le système présenté dans la Section 3.2 génère des échantillons audios de qualité suffisante pour étudier la présence d'information relative au locuteur dans la synthèse. Nous avons donc comparé la qualité du système PPG2mel avec une version obtenue par TTS, une version obtenue en utilisant uniquement le vocodeur (analyse-synthèse), ainsi que l'échantillon naturel original. Les systèmes TTS et PPG2Mel ont été entraînés sur la base de données LJSpeech (Ito & Johnson, 2017). Notre baseline TTS utilise l'implémentation de Tacotron2 par Nvidia<fnref n="3" />, en changeant uniquement la fréquence d'échantillonage à 16kHz afin de rester consistant avec les autres échantillons. Nous avons utilisé les ensembles d'entraînement, validation et test provenant du même dépôt GitHub. Nous avons ensuite divisé l'ensemble de test en

<footnote n="2">2. https://github.com/nvidia/waveglow</footnote>

<footnote n="3">3. https://github.com/nvidia/tacotron2</footnote>
trois sous-ensembles en fonction de la durée des audios. 20 segments sont sélectionné dans chaque sous-ensemble afin d'avoir une représentation des audios courts, moyens et longs. Un test Mean Opinion Score (MOS) (1 : mauvais, 5 excellent) a été mis en place avec la plateforme FlexEval (Fayet et al., 2020) à partir de la question suivante : "jugez la qualité de cet échantillon audio". 36 participants sur 44, majoritairement non natifs, ont évalué l'ensemble des 20 segments audios qui leur était présentés. Les 4 versions des 60 segments ont été évalués en moyenne 12 fois.

<figure><img src="image_241.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Représentation des 4 versions de l’audio présentées lors du test perceptif. Les blocs bleus sont spécifiques à un locuteur</figcaption></figure>

Les résultats sont décrits dans la Table 1. Nous avons retiré les étapes d'introduction et utilisé toutes les autres réponses, dont celles venant de participants n'ayant pas complété toutes les étapes. À partir de ces résultats, nous pouvons conclure que l'utilisation de PPG pour la synthèse de parole ne dégrade pas la qualité par rapport à la synthèse à partir de texte. Nous observons également qu'une partie importante de la dégradation en qualité provient du vocodeur. Cela peut s'expliquer par le fait que le vocodeur est biaisé par le locuteur de LJspeech. Pour améliorer ce point, il pourrait être intéressant de fine-tuné le vocodeur sur nos données. Nous sommes conscients que nos résultats de MOS sont inférieurs à ceux de la littérature, peut-être parce qu'ils sont non-natifs. Cependant, nous observons également que l'audio naturel n'est pas non plus évalué avec d'aussi bons scores.

<table><caption>TABLE 1 – MOS obtenus lors de l'évaluation. Intervalles de confiance à 95%</caption><thead><tr><th>Système</th><th>Audio naturel</th><th>Audio vocodeur</th><th>Audio TTS</th><th>Audio PPG</th></tr></thead><tbody><tr><th>MOS</th><td>4.35 ± 0.07</td><td>3.47 ± 0.07</td><td>3.11 ± 0.07</td><td>3.24 ± 0.07</td></tr></tbody></table>

## 4 Identification du locuteur source

Dans cette section, notre objectif est de déterminer si un système de vérification naïf, entraîné sur de la parole naturelle, peut identifier le locuteur source après conversion (Q1). Ensuite, nous utilisons des données synthétiques pour entraîner un modèle informé à identifier ce locuteur source. Nous souhaitons savoir à quel point ce modèle informé parvient à identifier le **locuteur source** dans des échantillons convertis vers la voix cible, mais aussi à partir d'échantillons naturels afin d'identifier le décalage entre parole naturelle et synthétique (Q2). Le modèle informé est supposé apprendre à différencier les locuteurs dans un espace adapté à la voix cible. Si la conversion cache complètement le locuteur source, on s'attend à une forte dégradation des résultats avec les deux modèles (naïf et informé). En revanche, si elle ne cache que partiellement le locuteur source, le modèle naïf devrait obtenir de mauvais résultats, mais le modèle informé devrait parvenir à identifier le locuteur source, et donc obtenir de meilleurs scores. Enfin, nous étudions à quel point les modèles parviennent à lier l'identité du **locuteur cible** provenant des échantillons naturels avec les échantillons convertis vers cette même voix cible (Q3).
## 4.1 Données et notations

Cette expérience utilise 3 bases de données. La première est la section anglaise de M-AILABS(Solak, 2019), un corpus basé sur LibriVox. Nous avons utilisé 2 locuteurs, E. Klett, notée A, et E. Miller, noté B. Pour chaque locuteur A et B, nous avons 30 à 45 heures de parole, que nous avons divisé en entraînement, validation et test. Au cours de cette expérience, ces deux voix ont servi comme locuteurs cibles. Ceci signifie que tous les échantillons synthétiques ont été générés avec l'une de ces voix. Nous avons entraîné deux modèles mono-locuteurs notés PPG2Mel_A et PPG2Mel_B, pour les locuteurs A et B (voir Figure 1).

La base de données LibriSpeech-test-clean (Panayotov et al., 2015) est notre base d'enrôlement et de test pour l'expérience de vérification du locuteur. Elle contient 40 locuteurs, équilibrés en terme de genre (≈ 8 min. de parole par locuteur), notés 1 à 40. Ces locuteurs sont les locuteurs source que nous voulons identifier avant et après synthèse. Nous créons deux versions synthétiques de cette base en utilisant les modèles PPG2Mel_A et PPG2Mel_B.

Enfin, les bases de données VoxCeleb1&2 (Nagrani et al., 2017; Chung et al., 2018) sont utilisées pour entraîner les systèmes de vérification du locuteur. Les modèles PPG2Mel_A et PPG2Mel_B sont utilisés pour synthétiser tous les échantillons de VoxCeleb vers les locuteurs cibles, choisis aléatoirement entre A et B pour chaque échantillon. Les labels de locuteur pour l'apprentissage des modèles sont conservés à l'identique, même si la voix perçue est maintenant différente.

Les échantillons naturels sont notés $N_{source}$, où source est dans $\{A, B, 1-40\}$. Les échantillons synthétiques sont notés $R_{source}^{cible}$, où source est identique à précédemment et cible est A ou B selon le modèle PPG2Mel utilisé. Nous ne mentionnerons pas les locuteurs de VoxCeleb. Une illustration des différents cas est présente à la Table 2.

<table><caption>TABLE 2 – Description des notations des différents locuteurs et échantillons synthétiques. Cercle : locuteurs sources ; masques : signal synthétisé en utilisant le modèle lié à la voix indiquée sur le masque. K et K' sont considérés différents.</caption><thead><tr><th>Données</th><th>Locuteurs</th><th>Notation</th><th>Détails</th></tr></thead><tbody><tr><td>M-AILABS</td><td>4</td><td>A B</td><td>$N_A$ et $N_B$. A est E. Klett, B est E. Miller</td></tr><tr><td>LibriSpeech-test naturel</td><td>40</td><td>K K</td><td>$N_K, N_{K'}. K, K' \in [1, 40], K \neq K'$</td></tr><tr><td>LibriSpeech-test synthétique</td><td>40</td><td>K' A B</td><td>$R_{K'}^A, R_K^B, A, B, K, K'$ décrits précédemment</td></tr><tr><td>VoxCeleb1&2</td><td>7363</td><td>V V</td><td>Utilisé pour entraîner le modèle naïf</td></tr><tr><td>VoxCeleb1&2 synthétique</td><td>7363</td><td>V A ou B V A ou B</td><td>Utilisé pour entraîner le modèle informé. Synthétisé en utilisant les locuteurs A et B de M-AILABS.</td></tr></tbody></table>

## 4.2 Modèles de vérification du locuteur

Les modèles de vérification naïf et informé utilisent l'architecture ECAPA-TDNN (Desplanques et al., 2020), avec comme entrée des représentations de l'audio extraites par WavLM-Large<fnref n="4" /> et en utilisant l'Additive Angular Margin comme fonction de coût. Nous utilisons des x-vecteurs de dimension 256. Le modèle naïf est entraîné sur les données naturelles de VoxCeleb1&2. Ce modèle obtient un

<footnote n="4">4. https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/wavlm</footnote>
EER de 1.57% sur VoxCeleb-o après 4 jours d'entraînement sur une carte GPU RTX8000, ce qui est légèrement inférieur à l'état de l'art actuel sur ces données. Le modèle informé est entraîné sur la version synthétique (locuteurs cibles A et B) de VoxCeleb1&2 décrite plus haut. La meilleure version de ce modèle est obtenue après un jour d'entraînement sur la même carte et obtient un EER de seulement 20% sur la version synthétique de VoxCeleb-o.

## 4.3 Expériences et résultats

<table><caption>TABLE 3 – Définition des expériences par leurs cibles et imposteurs, et taux d'égale erreur (EER) des modèles naïf et informé. Pour chaque expérience, les tests sont définis comme *enrôlement/test*.</caption><thead><tr><th>Expérience</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Définition de la cible</td><td>N<sub>1-40</sub>/N<sub>1-40</sub></td><td>R<sup>A</sup><sub>1-40</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td><td>N<sub>1-40</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td><td>N<sub>A</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td><td>N<sub>A</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td></tr><tr><td>Définition de la cible</td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td><td>●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td><td>●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td></tr><tr><td>Définition des imposteurs</td><td>N<sub>1-40</sub>/N<sub>1-40</sub></td><td>R<sup>A</sup><sub>1-40</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td><td>N<sub>1-40</sub>/R<sup>A</sup><sub>1-40</sub></td><td>N<sub>A</sub>/N<sub>1-40</sub></td><td>N<sub>A</sub>/R<sup>B</sup><sub>1-40</sub></td></tr><tr><td>Définition des imposteurs</td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup></td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup></td><td>●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup> ●<sup>(K)</sup></td><td>●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td><td>●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup> ●<sup>(A)</sup></td></tr><tr><td>Modèle naïf</td><td>1.98 %</td><td>49.46 %</td><td>48.02 %</td><td>45.13 %</td><td>49.81 %</td></tr><tr><td>Modèle informé</td><td>29.44 %</td><td>49.80 %</td><td>49.00 %</td><td>33.58 %</td><td>45.52 %</td></tr></tbody></table>

La Table 3 résume les différentes cibles, imposteurs et les résultats obtenus pour 5 expériences de vérification. Les expériences sont décrites par leurs paires *enrôlement/test*. Un test $N_{1-40}/N_{1-40}$ compare les couples d'échantillons naturels d'un même locuteur parmi 1 à 40, par exemple $N_1$ et $N_1$. Un test $N_{1-40}/R_{1-40}^A$ compare les échantillons naturels de chaque locuteur 1 à 40 avec les échantillons synthétisés des autres locuteurs, par exemple $N_1$ avec $R_2^A$. Chaque expérience donne un EER pour les modèles naïf et informé. Pour les expériences (1), (2) et (3), les labels relatifs au locuteur correspondent au locuteur source parmi 1 – 40, tandis que pour les expériences (4) et (5) les labels sont ceux des locuteurs cibles A et B.

La première expérience (1) permet de s'assurer que notre modèle naïf obtient des résultats corrects. Pour cela, nous voulons identifier le locuteur à partir d'audio naturel. Comme attendu, le modèle naïf obtient un bon résultat (EER=1.98%) puisque il s'agit de la tâche d'entraînement de ce modèle. Le modèle informé induit une forte dégradation (EER=29.44%), ce qui indique une différence de domaine entre les données d'entraînement de ce modèle et ce test.

Dans l'expérience (2), on compare les versions converties des audios venant des locuteurs sources 1 – 40 avec le modèle PPG2Mel<sub>A</sub> ($R_{1-40}^A$) entre eux, afin de voir si les modèles parviennent à lier les échantillons provenant d'un même locuteur source. Les résultats montrent qu'aucun des modèles ne parvient à réaliser cette tâche (EER > 49%). Cela permet de répondre à la question Q1 : le modèle naïf ne parvient pas à reconnaître des échantillons provenant d'un même locuteur source après synthèse. Une hypothèse est que l'identité du locuteur source a été cachée après conversion. On observe que le modèle informé reconnaît mieux les locuteurs dans l'espace naturel (EER= 29.44%, exp (1)) que dans l'espace synthétique (EER= 49.80%, exp (2)). Durant son entraînement, le modèle informé a
peu convergé, mais il semble que le peu d'éléments discriminants appris permettent uniquement de distinguer les locuteurs dans l'espace naturel, cette tâche étant plus facile. Ceci permet de répondre à la question Q2 : même un modèle informé ne parvient pas à reconnaître le locuteur source après conversion.

L'expérience (3) évalue la capacité des deux modèles à lier un même locuteur dans l'espace naturel et dans l'espace synthétique. Pour cela, nous utilisons les données de LibriSpeech décrites précédemment comme enrôlement, et les versions converties de cette même base utilisant PPG2Melₐ comme données de test. On observe qu'aucun de nos modèles ne parvient à identifier les 40 locuteurs entre ces deux espaces. On peut en conclure que l'approche utilisant les PPGs pour la conversion permet bien de cacher le locuteur source à des modèles de vérification du locuteur, même appris sur des données synthétiques. Les éventuels indices acoustiques permettant d'identifier le locuteur source ne sont pas détectés après la resynthèse.

Les expériences (4), respectivement (5), mesurent la proximité entre les locuteurs source 1 – 40 convertis vers la voix A et leur version naturelle (resp. et leur version convertie vers la voix B) par rapport à la proximité avec les échantillons naturels du locuteur A. On conclut de l'expérience (4) que l'identité des échantillons des locuteurs source 1 – 40 covnertis avec le modèle PPG2Melₐ ne correspondent pas à l'identité de A, ce qui confirme le fait que le système de conversion ne parvient par à rapprocher le locuteur source du locuteur A. Cependant, les résultats montrent que les échantillons convertis sont plus proches des échantillons naturels de A selon le modèle informé que selon le modèle naïf. On peut donc confirmer que pour le modèle informé, la conversion rapproche les identités naturelle et synthétique. L'expérience (5) montre que les échantillons synthétiques générés avec les modèles PPG2Melₐ et PPG2Melₐ ne sont pas distinguables par le modèle naïf, et sont tous deux éloignés des échantillons naturels de A. Le modèle informé fait une légère distinction entre les échantillons synthétiques générés par PPG2Melₐ et PPG2Melₐ. Le modèle de conversion ne permet pas d'atteindre le locuteur cible (ici A ou B) d'un point de vue de ces modèles de vérification. On peut donc répondre à la question Q3 : le modèle informé est légèrement meilleur pour identifier le lien entre la voix cible synthétisée et la voix cible naturelle. Cependant, ce résultat doit être manié avec précaution car réalisé avec deux voix cibles uniquement, et un unique système de vérification.

# 5 Conclusion

La première expérience présentée vise à s'assurer que notre système de conversion à base de PPGs produit de l'audio de qualité correcte. Le test perceptif réalisé montre que nous obtenons une qualité similaire à celle d'un système TTS habituel, et que le vocodeur utilisé est la source d'une grande partie de la dégradation. L'utilisation d'un meilleur vocodeur ainsi que la réalisation d'un test perceptif de similarité locuteur pourraient être des pistes de recherche pour continuer ces travaux.

Nous avons ensuite entraîné deux systèmes de vérification du locuteur sur de l'audio naturel et sur des données synthétiques afin d'identifier l'information relative au locuteur source qui aurait été cachée par la conversion. Nos expériences montrent que même si le système naïf obtient des résultats comparables avec l'état de l'art sur de la parole naturelle, ni ce système ni le système informé ne parviennent à identifier les locuteurs originaux une fois l'étape de conversion passée. De même, aucun de nos systèmes n'a été capable de lier les versions naturelles et synthétiques d'un même locuteur cible. Nous concluons donc que l'ensemble de la chaine de conversion depuis l'extraction des PPGs à la génération de l'audio permet de cacher les indices acoustiques à un système de vérification du locuteur. Ainsi notre modèle de conversion à partir de PPGs semble pertinent pour controller la génération de parole, tout en cachant les locuteurs sources.
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# Voix enfantines, genre et classe sociale : une étude de la fréquence fondamentale

Erwan Pépiot¹

(1) Laboratoire TransCrit, Université Paris 8, 2 rue de la liberté, 93526 Saint-Denis, France
erwan.pepiot@free.fr

## RESUME

Cette étude porte sur les productions d'enfants francophones francilien·nes âgé·es de 8 à 10 ans, en lecture et en parole semi-spontanée. Deux groupes ont été enregistrés : des élèves d'une école privée favorisée (10 filles et 8 garçons), et des enfants scolarisés dans une école publique défavorisée (8 filles et 10 garçons). La F0 moyenne et la modulation de F0 ont été analysées. Les filles présentent une F0 moyenne significativement plus élevée que les garçons dans les deux écoles. La différence étant légèrement plus marquée chez les enfants de l'école favorisée. Aucune corrélation significative n'a été trouvée entre la taille des locuteur·rices et leur F0 moyenne. La modulation de F0 est significativement plus élevée chez les filles au sein de l'école favorisée, mais très similaire entre les deux genres dans l'école défavorisée. Indépendamment du genre, la modulation de F0 est plus forte chez les enfants issus de milieu favorisé.

## ABSTRACT

**Child speech, gender and social class: a study of fundamental frequency**

This study deals with the productions of 8- to 10-year-old French-speaking children living in Paris area in a reading task and in semi-spontaneous speech. Two groups of speakers were recorded: pupils from an upper-class private school (10 girls / 8 boys), and children studying in a lower-class public school (8 girls / 10 boys). Mean fundamental frequency and F0 modulation were measured. Results show that girls from both schools had a significantly higher average F0 than boys. This difference was slightly more pronounced among children from the privileged school. There was no significant correlation found between the speakers' height and their average F0. F0 modulation was significantly higher in girls for the privileged school but was very similar between both genders in the disadvantaged school. Regardless of gender, F0 modulation was stronger in children from privileged backgrounds.

**MOTS-CLES** : sociophonétique, fréquence fondamentale, intonation, genre, classe sociale, voix enfantines, parole enfantine, français parisien.

**KEYWORDS:** sociophonetics, fundamental frequency, intonation, gender, social class, children's voices, children's speech, Parisian French.

## 1 Introduction

La question des différences genrées dans la voix et la parole a été largement étudiée au cours des dernières décennies. Une partie importante de ces recherches se concentre sur la fréquence fondamentale (F0), bien souvent considérée, avec les fréquences de résonance, comme un paramètre crucial dans ce qui constitue une voix féminine ou masculine.

<figure><img src="image_242.png" /></figure>
Chez les personnes adultes, la fréquence fondamentale des voix de femmes se situe généralement dans des fréquences plus élevées que celles des hommes, avec des valeurs moyennes se situant respectivement autour de 120 Hz et de 200 Hz (Boë et al., 1975). Ces différences acoustiques sont pour partie dues aux différences sexuées qui émergent lors de la puberté sur les appareils phonatoires. Les taux d'estrogènes, de testostérone et de progestérone varient en fonction de la sexuation du corps et entrainent le développement de plis vocaux plus massifs dans les corps de sexe masculin que dans ceux de sexe féminin (Kahane, 1978 ; Abitbol et al., 1999). Cela explique en partie pourquoi les plis vocaux des hommes vibrent généralement à une fréquence plus basse que ceux des femmes.

La plage de variation et les modulations de F0 sont elles aussi souvent décrites comme dépendantes du genre : les femmes auraient tendance à utiliser des plages de variations plus étendues que les hommes et moduleraient plus leur fréquence fondamentale (p. ex. Austin, 1965 ; Lakoff, 1975, p. 55). Les données varient sensiblement d'une langue à l'autre et selon la méthode utilisée : Henton (1989 ; 1995) a montré qu'en se basant sur une échelle en demi-tons (et non en Hertz), c'est-à-dire une mesure qui reflète la perception humaine des variations de hauteur, alors les différences entre femmes et hommes s'effacent sur l'anglais américain. Pépiot (2014a), en utilisant le même procédé de mesure que Henton a cependant trouvé que les locutrices françaises modulaient significativement plus que les locuteurs français.

Les facteurs sociaux tiennent donc ici un rôle essentiel. Il est désormais clairement établi que les différences vocales femmes-hommes, dans toutes leurs dimensions (F0, formants, VOT, etc.) dépendent de la culture et de la langue parlée (Pépiot & Arnold, 2021). La voix participe donc à la construction sociale des identités de genre (Arnold, 2015 ; Pépiot, 2014b) : chaque locuteur·rice dispose ainsi d'un appareil phonatoire d'une forme donnée, mais peut faire un *usage* de cet appareil en fonction de son genre, à travers des pratiques vocales différentes. La voix n'est ainsi jamais le simple reflet d'une anatomie, mais aussi le résultat d'une performance genrée (Arnold, 2016).

Qu'en est-il alors des enfants pré-pubères ? Si les locuteur·rices adultes ont concentré une bonne partie de l'attention des chercheurs, les voix enfantines ont été relativement délaissées. Il s'agit pourtant d'une population particulièrement intéressante à étudier lorsque l'on se penche sur la voix genrée, car contrairement aux adultes, les filles et les garçons pré-pubères ne présentent pas de différence anatomique importante au niveau de l'appareil vocal et toute disparité vocale filles/garçons pourrait donc relever uniquement de conduites articulatoires ayant une origine sociale et culturelle.

Les études sur ces populations sont souvent contradictoires. Plusieurs font état de différences significatives entre filles et garçons, c'est notamment le cas de Hasek et al. (1980), dès 7 ans, et de Whiteside & Hodgson (2000), dès 10 ans ; ces deux études étant menées sur des anglophones. A l'inverse, Bennett (1983), sur des anglophones âgés de 7 à 11 ans, et Cornut et al. (1971), sur des francophones âgés de 5 à 9 ans, obtiennent des valeurs moyennes de F0 très similaires pour les deux genres. Notons que peu de données sont disponibles quant à la modulation de F0 en fonction du genre chez les enfants.

D'autre part, l'interaction entre le genre et la classe sociale dans les productions vocales enfantines n'a à notre connaissance pas fait l'objet de recherches spécifiques. Or l'on sait que le milieu socio-culturel des locuteur·rices peut grandement influencer leurs productions orales (Labov, 2006), même si la majorité des recherches effectuées à ce sujet portent sur le niveau segmental.

Nous avons donc souhaité, à travers la présente étude, nous pencher sur les pratiques d'enfants francophones pré-pubères, issues de deux milieux sociaux très éloignés, en mesurant leur F0 moyenne ainsi que la modulation de leur fréquence fondamentale (plage de variation et écart-type). Nous étudierons ainsi la possible influence des facteurs *genre* et *classe sociale* sur ces paramètres acoustiques chez ces populations.
# 2 Méthode

## 2.1 Corpus

La présente étude se fonde sur l'analyse d'un corpus en langue française collecté lors de deux tâches distinctes. Ces deux tâches ont permis d'obtenir des séquences de parole lue et de parole semi-spontanée.

La première tâche consistait en la lecture des 10 phrases suivantes : « Steven a vendu son vélo hier après-midi. » ; « Quand il fait froid et qu'il pleut, je préfère rester chez moi. » ; « Ma sœur m'a dit qu'elle allait passer demain. » ; « Si tu refais ça, j'appelle la police ! » ; « J'espère juste qu'un jour on pourra en parler. » ; « Franny se réveilla en sursaut. » ; « Il l'observa pendant une minute entière. » ; « Il y avait un silence étrange à l'autre bout du fil. » ; « Est-ce que tu veux aller au cinéma ce soir ? » et « Où as-tu trouvé ce livre ? ».

La seconde tâche, visait à solliciter de la parole (semi-)spontanée. Il était ainsi demandé aux participant·es de relater leur journée de la veille, pendant au moins une minute.

## 2.2 Participant·e·s

Trente-six enfants (18 filles, 18 garçons) scolarisé·es en classe de CM1 et âgé·es de 8 à 10 ans ont pris part à cette étude. La moyenne d'âge globale est de 9 ans et 6 mois (SD = 9 mois). Elle est de 9 ans et 6 mois pour les filles de l'école CSP+ et pour celles de l'école CSP-, de 9 ans et 5 mois pour les garçons de l'école CSP+ et pour ceux de l'école CSP-. La taille moyenne des filles au moment des enregistrements était de 139,3cm, et celle des garçons de 140,7cm. Ces participant·es sont toutes et tous francophones natif·ves, parlent le français à l'école et dans leur famille, et vivaient en Ile-de-France depuis plus de 3 ans. Aucun·e n'a reporté· souffrir de trouble de la parole.

Dix-huit enfants étaient scolarisés dans une école publique du nord-est parisien (8 filles & 10 garçons) : cette école figurait à la 3657ème place sur 3772 dans le classement des écoles d'Ile de France par indice de positionnement social (IPS) publié par le Ministère de l'Education Nationale et de la Jeunesse en 2022, avec un IPS de 72,2 (échelle allant de 45 à 185). Selon le Ministère, cet indice "résume les conditions socio-économiques et culturelles des familles des élèves accueillis dans l'établissement." Les 18 autres étaient scolarisés dans une école privée de l'ouest parisien (10 filles & 8 garçons), figurant à la 20ème place du même classement, avec un IPS de 151,5. Les deux écoles sont toutes deux situées à une vingtaine de minutes du centre de la capitale par le RER.

La participation aux enregistrements s'est faite sur la base du volontariat. Aucune contrepartie n'a été donnée aux participant·es. Un formulaire de consentement a été distribué aux parents des enfants en amont des sessions d'enregistrement afin de s'assurer de leur accord. Seul·es les enfants disposant à fois l'accord signé de leurs parents et ayant exprimé eux/elles même leur souhait de participer à l'expérience ont été enregistré·es.

## 2.3 Procédure d'enregistrement

Les enregistrements se sont déroulés directement dans les écoles, dans des pièces calmes et aménagées pour l'occasion. Chaque session d'enregistrement comprenait les tâches détaillées dans la section 2.1 : en premier lieu, la lecture des phrases avec un débit de parole « normal » (deux lectures pour chaque item), puis la narration portant sur la journée de la veille pendant une à deux minutes. Le maximum a été fait afin de mettre à l'aise les enfants et de diminuer leur niveau de stress.

Lors de la lecture des phrases, en cas d'erreur manifeste, il a été demandé aux enfants de relire l'item, de sorte à ce que deux occurrences exploitables soient obtenues pour chaque phrase. Durant la tâche de narration, chaque enfant a produit au moins 30 secondes de parole exploitable et au maximum 2 minutes.
## 2.4 Analyse des données

L'analyse acoustique des enregistrements recueillis a été effectuée à l'aide du logiciel *Praat* (Boersma, 2017). Les paramètres suivants ont été mesurés pour chacune des phrases ainsi que pour le discours semi-spontané :

* F0 moyenne.

* Plage de variation de F0, qui correspond à l'écart entre la fréquence la plus basse et la fréquence la plus haute atteinte au sein d'une unité linguistique donnée (ici *phrase* ou *discours*).

* Écart-type de F0, qui indique l'ampleur des variations par rapport à la valeur moyenne. Il constitue le paramètre le plus en mesure de rendre compte de la modulation de F0, en particulier lors de l'étude de longues séquences de parole continue.

Ces données ont été obtenues en générant pour chaque phrase/discours un fichier *Pitch* sur Praat, puis en collectant les valeurs dans la fenêtre *Pitch info*. Afin d'éviter toute erreur d'extraction, les seuils de détection ont été ajustés manuellement pour chaque locuteur·rice et tous les fichiers ont été vérifiés individuellement à posteriori. La plage de variation de F0 ainsi que l'écart-type ont été mesurés en Hertz mais aussi en demi-tons. Cette échelle est en effet particulièrement pertinente car elle rend compte de la variation de hauteur perçue (Henton, 1995). Les données ainsi collectées ont ensuite fait l'objet de tests statistiques de type ANOVA et corrélations, dans le but de tester l'influence du genre, de l'école (i.e. du milieu social) et de la taille des enfants.

# 3 Résultats

## 3.1 Phrases lues

La F0 moyenne des locuteur·rices sur les phrases lues est présentée dans le tableau 1 ci-après.

<table><caption>F0 MOYENNE - PHRASES LUES</caption><thead><tr><th colspan="2">Ecole CSP-</th><th colspan="2">Ecole CSP+</th></tr><tr><th>Loc.</th><th>F0 moyenne (Hz)</th><th>Loc.</th><th>F0 moyenne (Hz)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1-</td><td>260</td><td>F1+</td><td>295</td></tr><tr><td>F2-</td><td>244</td><td>F2+</td><td>273</td></tr><tr><td>F3-</td><td>276</td><td>F3+</td><td>276</td></tr><tr><td>F4-</td><td>261</td><td>F4+</td><td>252</td></tr><tr><td>F5-</td><td>264</td><td>F5+</td><td>250</td></tr><tr><td>F6-</td><td>257</td><td>F6+</td><td>252</td></tr><tr><td>F7-</td><td>249</td><td>F7+</td><td>278</td></tr><tr><td>F8-</td><td>313</td><td>F8+</td><td>266</td></tr><tr><td>Moy. F</td><td>265,44</td><td>F9+</td><td>239</td></tr><tr><td>G1-</td><td>202</td><td>F10+</td><td>256</td></tr><tr><td>G2-</td><td>250</td><td>Moy. F</td><td>263,76</td></tr><tr><td>G3-</td><td>262</td><td>G1+</td><td>233</td></tr><tr><td>G4-</td><td>286</td><td>G2+</td><td>225</td></tr><tr><td>G5-</td><td>213</td><td>G3+</td><td>229</td></tr><tr><td>G6-</td><td>217</td><td>G4+</td><td>245</td></tr><tr><td>G7-</td><td>256</td><td>G5+</td><td>235</td></tr><tr><td>G8-</td><td>223</td><td>G6+</td><td>255</td></tr><tr><td>G9-</td><td>219</td><td>G7+</td><td>210</td></tr><tr><td>G10-</td><td>262</td><td>G8+</td><td>248</td></tr><tr><td>Moy. G</td><td>239,00</td><td>Moy. G</td><td>235,08</td></tr></tbody></table>

TABLEAU 1 : F0 moyenne en Hertz (Hz) des locutrices et des locuteurs sur les phrases lues (10 x 2 occurrences par participant·e), en fonction du genre (fille -F- et garçon -H-) et de l'école dans laquelle les enfants sont scolarisé·es.
On constate que pour les deux écoles, les filles présentent une F0 moyenne plus élevée que les garçons. Les chiffres obtenus sont très proches d'une école à l'autre, même si la différence entre les genres semble légèrement plus marquée dans l'école privée dite CSP+ (28,68Hz de différence entre les deux groupes) que dans l'école publique que nous appellerons CSP- (26,44Hz).

Une ANOVA confirme l'influence significative du facteur genre sur la F0 moyenne, indépendamment de l'école, avec $F(1,718)=281,476$ avec $p<0,0001$. En considérant séparément les données des deux écoles, la différence filles/garçons demeure largement significative, tant pour l'école CSP- ($F(1,358)=101,982$ ; $p<0,0001$) que pour l'école CSP+ ($F(1,358)=216,086$ ; $p<0,0001$). Enfin, l'analyse de détecte pas d'interaction significative entre les facteurs genre et école ($F(1,716)=0,466$ ; $p=0,4949$).

Afin de tester si cette différence inter-genres ne relèverait pas de différences anatomiques, un test de corrélation de Pearson a été mené entre la taille des locuteur·rices (qui donne une indication de la longueur de leurs plis vocaux) et leur fréquence fondamentale moyenne sur l'ensemble des phrases lues : le test ne fait état d'aucune corrélation significative ($r(36)=0,144$ ; $z=0,830$ avec $p=0,4064$).

La plage de variation de F0, en Hertz et demi-tons, ainsi que l'écart-type moyen de F0 (SD) en Hertz (Hz) et demi-tons (dt) sur les phrases lues sont visibles ci-dessous, dans le tableau 2.

<table><caption>VARIATION DE F0 - PHRASES LUES</caption><thead><tr><th colspan="5">Ecole CSP-</th><th colspan="5">Ecole CSP+</th></tr><tr><th>Loc.</th><th>Range (Hz)</th><th>Range (dt)</th><th>SD (Hz)</th><th>SD (st)</th><th>Loc.</th><th>Range (Hz)</th><th>Range (dt)</th><th>SD (Hz)</th><th>SD (st)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1-</td><td>121</td><td>7,51</td><td>21</td><td>1,36</td><td>F1+</td><td>168</td><td>9,97</td><td>37</td><td>2,12</td></tr><tr><td>F2-</td><td>105</td><td>7,32</td><td>16</td><td>1,12</td><td>F2+</td><td>157</td><td>9,67</td><td>29</td><td>1,82</td></tr><tr><td>F3-</td><td>133</td><td>8,01</td><td>23</td><td>1,40</td><td>F3+</td><td>181</td><td>11,41</td><td>38</td><td>2,37</td></tr><tr><td>F4-</td><td>168</td><td>11,85</td><td>33</td><td>2,25</td><td>F4+</td><td>125</td><td>8,11</td><td>27</td><td>1,76</td></tr><tr><td>F5-</td><td>124</td><td>8,33</td><td>23</td><td>1,50</td><td>F5+</td><td>130</td><td>8,85</td><td>24</td><td>1,67</td></tr><tr><td>F6-</td><td>114</td><td>7,85</td><td>19</td><td>1,27</td><td>F6+</td><td>127</td><td>8,88</td><td>22</td><td>1,57</td></tr><tr><td>F7-</td><td>109</td><td>7,82</td><td>22</td><td>1,55</td><td>F7+</td><td>179</td><td>12,04</td><td>37</td><td>2,44</td></tr><tr><td>F8-</td><td>179</td><td>9,52</td><td>36</td><td>1,93</td><td>F8+</td><td>130</td><td>8,28</td><td>28</td><td>1,77</td></tr><tr><td>Moy. F</td><td>131,65</td><td>8,53</td><td>24,03</td><td>1,55</td><td>F9+</td><td>173</td><td>13,15</td><td>37</td><td>2,66</td></tr><tr><td>G1-</td><td>99</td><td>7,98</td><td>16</td><td>1,31</td><td>F10+</td><td>151</td><td>11,01</td><td>28</td><td>1,94</td></tr><tr><td>G2-</td><td>101</td><td>6,83</td><td>16</td><td>1,08</td><td>Moy. F</td><td>152,02</td><td>10,14</td><td>30,71</td><td>2,01</td></tr><tr><td>G3-</td><td>161</td><td>10,99</td><td>31</td><td>2,06</td><td>G1+</td><td>104</td><td>7,79</td><td>21</td><td>1,59</td></tr><tr><td>G4-</td><td>158</td><td>10,41</td><td>33</td><td>2,07</td><td>G2+</td><td>132</td><td>9,99</td><td>27</td><td>2,09</td></tr><tr><td>G5-</td><td>84</td><td>6,76</td><td>14</td><td>1,13</td><td>G3+</td><td>142</td><td>10,98</td><td>31</td><td>2,29</td></tr><tr><td>G6-</td><td>105</td><td>8,23</td><td>16</td><td>1,25</td><td>G4+</td><td>107</td><td>7,53</td><td>20</td><td>1,39</td></tr><tr><td>G7-</td><td>129</td><td>8,44</td><td>22</td><td>1,49</td><td>G5+</td><td>132</td><td>10,15</td><td>27</td><td>2,02</td></tr><tr><td>G8-</td><td>111</td><td>8,49</td><td>22</td><td>1,66</td><td>G6+</td><td>114</td><td>7,72</td><td>22</td><td>1,49</td></tr><tr><td>G9-</td><td>120</td><td>9,57</td><td>25</td><td>1,96</td><td>G7+</td><td>100</td><td>7,94</td><td>19</td><td>1,53</td></tr><tr><td>G10-</td><td>141</td><td>9,27</td><td>24</td><td>1,57</td><td>G8+</td><td>133</td><td>9,11</td><td>26</td><td>1,77</td></tr><tr><td>Moy. G</td><td>120,98</td><td>8,70</td><td>21,78</td><td>1,56</td><td>Moy. G</td><td>120,45</td><td>8,90</td><td>24,09</td><td>1,77</td></tr></tbody></table>

TABLEAU 2 : Valeurs moyennes de la plage de variation de F0 (Range ; en Hz et dt) et de l'écart-type de F0 (SD ; en Hz et dt) sur chaque phrase lue (10 x 2 occurrences par enfant) en fonction du genre (fille -F- et garçon -H-) et de l'école dans laquelle les enfants sont scolarisé·es.

Les données recueillies sur ces indicateurs de modulation de F0 montrent une assez forte disparité entre les deux écoles. Globalement, on retrouve plus de modulation (range et SD) chez les enfants de l'école CSP+. Au plan des disparités filles/garçons (avec les valeurs en demi-tons), l'on constate des résultats très proches dans les deux genres pour l'école CSP- mais une assez nette différence dans l'école CSP+, avec plus de modulation chez les filles : la plage de variation à l'échelle de la phrase est
en moyenne 1,24dt plus élevée que chez les garçons (+14%), et l'écart-type est également de 14% plus élevé chez les locutrices.

Une ANOVA a été conduite sur la plage de variation de F0 (en dt) afin de tester l'influence du facteur genre. Chez les enfants de l'école CSP-, aucune différence significative filles/garçons n'est détectée ($F(1,358)=0,595 ; p=0,4409$). Chez les élèves de l'école CSP+, l'effet du genre est en revanche très significatif : $F(1,358)=24,622 ; p<0,0001$. Il en va de même sur l'écart-type, exprimé en demi-tons : pas d'influence significative du genre pour l'école CSP- ($F(1,358)=0,052 ; p=0,8203$) mais une influence forte et très significative pour l'école CSP+ ($F(1,358)=17,819 ; p<0,0001$). Une ANOVA à deux facteurs conduite sur l'ensemble des données relève d'ailleurs une interaction significative entre le genre et l'école, tant sur le range ($F(1,716)=17,838 ; p<0,0001$) que sur le SD ($F(1,716)=11,727 ; p=0,0007$).

## 3.2 Parole semi-spontanée

Comme expliqué précédemment, les locutrices et locuteurs ont également eu à produire des séquences de parole semi-spontanée. La fréquence fondamentale moyenne des participant·e·s lors de ces séquences, d'une durée moyenne d'1 minutes et 3 secondes, sont présentées dans le tableau 3.

<table><caption>F0 MOYENNE - DISCOURS SEMI-SPONTANE</caption><thead><tr><th colspan="2">Ecole CSP-</th><th colspan="2">Ecole CSP+</th></tr><tr><th>Loc.</th><th>F0 moyenne (Hz)</th><th>Loc.</th><th>F0 moyenne (Hz)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1-</td><td>253</td><td>F1+</td><td>297</td></tr><tr><td>F2-</td><td>234</td><td>F2+</td><td>256</td></tr><tr><td>F3-</td><td>259</td><td>F3+</td><td>263</td></tr><tr><td>F4-</td><td>250</td><td>F4+</td><td>245</td></tr><tr><td>F5-</td><td>238</td><td>F5+</td><td>256</td></tr><tr><td>F6-</td><td>238</td><td>F6+</td><td>249</td></tr><tr><td>F7-</td><td>252</td><td>F7+</td><td>283</td></tr><tr><td>F8-</td><td>290</td><td>F8+</td><td>260</td></tr><tr><td>Moy. F</td><td>251,75</td><td>F9+</td><td>208</td></tr><tr><td>G1-</td><td>188</td><td>F10+</td><td>231</td></tr><tr><td>G2-</td><td>250</td><td>Moy. F</td><td>254,80</td></tr><tr><td>G3-</td><td>253</td><td>G1+</td><td>216</td></tr><tr><td>G4-</td><td>249</td><td>G2+</td><td>223</td></tr><tr><td>G5-</td><td>217</td><td>G3+</td><td>216</td></tr><tr><td>G6-</td><td>208</td><td>G4+</td><td>238</td></tr><tr><td>G7-</td><td>244</td><td>G5+</td><td>201</td></tr><tr><td>G8-</td><td>202</td><td>G6+</td><td>248</td></tr><tr><td>G9-</td><td>198</td><td>G7+</td><td>224</td></tr><tr><td>G10-</td><td>254</td><td>G8+</td><td>233</td></tr><tr><td>Moy. G</td><td>226,30</td><td>Moy. G</td><td>224,88</td></tr></tbody></table>

<caption>TABLEAU 3 : F0 moyenne des locutrices et des locuteurs sur le discours semi-spontané, en fonction du genre (fille -F- et garçon -H-) et de l'école dans laquelle les enfants sont scolarisé·es.</caption>

Les résultats obtenus semblent confirmer les tendances observées sur les phrases lues, mais avec des F0 moyens globalement plus bas, indépendamment du genre et de la classe sociale. Les garçons des deux écoles présentent ici encore une fréquence fondamentale moyenne nettement inférieure à celle des filles dans les deux écoles. Dans le détail, on constate qu'à nouveau, cette disparité filles/garçons est plus marquée dans l'école CSP+ (différence de 29,92 Hz) que dans l'école CSP- (25,45 Hz).
L'ANOVA confirme l'influence significative du genre, en considérant l'ensemble des participant·es avec $F(1,70)=31,406$ et $p<0,0001$. En prenant séparément les deux écoles, la différence filles/garçons est significative également, tant pour l'école CSP- ($F(1,34)=11,703$ ; $p=0,0016$) que pour l'école CSP+, avec pour cette dernière une influence du facteur genre plus marquée ($F(1,34)=19,155$ ; $p=0,0001$). L'ANOVA à deux facteurs ne détecte pas d'interaction significative entre le genre et l'école ($F(1,68)=0,196$ ; $p=0,6593$).

Un test de corrélation de Pearson a également été réalisé entre la taille des enfants et leur F0 moyenne. Le test de décèle aucune corrélation significative ($r(720)=-0,269$ ; $z=-1,584$ avec $p=0,1133$) et vient donc confirmer que ces différences sur la F0 moyenne proviennent de conduites articulatoires socialement construites plutôt que de différences anatomiques.

Le tableau 4, ci-après, présente la plage de variation de F0 (en Hz et dt), ainsi que l'écart-type (SD - également mesurée en Hz et dt) sur les séquences de parole semi-spontanée.

<table><caption>VARIATION DE F0 - DISCOURS SEMI-SPONTANÉE</caption><thead><tr><th colspan="5">Ecole CSP-</th><th colspan="5">Ecole CSP+</th></tr><tr><th>Loc.</th><th>Range (Hz)</th><th>Range (dt)</th><th>SD (Hz)</th><th>SD (st)</th><th>Loc.</th><th>Range (Hz)</th><th>Range (dt)</th><th>SD (Hz)</th><th>SD (st)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1-</td><td>218</td><td>12,67</td><td>24</td><td>1,56</td><td>F1+</td><td>298</td><td>16,74</td><td>35</td><td>1,99</td></tr><tr><td>F2-</td><td>264</td><td>14,9</td><td>23</td><td>1,57</td><td>F2+</td><td>304</td><td>16,76</td><td>36</td><td>2,16</td></tr><tr><td>F3-</td><td>279</td><td>15,44</td><td>33</td><td>1,95</td><td>F3+</td><td>367</td><td>20,72</td><td>52</td><td>2,95</td></tr><tr><td>F4-</td><td>330</td><td>20,31</td><td>45</td><td>2,78</td><td>F4+</td><td>254</td><td>15,52</td><td>27</td><td>1,86</td></tr><tr><td>F5-</td><td>275</td><td>15,93</td><td>30</td><td>1,94</td><td>F5+</td><td>328</td><td>20,02</td><td>47</td><td>2,82</td></tr><tr><td>F6-</td><td>241</td><td>15,52</td><td>28</td><td>1,90</td><td>F6+</td><td>258</td><td>17,08</td><td>34</td><td>2,36</td></tr><tr><td>F7-</td><td>202</td><td>12,98</td><td>27</td><td>1,77</td><td>F7+</td><td>234</td><td>13,5</td><td>35</td><td>2,22</td></tr><tr><td>F8-</td><td>318</td><td>17,56</td><td>46</td><td>2,58</td><td>F8+</td><td>210</td><td>12,31</td><td>28</td><td>1,91</td></tr><tr><td>Moy. F</td><td>265,84</td><td>15,66</td><td>32,16</td><td>2,01</td><td>F9+</td><td>258</td><td>20,12</td><td>27</td><td>2,18</td></tr><tr><td>G1-</td><td>136</td><td>11,09</td><td>18</td><td>1,61</td><td>F10+</td><td>263</td><td>17,74</td><td>37</td><td>2,58</td></tr><tr><td>G2-</td><td>175</td><td>10,59</td><td>21</td><td>1,44</td><td>Moy. F</td><td>277,37</td><td>17,05</td><td>35,70</td><td>2,30</td></tr><tr><td>G3-</td><td>253</td><td>14,86</td><td>43</td><td>2,65</td><td>G1+</td><td>168</td><td>12,61</td><td>23</td><td>1,75</td></tr><tr><td>G4-</td><td>268</td><td>16,37</td><td>35</td><td>2,29</td><td>G2+</td><td>188</td><td>13,33</td><td>34</td><td>2,32</td></tr><tr><td>G5-</td><td>172</td><td>12,83</td><td>24</td><td>1,81</td><td>G3+</td><td>185</td><td>13,27</td><td>29</td><td>2,24</td></tr><tr><td>G6-</td><td>125</td><td>9,89</td><td>15</td><td>1,21</td><td>G4+</td><td>169</td><td>11,47</td><td>22</td><td>1,54</td></tr><tr><td>G7-</td><td>243</td><td>14,46</td><td>32</td><td>2,03</td><td>G5+</td><td>194</td><td>14,18</td><td>22</td><td>1,73</td></tr><tr><td>G8-</td><td>224</td><td>15,93</td><td>18</td><td>1,42</td><td>G6+</td><td>259</td><td>14,92</td><td>30</td><td>1,98</td></tr><tr><td>G9-</td><td>231</td><td>16,4</td><td>29</td><td>2,25</td><td>G7+</td><td>248</td><td>16,92</td><td>39</td><td>2,74</td></tr><tr><td>G10-</td><td>195.1</td><td>12,67</td><td>27.89</td><td>1,84</td><td>G8+</td><td>206</td><td>13,35</td><td>27</td><td>1,86</td></tr><tr><td>Moy. G</td><td>203,04</td><td>13,60</td><td>26,09</td><td>1,86</td><td>Moy. G</td><td>201,99</td><td>13,76</td><td>28,23</td><td>2,02</td></tr></tbody></table>

TABLEAU 4 : Valeurs moyennes de la plage de variation de F0 (Range ; en Hz et dt) et de l'écart-type de F0 (SD ; en Hz et dt) en fonction du genre (fille -F- et garçon -H-) et de l'école dans laquelle les enfants sont scolarisé·es.

A l'instar des phrases lues, on observe sur la parole spontanée une modulation globalement plus élevée chez les élèves de l'école CSP+, indépendamment du genre. Concernant les disparités filles/garçons, on constate une modulation plus forte en moyenne chez les filles dans les deux écoles, mais avec un contraste bien plus marqué au sein de l'école CSP+ : la différence y atteint +24% sur le *range* en demi-tons (+15% dans l'autre école) et +14% sur l'écart-type (+8% dans l'école CSP-).

L'ANOVA effectuée sur la plage de variation de F0 en demi-tons fait état d'une différence filles/garçons très significative pour l'école CSP+ ($F(1,34)=18,546$ ; $p<0,0001$). Dans la seconde école, l'effet du facteur genre est également significatif, bien que plus limité ($F(1,34)=7,320$ ; $p=0,0106$). La même analyse réalisée sur l'écart-type (dt) indique à nouveau une différence inter-
genres significative pour l'école CSP+ : F(1,34)=5,241 ; *p*=0,0284. Chez les élèves de l'école CSP-, aucune différence significative n'est décelée : F(1,34)=1,067 ; *p*=0,3089.

# 4 Conclusion / discussion

Les données recueillies à travers cette étude sont éclairantes à plusieurs titres. Elles révèlent à la fois des variations inter-genres sur la F0 moyenne et sur la modulation de F0 chez des enfants pré-pubères mais aussi une influence de la classe sociale sur leurs productions vocales.

Concernant la F0 moyenne, des différences genrées significatives ont été observées, avec une fréquence fondamentale moyenne supérieure de l'ordre de 25 à 30 Hz chez les filles, tant sur les phrases lues que sur la parole spontanée, et ce chez les enfants des deux écoles. Ces variations ne semblent pas avoir pour origine des différences anatomiques sexuées. En effet, à cet âge (8 à 10 ans), les transformations majeures de l'appareil vocal des locuteur·rices n'ont pas encore eu lieu. La taille des enfants pourrait être impliquée car l'on sait qu'elle est proportionnelle à la longueur des plis vocaux, mais aucune corrélation significative n'a été trouvée entre la taille des locuteur·rices et leur F0 moyenne, ce qui permet d'écarter cette hypothèse. Cela suggère donc que les enfants pré-pubères auraient tendance à mettre en place des pratiques vocales genrées en adaptant la hauteur de leur voix afin d'aller dans le sens des différences observées chez les adultes. Il est toutefois important de noter que ces différences sont bien moins importantes que celles présentent généralement à l'âge adulte. On remarque enfin que l'ampleur de cette différence genrée est légèrement plus grande au sein des élèves de l'école privée favorisée.

Pour ce qui est des modulations de F0, une différence inter-genres marquée et significative est ressortie au sein des élèves de l'école CSP+. La plage de variation et l'écart-type de F0 ont en effet été significativement plus grands chez les filles que chez les garçons, tant en lecture qu'en discours semi-spontané. Ces résultats vont dans le sens de ceux de Pépiot (2014a) sur des adultes francophones, et suggèrent que dans cette langue les modulations de F0 font partie des pratiques vocales qui varient en fonction du genre. Ces différences pourraient donc émerger avant même la puberté chez les enfants issus de milieux favorisés. Chez les élèves de l'école CSP-, en revanche, les mesures faites sur ces paramètres acoustiques sont très proches chez les filles et les garçons, seule la plage de variation en discours spontané est significativement plus grande chez les filles. L'émergence de cette pratique vocale genrée avant la puberté pourrait donc est un phénomène dépendant de la classe sociale.

Par ailleurs, indépendamment du genre, on constate que les élèves de l'école favorisée ont eu tendance à nettement plus moduler leur F0 que celleux de l'école publique défavorisée. Cela est vrai à la fois pour la plage de variation de F0 et pour son écart-type et quel que soit le type de parole (lue ou spontanée). Ainsi, le fait de moduler fortement la hauteur de sa voix en français pourrait également constituer un marqueur de classe sociale. Une telle hypothèse pourrait être confirmée en répliquant l'expérience chez des locuteur·rices adultes. Cette tendance pourrait aussi s'expliquer par une plus grande aisance et confiance en soi au sein de ce groupe durant les enregistrements.

Cette étude conforte donc l'idée que la F0 n'est pas une caractéristique *essentielle* des locuteur·rices, dépendant uniquement de la forme de leur appareil phonatoire, mais qu'elle résulte également d'un apprentissage et d'une socialisation en tant que membre d'une catégorie de genre et d'une classe sociale spécifique. Cela constitue un nouvel argument pour s'éloigner d'une conception purement *anatomiste* de la F0 que l'on retrouve communément dans la littérature phonétique, et pour une plus grande considération des facteurs sociaux dans l'étude de la voix et de la parole.

Parmi les limites de cette étude, on citera notamment le nombre relativement restreint de participant·es. De plus, cette recherche se limite actuellement au français, il pourrait être intéressant de la répliquer dans d'autres langues.
Remerciements

Un grand merci à Lou Jullien, qui a effectué les enregistrements des enfants de l'école publique dans
le cadre de son mémoire de Master à l'ENS Louis Lumière et a réalisé la préparation des fichiers
sons en vue de leur analyse acoustique. Merci également à tou·te·s les enfants ayant pris part à cette
'étude, ainsi qu'au personnel des écoles ayant facilité l'organisation des sessions d'enregistrement.

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# iHist et iScatter, outils en ligne d'exploration interactive de données : application aux valeurs aberrantes de f0 et de formants

Nicolas Audibert¹

(1) Laboratoire de Phonétique et Phonologie (CNRS & Sorbonne Nouvelle),
4 rue des Irlandais, 75005 Paris, France
nicolas.audibert@sorbonne-nouvelle.fr

## RESUME

Les mesures aberrantes d'un point de vue statistique (outliers) doivent être traitées avec précaution, ce qui peut être compliqué en pratique lorsque la quantité de données devient importante. Afin de faciliter l'inspection des valeurs situées à la marge des distributions, nous proposons deux outils développés avec R/Shiny, disponibles sous forme d'applications en ligne utilisables par des non-spécialistes et distribués gratuitement sous licence GPL. Ces applications permettent de paramétrer la visualisation et d'explorer de façon interactive des distributions via des histogrammes, et les relations entre variables quantitatives via des nuages de points. Deux cas d'utilisation appliqués à des données de parole sont présentés pour illustrer les principales fonctionnalités de ces outils, à partir de mesures acoustiques extraites par Praat : l'ajustement des valeurs limites pour la détection automatique de la fréquence fondamentale, et l'identification de valeurs erronées de formants.

## ABSTRACT

**Online tools for interactive exploration of speech data: application to outliers in f0 and formants values.**

Statistical outliers need to be handled with care, which can be difficult with large datasets. To facilitate the inspection of values at the margins of distributions, we offer two tools developed with R/Shiny, available as online applications for use by non-specialists and freely distributed under the GPL license. These applications let the user set visualization parameters and interactively explore distributions via histograms, and relationships between quantitative variables via scatterplots. Two use cases applied to speech data are presented to illustrate the main functionalities of these tools, based on acoustic measurements extracted with Praat: adjustment of limit values applicable to automatic fundamental frequency detection, and identification of erroneous formant values.

**MOTS-CLES** : données, valeurs aberrantes, outils en ligne, exploration interactive, f0, formants.

**KEYWORDS** : data, outliers, online tools, interactive exploration, f0, formants.

## 1 Introduction

L'analyse de données de parole nécessite fréquemment un « nettoyage » des données afin d'éliminer les mesures erronées, tout particulièrement dans le cas de mesures acoustiques (semi-)automatisées, et ce d'autant plus que les ensembles de données traités sont de grande taille. Plusieurs approches

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ont pu être proposées pour cela, la plus courante étant fondée sur la définition de seuils au-delà desquels les valeurs sont considérées comme erronées et donc éliminées. En psycholinguistique, ces seuils sont généralement définis à partir de critères statistiques, le plus souvent en éliminant les valeurs situées à plus de deux écarts-types de la moyenne sous l'hypothèse d'une distribution normale (ce qui revient à éliminer les 2,3% des valeurs les plus petites et les 2,3% les plus grandes). Notons toutefois que de tels seuils statistiques sont fortement dépendants de la distribution des données : dans le cas de mesures de durée pour lesquelles il est courant d'observer des distributions asymétriques, l'utilisation de ce critère qui implique un postulat de normalité conduirait ainsi à considérer à tort des valeurs élevées comme déviantes et des valeurs faibles comme non-déviantes.

Parmi les travaux récents qui se sont penchés sur la question des stratégies applicables face aux données extrêmes, on peut mentionner ceux de Nicklin & Plonski (2020) qui se concentrent plus spécifiquement sur le cas des tâches de lecture en acquisition L2 et comparent deux stratégies statistiques de résolution, l'élagage des valeurs extrêmes ou leur remplacement par des valeurs limites (winsorizing), concluant que le choix de l'une ou l'autre de ces stratégies a peu d'incidence sur les résultats. Quant à eux, Osborne & Overbay (2019) soulignent que si l'élimination des valeurs aberrantes permet d'estimer les effets étudiés avec à la fois plus de précision et de robustesse, toutes les valeurs extrêmes ne doivent pas être considérées comme aberrantes et inversement. Si une telle approche se justifie lorsque l'objectif est de caractériser une tendance majoritaire dans un groupe ou une condition expérimentale, les valeurs « déviantes » d'un point de vue statistique peuvent être tout aussi informatives à condition qu'elles ne relèvent pas simplement d'erreurs de liées au recueil des données ou aux mesures effectuées. Par ailleurs les erreurs ou biais de mesure ne sont pas toujours simples à caractériser à partir de la définition de seuils, notamment lorsque ces seuils doivent être établis sur la base de valeurs normatives. En effet dans le cadre de données de parole, de telles normes lorsqu'elles existent et ne se limitent pas à des valeurs moyennes sont souvent difficilement transposables à d'autres conditions de production que celles utilisées pour les établir.

S'il semble raisonnable de recommander une inspection systématique de l'intégralité des données pour identifier les cas qui constituent des erreurs, et le cas échéant distinguer parmi ces erreurs celles susceptibles de faire l'objet d'une correction des cas à éliminer de l'analyse, une telle approche est d'autant plus difficilement applicable que le volume de données traité est important. Or, avec l'évolution des moyens techniques dans les dernières décennies et l'accessibilité croissante des méthodes automatiques en sciences de la parole, la taille des corpus analysés tend à augmenter, notamment lorsque ces corpus consistent en des enregistrements acoustiques. Si cette augmentation de la taille des données a le mérite de permettre la prise en considération dans les travaux en sciences de la parole de phénomènes propres à la parole continue (Liberman, 2019) elle peut aussi accroitre le risque de ne considérer les données de parole que comme des ensembles de valeurs numériques en atténuant voire en perdant le lien direct avec l'interprétation phonétique de ces données.

Lorsque le volume de données devient conséquent et rend impossible l'inspection de l'intégralité des données, on peut recommander d'effectuer ces vérifications sur un échantillon aléatoire, et de façon plus systématique sur certaines plages de valeurs définies à partir de l'observation de la distribution de l'ensemble des données pour un groupe de locuteurs ou une condition particulière. Pour certaines analyses, les données à explorer en priorité peuvent être définies par la combinaison des valeurs prises par plusieurs variables plutôt qu'à partir de la distribution d'une variable unique, afin d'identifier les observations qui ne suivent pas la tendance majoritaire.

Dans de tels cas, un outil tel que le logiciel R combiné au regroupement de paquets tidyverse (Wickham et al., 2019) - ou des bibliothèques Python telles que pandas ou Polars - peut s'avérer précieux pour déterminer quels sous-ensembles de données nécessitent un examen plus approfondi.
Cependant et bien que l'initiation à l'utilisation de ces outils soit de plus en plus largement intégrée dans les formations initiales en linguistique et considérée comme un prérequis pour des formations plus avancées en statistiques, on peut constater que dans les faits leur utilisation reste souvent restreinte à des cas d'utilisation spécifique (le plus souvent la réalisation de tests statistiques), l'exploration des données s'appuyant sur des tableurs moins adaptés au jeux de données de taille conséquente. C'est ce constat qui a en partie motivé le développement des outils présentés dans cet article, initialement mis en place pour l'enseignement des statistiques à un public d'étudiants en licence et master en sciences du langage puis étendus ensuite afin de pouvoir être utiles à la communauté de recherche en sciences de la parole. Les deux applications présentées, qui permettent aux utilisateurs de téléverser leur propre jeu de données afin de l'explorer via des visualisations paramétrables, ont été développées à l'aide du logiciel R (R Core team, 2024) et du paquet shiny (Chang et al., 2024), et peuvent être utilisées directement en ligne ou localement. Nous présentons ici certaines fonctionnalités de ces outils, en les illustrant à travers des applications potentielles à des mesures acoustiques parmi celles les plus fréquemment utilisées dans les études phonétiques, la fréquence fondamentale f0 et les formants.

# 2 Limites des mesures automatiques de f0 et de formants

## 2.1 Fréquence fondamentale (f0)

La mesure de la fréquence fondamentale est réputée fiable sur des enregistrements acoustiques de parole normophonique réalisés dans des conditions permettant d'obtenir un rapport signal/bruit élevé. Toutefois, les résultats en condition non-bruitée de l'évaluation réalisée par Jouvet & Laprie (2017) indiquent que même dans ces conditions supposées idéales, l'ensemble des algorithmes évalués avec les paramètres par défaut commettent des erreurs concernant la décision de voisement ou divergent de plus de 20% de la f0 de référence (taux global d'erreur FFE compris entre 2,5% et 13% des trames analysées selon les locuteurs et algorithmes). Notons qu'une étude récente (Vaysse et al., 2022) visant à comparer les performances d'algorithmes de f0 sur des voix pathologiques suggère de combiner deux algorithmes évalués comme optimaux pour respectivement la décision de voisement et l'estimation de f0 afin d'améliorer les performances globales de la détection de f0, ce qui pourrait conduire à un taux d'erreur plus faible également sur la parole normophonique.

La majorité de ces algorithmes de détection de f0 étant paramétrables, il est possible d'obtenir de meilleures performances en ajustant ces paramètres pour tenir compte des spécificités des extraits de parole analysés, notamment en restreignant la plage de valeurs de f0 considérée comme plausibles en fonction du registre propre à chaque locuteur ou enregistrement. Ce constat est à l'origine de la méthode en deux étapes de De Looze (2010), qui propose d'effectuer avec l'algorithme de Praat (Boersma, 1993) une première passe de détection avec une plage de valeurs large (60Hz-600Hz), puis de procéder à une seconde passe de détection avec une plage de valeurs plus restreinte définie à partir de quantiles de la distribution des mesures obtenues lors de la première passe (minimum et maximum fixés respectivement à 0.83*Q₁₅% et 1.92*Q₆₅% des valeurs initiales). Si l'utilisation de valeurs limites ainsi définies permet d'améliorer sensiblement les performances comparativement à l'utilisation de valeurs par défaut, elle repose sur le postulat que la forme de la distribution obtenue lors de la première passe est comparable entre locuteurs et conditions de production.

Pour l'analyse de productions de parole et de chant dirigés vers l'enfant, Falk & Audibert (2021) ont adopté une méthodologie similaire avec une première passe de détection réalisée avec une large
plage de valeurs, mais dans laquelle les valeurs limites ont ensuite été définies pour chaque locutrice*condition à partir de l'inspection visuelle de la distribution. C'est cette dernière approche que nous illustrons à l'aide de l'outil dédié à l'affichage d'histogrammes interactifs.

## 2.2 Formants

Bien que la mesure automatique des formants ait fait l'objet de nombreux travaux et quand bien même l'analyse se limite à la partie supposée stable des voyelles, une telle tâche reste sujette à de nombreux biais, liés entre autres aux interactions possibles entre fréquence fondamentale et fréquence formantique (cf. Kent & Vorperian (2018) pour un récapitulatif des principaux biais). En raison de ces limites, de nombreuses études ont eu recours à une validation et correction manuelle à partir de l'inspection des spectrogrammes des relevés de fréquences formantiques effectués automatiquement (voir par exemple Van der Harst et al., 2014). Par ailleurs certains auteurs ont opté en remplacement des mesures formantiques pour une paramétrisation du signal de parole à travers des coefficients cepstraux afin de permettre l'automatisation des mesures (Ferragne & Pellegrino, 2010), ou encore pour rendre compte de variations sur les voyelles nasales pour lesquelles la détection automatique de formants est notoirement sujette à erreurs (Hermes et al., 2023), avec toutefois l'inconvénient d'une perte d'interprétabilité du lien avec l'articulation.

Une autre approche applicable à des corpus de grande taille consiste en la méthode proposée par Gendrot & Adda-Decker (2005). Il s'agit de définir un crible permettant d'éliminer les valeurs supposées aberrantes en prenant en considération la catégorie phonologique à laquelle appartient le segment analysé (généralement une voyelle) pour définir des intervalles entre lesquels la détection automatique est considérée comme correcte. La difficulté est de définir un crible suffisamment large pour ne pas assimiler à des erreurs de détection des mesures formantiques qui reflètent simplement la variabilité inhérente à la parole, notamment la parole conversationnelle susceptible de subir d'importants phénomènes de réduction segmentale. Au-delà d'erreurs grossières comme la non-détection du second formant d'où une valeur détectée excessivement élevée, le statut d'une part non-négligeable de mesures effectuées automatiquement est susceptible de rester incertain même après cette étape de filtrage. Ce constat a d'ailleurs récemment conduit Lancien et al. (2023) à opter pour une méthode statistique de filtrage fondée sur l'utilisation de distances de Mahalanobis.

Nous illustrons ici le cas de valeurs formantiques détectées automatiquement sur la voyelle /u/ pour laquelle la détection automatique de formants est problématique en raison de ses propriétés spectrales.

# 3 Méthodes

## 3.1 Données

Les données utilisées pour la mise en pratique sur des cas pratiques sont issues du corpus PTSVox (Chanclu et al., 2020), dans lequel 369 locuteurs francophones natifs ont été enregistrés dans des tâches de production de parole lue et de parole spontanée. Un sous-ensemble de 24 locuteurs (12 hommes, 12 femmes) a été enregistré dans les deux conditions lors de multiples sessions. Après une première étape de transcription manuelle et d'alignement forcé, la segmentation en mots et en phones a été corrigée manuellement pour ces 24 locuteurs. Pour les besoins de cet article, nous nous concentrons sur les voyelles produites par une locutrice âgée de 22 ans lors de l'enregistrement.
## 3.2 Extraction de mesures acoustiques

Les valeurs de fréquence fondamentale ainsi que les fréquences des 3 premiers formants ont été extraites au milieu de chaque voyelle, à l'aide d'un script Praat (Boersma & Weenink, 2024) développé par l'auteur. Pour l'extraction de la fréquence fondamentale, les paramètres par défaut ont été utilisés, avec un pas temporel défini automatiquement et une plage de valeurs fixée à 60-600Hz suivant les recommandations de De Looze (2010). L'extraction des fréquences formantiques a été effectuée avec l'algorithme de Burg implémenté dans Praat, avec également les paramètres par défaut (10 paramètres LPC, trames de 25ms avec recouvrement de 10ms) et une fréquence maximale pour la détection de 5 formants fixée à 5kHz pour les hommes et 5,5kHz pour les femmes.

# 4 iHist : histogrammes paramétrables et interactifs

## 4.1 Principales fonctionnalités de l'application

L'application iHist permet à l'utilisateur, après avoir importé un fichier de données au format Excel, TSV ou CSV, de sélectionner une variable quantitative à représenter sous forme d'histogramme, avec la possibilité optionnelle de filtrer les données prises en compte en fonction des valeurs d'autres variables quantitatives ou catégorielles. Parmi les principales fonctionnalités de l'application, l'utilisateur peut modifier les paramètres de l'histogramme, notamment le nombre de classes et les valeurs minimum et maximum affichées. L'application permet également d'afficher en surimpression la courbe correspondant à la densité de la distribution et/ou celle de la distribution normale de même moyenne et même écart-type. Afin de permettre à l'utilisateur de faire le lien visuellement entre la distribution dans son ensemble et les projections les plus couramment utilisées dans les représentations graphiques (graphe en barres avec erreur-type, ou boîte à moustaches), des droites verticales représentant la moyenne et l'intervalle de confiance et/ou la médiane et des quantiles sélectionnés peuvent également être ajoutés. L'application permet en outre une exploration interactive des données de l'histogramme, en accédant au détail des observations regroupées dans une classe via un clic sur la barre correspondante. De cette façon, l'utilisateur peut afficher ces informations, et les exporter dans un fichier structuré pour simplifier leur inspection ultérieure.

La version française de cette application est disponible en ligne à l'URL suivant : https://shiny.laboratoirephonetiquephonologie.fr/iHist_fr/. Le code source de l'application ainsi que les fichiers de localisation en français et en anglais sont distribués sous licence GPL via GitHub<fnref n="1" />.

## 4.2 Application aux valeurs de f0

Sur les mesures de f0 obtenues à partir des 4 972 voyelles produites par la locutrice sélectionnée, les valeurs limites obtenues pour la seconde passe de détection avec la méthode de De Looze (2010) sont de 0,83*Q15%=131Hz et de 1,92*Q65%=303Hz. Pour cette illustration (Figure 1) nous nous concentrons sur la limite basse, sous laquelle on trouve un nombre de valeurs plus important qu'attendu comme le montre l'histogramme. Si l'inspection de la première classe (70,4Hz-96,2Hz) confirme que les valeurs de f0 s'y trouvant correspondent bien à des erreurs de détection, les valeurs

<footnote n="1">¹ https://github.com/nicolasaudibert/iHist.git</footnote>
proches de cette limite basse nécessitent une inspection plus approfondie afin d'affiner cette valeur limite, et le cas échéant définir des sous-groupes. Cette inspection est ici réalisée via l'exportation au format TSV des valeurs sélectionnées après affinage du nombre de classes, utilisée ensuite comme entrée d'un script Praat dédié à l'affichage et l'évaluation d'extraits sélectionnés.

<figure><img src="image_244.png" /></figure>

Exploration interactive des valeurs représentées dans l'histogramme

Cliquez sur une barre de l'histogramme pour afficher la plage de valeurs correspondantes ainsi que l'effectif de cette classe.

Classe n° 3/20 sélectionnée (122 - 147.8), 84 valeur(s) = 1.76% du total

☑ Affichage du détail des valeurs de la classe sélectionnée dans un tableau

<table><thead><tr><th>typeProd</th><th>numSession</th><th>API</th><th>positionPt</th><th>F0Hz</th><th>lieu</th><th>aperture</th><th>nasalite</th><th>labialite</th><th>nomfichBase</th><th>idVt</th></tr></thead><tbody><tr><td>S</td><td>1.00</td><td>œ</td><td>50.00</td><td>125.04</td><td>anterieure</td><td>moyenne</td><td>orale</td><td>labiale</td><td>PTSVOX_LG011_F_session1_mic_S_1</td><td>v106575_PTSVOX_LG011</td></tr><tr><td>S</td><td>1.00</td><td>a</td><td>50.00</td><td>146.88</td><td>anterieure</td><td>ouverte</td><td>orale</td><td>non-labiale</td><td>PTSVOX_LG011_F_session1_mic_S_1</td><td>v106584_PTSVOX_LG011</td></tr><tr><td>S</td><td>1.00</td><td>i</td><td>50.00</td><td>145.60</td><td>anterieure</td><td>fermee</td><td>orale</td><td>non-labiale</td><td>PTSVOX_LG011_F_session1_mic_S_1</td><td>v106614_PTSVOX_LG011</td></tr><tr><td>S</td><td>1.00</td><td>a</td><td>50.00</td><td>143.99</td><td>anterieure</td><td>ouverte</td><td>orale</td><td>non-labiale</td><td>PTSVOX_LG011_F_session1_mic_S_1</td><td>v106712_PTSVOX_LG011</td></tr><tr><td>S</td><td>1.00</td><td>a</td><td>50.00</td><td>140.44</td><td>anterieure</td><td>ouverte</td><td>orale</td><td>non-labiale</td><td>PTSVOX_LG011_F_session1_mic_S_1</td><td>v106749_PTSVOX_LG011</td></tr></tbody></table>

FIGURE 1 : Illustration de l'application *iHist* appliquée aux valeurs de f0 de la locutrice LG011, après sélection d'une classe (en vert) contenant 1,76% de l'ensemble des valeurs dont le détail est affiché dans le tableau en bas de page. Outre l'adaptation du nombre de classes affichées, l'affichage de la densité de distribution (courbe bleue) est activé, ainsi que celui de la médiane et de quantiles sélectionnés (droites grises, ici en pointillé quantiles à 15% et 65%).

# 5 iScatter : nuages de points interactifs

## 5.1 Principales fonctionnalités de l'application

Outre les fonctionnalités d'importation et de filtrage des données équivalentes à celles de iHist, l'application iScatter dédiée à l'affichage de nuages de points interactifs permet à l'utilisateur de sélectionner une ou deux variables indépendantes qui définissent la couleur et/ou la forme des points, et de façon optionnelle d'afficher les droites de régression pour chaque sous-groupe défini par les variables indépendantes. Les corrélations de Pearson et Spearman sont en outre affichées pour chaque sous-groupe. L'utilisateur a la possibilité de sélectionner le point le plus proche par un clic ou d'effectuer une sélection rectangulaire pour afficher les détails des points sélectionnés dans un
tableau exportable. La sélection d'une ligne dans ce tableau permet de visualiser la position du point correspondant dans le nuage de points.

La version française de l'application iScatter est disponible en ligne à l'URL suivant : https://shiny.laboratoirephonetiquephonologie.fr/iScatter_fr/. Le code source de l'application et les fichiers de localisation sont également distribués sous licence GPL via GitHub<fnref n="2" />.

## 5.2 Application aux valeurs de formants : cas de la voyelle /u/

<figure><img src="image_245.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>loc</th><th>sexeLoc</th><th>typeProd</th><th>duree</th><th>API</th><th>ctxG_API</th><th>ctxD_API</th><th>F1</th><th>F2</th><th>F3</th><th>F4</th><th>resultatFiltrage</th></tr></thead><tbody><tr><td>LG011</td><td>F</td><td>S</td><td>0.02</td><td>o</td><td>j</td><td>n</td><td>481.46</td><td>1977.24</td><td>3302.63</td><td>4323.47</td><td>erreur</td></tr><tr><td>LG011</td><td>F</td><td>S</td><td>0.02</td><td>u</td><td>t</td><td>3</td><td>911.89</td><td>2310.52</td><td>3511.31</td><td>4428.10</td><td>erreur</td></tr><tr><td>LG011</td><td>F</td><td>S</td><td>0.04</td><td>u</td><td>t</td><td>∫</td><td>1348.10</td><td>2239.53</td><td>3840.36</td><td>4665.96</td><td>erreur</td></tr><tr><td>LG011</td><td>F</td><td>S</td><td>0.04</td><td>o</td><td>s</td><td>m</td><td>389.39</td><td>1864.96</td><td>2868.84</td><td>4674.40</td><td>erreur</td></tr><tr><td>LG011</td><td>F</td><td>S</td><td>0.06</td><td>o</td><td>n</td><td>k</td><td>392.51</td><td>1863.79</td><td>3104.94</td><td>4076.96</td><td>erreur</td></tr></tbody></table>

FIGURE 2 : Illustration de l'application iScatter appliquée aux valeurs de formants de la locutrice LG011, après application d'un filtre pour n'afficher que les occurrences de /u/ et /o/ et sélection rectangulaire d'une zone incluant une majorité de valeurs étiquetées comme erronées suite à l'application d'un crible. La première variable indépendante (couleurs distinctes) est utilisée pour distinguer les catégories vocaliques, et la seconde (formes des points) pour distinguer les exemplaires étiquetés par le crible comme ayant des valeurs formantiques correctes ou non

La figure 2 illustre l'utilisation de l'application iScatter pour explorer les valeurs de F1 et F2 considérées comme erronées, suite à l'application d'un crible avec les mêmes valeurs limites que celles utilisées par Audibert et al. (2015) sur les mesures formantiques des 4 255 voyelles orales produites par la locutrice LG011. La sélection effectuée pour afficher les détails des caractéristiques de certaines voyelles se concentre ici sur les occurrences de la voyelle /u/ pour lesquelles les valeurs de F2 détectées automatiquement dépassent la limite supérieure de 1500Hz définie par le crible

<footnote n="2">² https://github.com/nicolasaudibert/iScatter.git</footnote>
utilisé pour les /u/ produits par des femmes (par ailleurs pour de nombreux exemplaires de /u/, la valeur de F1 détectée dépasse également la limite supérieure de 1000Hz).

Notons ici que parmi les options de paramétrage de l'affichage du nuage de point proposées par l'application, l'inversion de l'orientation des axes x et y a été utilisée afin d'obtenir une représentation conforme à celle couramment utilisée pour représenter les voyelles dans le plan F1/F2. Par ailleurs afin d'éviter d'afficher un nombre de points superposés trop important, un filtre a été appliqué afin de n'afficher que les occurrences de /u/, ainsi qu'à titre de comparaison les occurrences de la voyelle /o/ avec laquelle le recouvrement est particulièrement important dans les données de cette locutrice. De même qu'avec l'application iHist, en complément de l'inspection immédiate des caractéristiques documentées dans le jeu de données importé, le sous-ensemble sélectionné peut-être exporté pour faire l'objet d'une inspection guidée des signaux de parole (en l'occurrence également à l'aide d'un script Praat).

# 6 Discussion et conclusion

Les cas d'utilisation exposés dans cet article se concentrent sur l'utilisation des outils proposés pour identifier des erreurs de mesure. Cependant ces cas d'utilisation constituent une simple illustration, ces outils pouvant être utiles pour de nombreuses autres applications potentielles liées à l'étude de la voix et de la parole. En particulier, l'application iScatter dédiée aux nuages de points interactifs utilisable pour identifier les observations qui ne suivent pas la tendance générale dans le cadre de l'exploration des liens entre variables quantitatives, plus spécifiquement les relations entre mesures acoustiques et/ou perceptives supposées capturer différentes facettes d'un même phénomène. À ce titre, cette application est déjà utilisée régulièrement par des collègues pour l'inspection de données de voix et de parole, mais n'avait jamais fait l'objet d'une diffusion plus large dans la communauté.

Sans avoir la prétention de fédérer une communauté autour du développement de ces outils dont de nombreux aspects restent perfectibles, la distribution de leur code source sous licence GPL permet à tout un chacun de les modifier pour les adapter à des besoins spécifiques, et surtout de les utiliser localement avec des fichiers plus volumineux que ne le permet le serveur utilisé pour rendre ces applications directement accessibles en ligne. En effet, leur utilisation sur un ordinateur personnel nécessite uniquement l'installation des logiciels R et RStudio (complétés par un ensemble de paquets) auxquels la majorité des collègues et étudiants amenés à procéder à l'analyse quantitative de données de voix et de parole sont déjà familiarisés.

La vocation des outils proposés est avant tout d'offrir aux collègues et étudiants un complément à l'utilisation de tableurs pour l'exploration des données quantitatives, afin de faciliter la mise en œuvre de l'injonction fréquente dans les formations en statistiques quel que soit le niveau visé : « N'oubliez pas de regarder vos données ! ». En revanche il ne s'agit en aucun cas de se substituer aux formations à l'utilisation de R et autres outils avancés d'analyse de données, qui restent indispensables et doivent continuer à être encouragées.

# Remerciements

Ce travail a été soutenu par le projet ANR PASDCODE (ANR-21-CE28-0015) et par le Laboratoire d'Excellence Empirical Foundations of Linguistics (LabEx EFL, ANR-10-LABX-0083). Il contribue à l'IdEx Université de Paris (ANR-18-IDEX-0001).
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