# Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. Actes des 35èmes Journées d'Études sur la Parole

Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-Dac, Julie Mauclair,

José G. Moreno, Julien Pinquier

► To cite this version:

Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-Dac, Julie Mauclair, José G. Moreno, et al. Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. Actes des 35èmes Journées d'Études sur la Parole. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), ATALA & AFPC, 2024. hal-04623053

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JEP - TALN
RECITAL
TOULOUSE 2024

35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024)

31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024)

26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024)

https://jep-taln2024.sciencesconf.org

Actes des 35èmes Journées d'Études sur la Parole

Mathieu BALAGUER, Nihed BENDAHMAN, Lydia-Mai HO-DAC, Julie MAUCLAIR, Jose G MORENO, Julien PINQUIER (Éds.)
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CLLE

COGNITION
LANGUES
LANGAGE
ERGONOMIE
(UMS 2510)

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UNIVERSITÉ TOULOUSE
Jean Jaurès

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IRIT
Institut de Recherche
en Informatique de Toulouse
CNRS - Toulouse INP - L13 - UT1 Capitole - UT2

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UNIVERSITÉ
TOULOUSE III
PAUL SABATIER

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SCIENCES
DU
LANGAGE

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LNPL

Laboratoire
de Neuro
Psycho
Linguistique

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LIN AGORA

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LE VOICE LAB
# Préface

Organisée conjointement par les équipes de recherche IRIS, MELODI et SAMoVA de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT UMR 5505), l'équipe PLC du laboratoire Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE UMR 5263) et l'axe neurocognition langagière, linguistique et phonétique cliniques du laboratoire de NeuroPsychoLinguistique (LNPL URI EA 4156), sous l'égide de l'Association Francophone de la Communication Parlée (AFCP) et l'Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), la conférence JEP-TALN-RECITAL 2024 regroupe :

— les 35ème Journées d'Études sur la Parole (JEP),

— la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),

— la 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL).

Les conférences TALN et JEP sont un rendez-vous qui offre le plus important forum d'échange francophone aux acteurs universitaires et industriels des technologies de la langue et la parole. Pour cette édition, nous avons plus de 200 inscrits dont une grande partie des étudiants qui construisent le futur de la recherche francophone et assurent le relais de son développement.

En tant que conférenciers invités, nous aurons Véronique HOSTE de l'Université de Ghent, Laurent BESACIER de Naver Labs Europe et Catia CUCCHIARINI de l'Université de Radboud. Ces trois conférenciers qui représentent un large spectre de thématiques entre le texte et la parole vont aborder les dernières avancées de leurs domaines d'expertise.

Cette édition permet aussi de célébrer les 30 ans de TALN. À cette occasion, nous avons dédié une session spéciale dans le programme. La session a comme objectif de rappeler l'historique de la conférence avec l'intervention des participants qui ont participé à sa pérennité afin de mieux transmettre les enjeux de ce rassemblement à la communauté scientifique du traitement automatique des langues naturelles.

En termes des soumissions, pour TALN, 66 articles pour la conférence principale ont été soumis, dont respectivement 18 ont été acceptés pour une présentation orale et 30 pour une présentation sous forme de posters. Également, nous avons reçu 13 résumés des articles publiés lors de conférences internationales qui ont été acceptés pour une présentation en format poster. En ce qui concerne RECITAL, 11 articles ont été soumis dont 7 ont été acceptés. L'ensemble des soumissions acceptées seront présentées sous forme de posters et 3 d'entre elles donneront lieu à une présentation orale. Pour les JEP, 64 articles ont été soumis et 62 ont été acceptés (17 sous forme de présentation orale et 45 sous format poster). L'alternance de sessions communes entre TALN, JEP et RECITAL et de sessions plus spécifiques devraient permettre de susciter des échanges fructueux. En complément de la conférence principale, se tiennent les ateliers "Parole Spontanée", "Défi Fouille de Texte" (DEFT), "Jurisprudence Prédictive" (JP'24), "Evaluation des modèles génératifs" (EvalLLM) et l'activité HackaTAL 2024. Ces événements illustrent à la fois des tendances nouvelles présentes dans la communauté et des activités récurrentes.

Il convient d'exprimer une profonde reconnaissance envers toutes les personnes qui ont participé à faire vivre la conférence, d'un côté les auteurs de toutes les soumissions et de l'autre les membres de différents comités scientifiques de la conférence. Un remerciement très chaleureux aux relecteurs qui ont accepté une charge importante et qui ont fait des relectures d'urgence afin de faciliter le bon déroulement de la conférence. La bienveillance et l'expertise des comités de programme ont permis la constitution d'un programme riche en thématiques et d'un niveau scientifique correspondant aux attentes de la communauté. Il est également essentiel d'exprimer notre gratitude envers les sponsors et les organisations qui ont subventionné la conférence. Leur soutien financier a permis à cet événement scientifique de se réaliser dans les meilleures conditions, rappelant l'importance des aspects financiers dans la réussite de telles
initiatives. Finalement, un grand merci aux différentes équipes présentes pour le bon fonctionnement, notamment des équipes de l'ATALA, l'AFCP et le CPRS qui nous ont accompagnés dans les différentes étapes de l'organisation.

Jose G Moreno
Président de TALN

Lydia-Mai Ho-Dac
Nihed Bendahman
Présidentes de RECITAL

Julie Mauclair
Présidente de JEP
# Comités

## Comité de relecture

- Adda-Decker Martine, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

- Alazard-Guiu Charlotte, Université de Toulouse Jean Jaurès

- Astesano Corine, Université de Toulouse Jean Jaurès

- Audibert Nicolas, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

- Balaguer Mathieu, IRIT

- Beautemps Denis, GIPSA-Lab

- Bonastre Jean-François, Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse

- Bougarès Fethi, LIUM

- Boula de Mareüil Philippe, LIMSI-CNRS

- Bredin Hervé, IRIT

- Colotte Vincent, Université de Lorraine - LORIA

- Crouzet Olivier, Université de Nantes

- Delais-Roussarie Elisabeth, UMR6310 - LLING & Université de Nantes

- Delvaux Véronique, Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Université de Mons

- Didirkova Ivana, UR1569 TransCrit, Université Paris 8

- Dodane Christelle, Université Paul Valéry, Laboratoire Praxiling UMR5267

- Matrouf Driss, LIA

- Dufour Richard, LS2N - Nantes University

- Elie Benjamin, University of Edinburgh

- Evrard Marc, LISN - Université Paris Saclay

- Farinas Jérôme, IRIT

- Fauth Camille, Université de Strasbourg

- Ferrané Isabelle, IRIT

- Fontan Lionel, Archean Labs

- Fougeron Cécile, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

- Fredouille Corinne, CERI/LIA - University of Avignon

- Gao Jiayin, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

- Garnier Maëva, GIPSA-Lab

- Gelin Lucile, Lalilo, Paris, France

- Ghio Alain, LPL

- Guinaudeau Camille, University Paris Sud / Japanese French Laboratory for Informatics, CNRS

- Guitard-Ivent Fanny, Praxiling UMR 5267 CNRS

- Harmegnies Bernard, Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Université de Mons

- Henrich-Bernardoni Nathalie, CNRS

- Hueber Thomas, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

- Jabaian Bassam, LIA - Université d'Avignon

- Laprie Yves, Loria

- Le Blouch Olivier, Orange

- Lecorvé Gwénolé, Orange

- Leonardo Lancia, Laboratoire Parole et Langage/ (CNRS AMU)

- Lolive Damien, IRISA/ Université Rennes 1

- Marczyk Anna, Université de Toulouse Jean Jaurès

- Mauclair Julie, IRIT

- Meynadier Yohann, LPL
— Michelas Amandine, Laboratoire Parole et Langage/ (CNRS AMU)

— Moreno Jose, IRIT/UPS

— Ouni Slim, LORIA - Université de Lorraine

— Pellegrini Thomas, IRIT

— Perrotin Olivier, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab

— Pillot-Loiseau Claire, Université Paris 3

— Pinquier Julien, IRIT

— Rilliard Albert, LIMSI-CNRS

— Rouas Jean-Luc, LaBRi, CNRS

— Sahraoui Halima, Université de Toulouse Jean Jaurès

— Savariaux Christophe, GIPSA-lab

— Tahon Marie, LIUM

— Vallée Nathalie, GIPSA-lab UMR CNRS 5216

— Vasilescu Ioana, LIMSI-CNRS

— Wottawa Jane, LIUM

— Yamaguchi Naomi, Laboratoire de Phonétique et Phonologie
Table des matières

<table><tr><td>I</td><td>Articles présentés oralement</td><td>1</td></tr><tr><td></td><td>Autisme et compliance phonique<br/>Eva Goeseels, Kathy Huet, Myriam Piccaluga, Virginie Roland, Véronique Delvaux</td><td>2</td></tr><tr><td></td><td>Caractérisation acoustique des réalisations approximantes du /v/ intervocalique en français spontané<br/>Suyuan Dong, Nicolas Audibert</td><td>13</td></tr><tr><td></td><td>Comment l'oreille humaine perçoit-elle la somnolence dans la parole ? Une analyse rétrospective d'études perceptuelles.<br/>Vincent P. Martin, Colleen Beaumard, Jean-Luc Rouas</td><td>23</td></tr><tr><td></td><td>Disfluences en parole continue en français : paramètres prosodiques des répétitions<br/>Ivana Didirková, Yaru Wu, Anne Catherine Simon</td><td>33</td></tr><tr><td></td><td>Effet de la tâche sur le débit articulatoire d'enfants et adolescents avec et sans trouble du spectre de l'autisme en français<br/>Cwiosna Roques, Fanny Guitart-Ivent, Christelle Dodane, Fabrice Hirsch</td><td>42</td></tr><tr><td></td><td>Étude de la qualité vocale dans la parole professionnelle des aides-soignants français<br/>Jean-Luc Rouas, Yaru Wu, Takaaki Shochi</td><td>51</td></tr><tr><td></td><td>Étude des liens acoustico-moteurs après cancer oral ou oropharyngé, via la réalisation d'un inventaire phonémique automatique des consonnes<br/>Mathieu Balaguer, Lucile Gelin, Clémence Devoucoux, Camille Galant, Muriel Lalain, Alain Ghio, Jérôme Farinas, Julien Pinquier, Virginie Woisard</td><td>61</td></tr><tr><td></td><td>Étude en temps réel de la fusion des /a/ /ɑ/ en français depuis 1925<br/>Juliusz Cęcelewski, Cédric Gendrot, Martine Adda-Decker, Philippe Boula de Mareüil</td><td>71</td></tr><tr><td></td><td>Exploration de la représentation multidimensionnelle de paramètres acoustiques unidimensionnels de la parole extraits par des modèles profonds non supervisés.<br/>Maxime Jacquelin, Maëva Garnier, Laurent Girin, Rémy Vincent, Olivier Perrotin</td><td>82</td></tr><tr><td></td><td>Identification du locuteur : ouvrir la boîte noire<br/>Carole Millot, Cédric Gendrot, Jean-François Bonastre</td><td>92</td></tr><tr><td></td><td>Les représentations de locuteurs pour prédire l'intelligibilité de la parole lors de conversations médicales<br/>Sebastiao Quintas, Mathieu Balaguer, Julie Mauclair, Virginie Woisard, Julien Pinquier</td><td>102</td></tr><tr><td></td><td>Mesure du niveau de proximité entre enregistrements audio et évaluation indirecte du niveau d'abstraction des représentations issues d'un grand modèle de langage<br/>Maxime Fily, Guillaume Wisniewski, Séverine Guillaume, Gilles Adda, Alexis Michaud</td><td>112</td></tr><tr><td></td><td>Perception et production des clusters en position initiale par des sinophones : le rôle du Principe de Sonorité Séquentielle<br/>Xuejing Chen, Pierre André Hallé, Rachid Ridouane</td><td>122</td></tr><tr><td></td><td>Pertinence des pseudo-mots dans l'évaluation de l'intelligibilité : Effet du nombre ou</td><td></td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>du caractère non lexical ?<br/>Marie Rebourg, Muriel Lalain, Alain Ghio, Corinne Fredouille, Nicolas Fakhry, Virginie Woisard</td>
      <td>132</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Peut-on marquer un focus contrastif par le geste manuel en suppléance vocale ?<br/>Delphine Charuau, Nathalie Henrich Bernardoni, Silvain Gerber, Olivier Perrotin</td>
      <td>142</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Réductions temporelles en français parlé : Où peut-on trouver les zones de réduction ?<br/>Yaru Wu, Kim Gerdes, Martine Adda-Decker</td>
      <td>153</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Représentation de la parole multilingue par apprentissage auto-supervisé dans un contexte subsaharien<br/>Antoine Caubrière, Elodie Gauthier</td>
      <td>163</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Retour auditif interne de la production de parole : mesures préliminaires de la vibration osseuse par accélérométrie et comparaison au son aérien<br/>Raphael Vancheri, Coriandre Vilain, Nathalie Henrich-Bernardoni, Pierre Baraduc</td>
      <td>173</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Synthèse de gestes communicatifs via STARGATE<br/>Louis Abel, Vincent Colotte, Slim Ouni</td>
      <td>181</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Un paradigme pour l'interprétation des métriques et pour mesurer la gravité des erreurs de reconnaissance automatique de la parole<br/>Thibault Bañeras Roux, Mickael Rouvier, Jane Wottawa, Richard Dufour</td>
      <td>191</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Un système d'annotation automatique de la structure prosodique<br/>Philippe Martin</td>
      <td>200</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Une comparaison de l'intonation ironique en français et en mandarin<br/>Ziqi Zhou, Jalal Al-Tamimi, Hiyon Yoo</td>
      <td>209</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Utilisation de wav2vec 2.0 pour des tâches de classifications phonétiques : aspects méthodologiques<br/>Lila Kim, Cedric Gendrot</td>
      <td>219</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>II Articles présentés en session poster</td>
      <td>230</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Adaptation de modèles auto-supervisés pour la reconnaissance de phonèmes dans la parole d'enfant<br/>Lucas Block Medin, Lucile Gelin, Thomas Pellegrini</td>
      <td>231</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Allongement vocalique en italien L2 et en français L2 : une marque de focalisation ?<br/>Bianca Maria De Paolis</td>
      <td>242</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Analyse Factorielle de signaux sonores : développement d'une méthode automatique de détermination des frontières optimales entre canaux de fréquence<br/>Agnieszka Duniec, Elisabeth Delais-Roussarie, Olivier Crouzet</td>
      <td>252</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Apprentissage profond pour l'analyse de la parole pathologique : étude comparative entre modèles CNN et à base de transformers<br/>Malo Maisonneuve, Corinne Fredouille, Muriel Lalain, Alain Ghio, Virginie Woisard</td>
      <td>261</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Audiocite.net un grand corpus d'enregistrements vocaux de lecture en français</td>
      <td>271</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Soline Felice, Solène Evain, Solange Rossato, François Portet

Comparaison de mesures pour la détection automatique de déviance dans la dysarthrie ataxique 281

Natacha Miniconi, Cédric Gendrot, Angélina Bourbon, Leonardo Lancia, Cécile Fougeron

Création d'un corpus parallèle de styles de parole en mandarin via l'auto-transcription et l'alignement forcé 291

Jingyi Sun, Yaru Wu, Nicolas Audibert, Martine Adda-Decker

Déplacement vertical du larynx dans la production des plosives en thaï 301

Paula Alejandra Cano Córdoba, Thi-Thuy-Hien Tran, Nathalie Vallée, Christophe Savariaux, Silvain Gerber, Nicha Yamlamai, Yu Chen

Détection automatique des schwas en français - Application à la détection des troubles du sommeil 312

Colleen Beaumard, Vincent P. Martin, Yaru Wu, Jean-Luc Rouas, Pierre Philip

Effet du vieillissement sur l'anticipation d'arrondissement intra-syllabique en français 322

Louise Wohmann-Bruzzo, Cecile Fougeron, Nicolas Audibert

Effets du shadowing et de l'imitation en tant que méthodes d'entraînement à la pro-
nonciation du /u/ en français 332

Wenxun Fu, Martine Adda-Decker, Barbara Kühnert

Enseignement de l'intonation du français par une synthèse vocale contrôlée par le geste : étude de faisabilité 342

Xiao Xiao, Corinne Bonnet, Haohan Zhang, Nicolas Audibert, Barbara Kühnert, Claire Pillot-Loiseau

Entraînement de la coordination respiration-parole en apprentissage de la lecture assis-
tée par ordinateur 351

Delphine Charuau, Andrea Briglia, Erika Godde, Gérard Bailly

Erreurs de prononciation en L2 : comparaison de méthodes pour la détection et le diagnostic guidés par la didactique 361

Romain Contrain, Julien Pinquier, Lionel Fontan, Isabelle Ferrané

Étude IRM de la production des /l/ de l'anglais par des locuteurs francophones 371

Alice Léger, Coline Caillol, Emmanuel Ferragne, Hannah King, Sylvain Charron, Clément Debacker, Maliesse Lui, Catherine Oppenheim

Evaluation de la dysarthrie parkinsonienne en lecture par la mesure de la déviation phonologique perçue : effets de la sévérité et du traitement dopaminergique 381

Alain Ghio, Muriel Lalain, Cindy Defais, Alexia Brevet, Manon Jayr, Danielle Duez, Marie Rebourg, Corinne Fredouille, Virginie Woisard, François Viallet

Évaluation perceptive de l'anticipation de la prise de parole lors d'interactions dialo-
giques en français 390

Rémi Uro, Albert Rilliard, David Doukhan, Marie Tahon, Antoine Laurent

Frontières entre la perception de la voix normophonique et pathologique chez des au-
diteurs naïfs 401

Amelia Pettirossi, Nicolas Audibert, Lise Crevier-Buchman
Implémentation ouverte et étude de BEST-RQ pour le traitement de la parole 412

Ryan Whetten, Titouan Parcollet, Marco Dinarelli, Yannick Estève

L'impact du style de parole sur l'opposition de longueur des voyelles en arabe jordanien 421

Mohammad Abuoudeh, Jalal Al-Tamimi, Olivier Crouzet

La reconnaissance automatique de phonèmes est-elle réellement adaptée pour l'analyse de la parole spontanée ? 431

Vincent P. Martin, Colleen Beaumard, Charles Brazier, Jean-Luc Rouas, Yaru Wu

La sonorité n'est pas l'intensité : le cas des diphtongues dans une langue tonale 441

Yunzhuo Xiang, Jiayin Gao, Cédric Gendrot

Le /r/ du mandarin est-il une fricative plutôt qu'une liquide ? 451

Yezhou Jiang, Rachid Ridouane, Pierre André Hallé

Le rythme : un marqueur d'atteinte du nerf laryngé supérieur ? 461

Helene Massis, Marie-Hélène Degombert, Juliette Dindart, Diane Lazard, Christophe Trésallet, Frédérique Frouin, Claire Pillot-Loiseau

Nouvelle tâche sémantique pour le corpus de compréhension de parole en français ME-DIA 470

Nadège Alavoine, Gaëlle Laperrière, Christophe Servan, Sahar Ghannay, Sophie Rosset

Perception des frontières prosodiques intonatives du français par des natifs : Études comportementale et électroencéphalographique 481

Lei Xi, Rachid Ridouane, Frédéric Isel

Peut-on évaluer la compréhensibilité de la parole sans référence quant aux intentions de communication du locuteur ? Une étude auprès d'apprenants germanophones de FLE 492

Verdiana De Fino, Isabelle Ferrané, Julien Pinquier, Lionel Fontan

Premier système IRIT-MyFamillyUp pour la compétition sur la reconnaissance des émotions Odyssey 2024 502

Adrien Lafore, Clément Pagès, Leila Moudjari, Sebastiao Quintas, Isabelle Ferrané, Hervé Bredin, Thomas Pellegrini, Farah Benamara, Jérôme Bertrand, Marie-Françoise Bertrand, Véronique Moriceau, Jérôme Farinas

Preuve de concept d'un système de génération automatique en Langue française Parlée Complétée 512

Brigitte Bigi, Nuria Gala

Rôle de l'activité laryngale dans la production des consonnes d'arrière en arabe levantin 521

Jalal Al-Tamimi

Sandhi tonal en shanghaïen : une étude acoustique des contours disyllabiques chez des locuteurs jeunes 532

Yu Chen, Nathalie Vallée, Thi-Thuy-Hien Tran, Silvain Gerber

Synthèse de syllabes avec un modèle de Maeda piloté par une représentation complexe 541

Frédéric Berthommier
<table><tr><td>Traitement incrémental de la prosodie en L2<br>Giuseppina Turco, Chie Nakamura, Hiyon Yoo</td><td>551</td></tr><tr><td>Une étude exploratoire de la parole sifflée en tant que signal modulé<br>Liem Landri, Benjamin O'Brien, Anna Marczyk</td><td>560</td></tr><tr><td>Une étude intra et inter-dialectale des voyelles du korebaju<br>Jenifer Andrea Vega Rodriguez, Nathalie Vallée, Thiago Chacon, Christophe Savariaux, Silvain Gerber</td><td>561</td></tr><tr><td>Une nouvelle grammaire de l'intonation de la phrase française<br>Philippe Martin</td><td>570</td></tr><tr><td>Vérification automatique de la voix de locuteurs après resynthèse à l'aide de PPG<br>Thibault Gaudier, Marie Tahon, Anthony Larcher, Yannick Estève</td><td>579</td></tr><tr><td>Voix enfantines, genre et classe sociale : une étude de la fréquence fondamentale<br>Erwan Pépiot</td><td>589</td></tr><tr><td>iHist et iScatter, outils en ligne d'exploration interactive de données : application aux valeurs aberrantes de f0 et de formants<br>Nicolas Audibert</td><td>598</td></tr></table>
Première partie

Articles présentés oralement
# Autisme et compliance phonique

Eva Goeseels¹, Kathy Huet¹, Myriam Piccaluga¹, Virginie Roland¹, Véronique Delvaux¹,²

(1) Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Service de Métrologie et Sciences du Langage, Université de Mons, Belgique

(2) Fond National de la Recherche Scientifique, Belgique
eva.goeseels@umons.ac.be, veronique.delvaux@umons.ac.be

## RÉSUMÉ

Cet article traite de la flexibilité phonétique, définie comme la capacité d'adapter son comportement de parole aux contraintes internes/externes au locuteur et qui pèsent sur la situation de communication. Les individus avec Trouble du Spectre de l'Autisme (TSA), de par leurs caractéristiques, constituent une population pertinente pour étudier la flexibilité phonétique. Cette étude compare la flexibilité phonétique chez des sujets neurotypiques (NT) et avec TSA francophones via un protocole de compliance phonique, nécessitant de devoir répéter des voyelles synthétiques non présentes dans le répertoire vocalique du français. Trois indices ont été calculés pour caractériser la compliance phonique et les résultats montrent des stratégies différentes dans les groupes NT vs. TSA. L'étude met en lumière la préservation possible des compétences sensorimotrices nécessaires à la flexibilité phonétique chez les personnes atteintes de TSA.

## ABSTRACT

Autism and **phonetic compliance.**

This article deals with phonetic flexibility, defined as the ability to adapt speech behavior to internal/external constraints to the speaker that can influence the communication situation. Individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD), due to their specific characteristics, constitute a relevant population to study through phonetic flexibility. This study therefore compares phonetic flexibility in neurotypical (NT) and ASD French-speaking participants, using a protocol of phonic compliance that requires the repetition of synthetic vowels not present in the French vowel repertoire. Three indices were calculated to characterize phonetic compliance, and the results show different strategies in the NT vs. ASD groups. The study highlights the possible preservation of the sensory-motor skills necessary for phonetic flexibility in people with ASD.

**MOTS-CLES** : Flexibilité phonétique, compliance phonique, autisme, sensori-moteur.

**KEYWORDS** : Phonetic flexibility, phonetic compliance, autism, sensori-motor.

## Introduction

Le phénomène de flexibilité phonétique relève de l'aptitude à adapter son comportement de parole aux contraintes internes/externes au sujet qui pèsent sur la situation de communication, et peut se manifester de diverses façons. Une bonne compétence en flexibilité peut par exemple permettre à un locuteur de maîtriser rapidement des patrons prosodiques non familiers en apprenant une langue étrangère ou de compenser efficacement une perturbation des conditions de communication (e.g. : par un lip tube, Ménard et al., 2016). Elle peut également se manifester par une bonne adaptation communicative à la situation ou à l'interlocuteur comme adapter sa production à une personne âgée, à un enfant (*infant directed speech* ; Kitamura et al., 2002) ou à un non natif par exemple (*non native directed speech* ; Piazza et al., 2023). Enfin, être flexible phonétiquement peut se traduire par de la

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convergence phonétique en communication parlée, ou encore à avoir de bonnes aptitudes à imiter la voix/parole d'autrui et à déguiser sa propre voix (Delvaux et al., 2017).

La flexibilité phonétique est associée à plusieurs autres concepts, dont certains méritent d'être définis dans cet article. Tout d'abord, la convergence phonétique est définie comme le processus par lequel le locuteur-auditeur parvient à rendre ses patrons de production phonétiques et acoustiques plus similaires à ceux de son interlocuteur en communication parlée (Yu et al., 2013). La convergence existe dans sa forme inverse, la divergence phonétique. Aussi, on désigne par « alignement phonétique » le phénomène par lequel les sujets en interaction ne rapprochent pas leurs caractéristiques phonétiques mais évoluent ensemble parallèlement dans la même direction (Lelong, 2012). Ensuite, la compliance phonique, introduite par Delvaux et al., (2014), désigne la capacité intrinsèque à l'individu à produire des sons de parole inhabituels dans sa langue maternelle et contribue en partie à la capacité à acquérir la phonétique/phonologie d'une seconde langue. Enfin, il existe l'imitation phonétique, décrivant le processus se déroulant lorsqu'un individu imite les attributs phonétiques de la parole d'un interlocuteur, le plus souvent consciemment après qu'on lui ait explicitement demandé d'imiter.

Déjà dans les années 1980, la littérature sociolinguistique s'est emparée du phénomène global de convergence (Communication Accommodation Theory (CAT) (Giles et al., 1987, 1991) stipulant qu'il permettrait de minimiser ou de maximiser les distances sociales entre les individus, et de renforcer leurs identités sociales. La convergence entre les personnes ne concerne pas que la parole, elle peut concerner les postures, les gestes ou encore les expressions faciales (Chartrand & Bargh, 1999). Dans la lignée de la CAT, la convergence phonétique est un processus envisagé via l'aspect social des interactions langagières, soit un processus principalement contrôlé, impliquant des mécanismes de « haut niveau » accessibles à la conscience et motivés socialement. D'autres auteurs (Nielsen, 2011 ; Goldinger, 1998) considèrent la convergence phonétique comme un processus avant tout inconscient, d'ordre sensori-moteur, c'est-à-dire largement automatique et de « bas niveau ». L'implication de ces deux types de processus est aujourd'hui largement reconnue mais leur part et rôle respectifs restent à préciser.

Dans la littérature phonétique, la convergence chez les adultes a été étudiée à travers divers tâches et paradigmes. Elle a été étudiée notamment via des paradigmes avec ou sans interaction directe entre locuteurs. Elle a été mesurée au niveau acoustique sur diverses mesures (segmentales (e.g. : formants : Babel, 2009, 2010 ; VOT : Nielsen, 2008 ; Sanchez et al., 2010) et suprasegmentales (rythme, débit, intonation, pauses dans les tours de parole : e.g. : Babel & Bulatov, 2011 ; Kim et al., 2011 ; Pardo et al., 2010, 2013)). La convergence peut également être évaluée via des mesures perceptives, dans des études où des auditeurs externes à la situation de communication sont tenus de juger de la possible similarité entre les productions des locuteurs (e.g. : Goldinger, 1998 ; Pardo et al., 2006). Certains facteurs modulant les effets de convergence phonétique ont pu être mis en évidence tels que le genre (e.g. : Namy et al., 2002), la personnalité, le rôle dans l'interaction, ou encore des facteurs psycholinguistiques comme la fréquence lexicale (e.g. : Babel, 2010).
Pour les individus NT, la tendance à la convergence phonétique voire plus généralement l'aptitude à la flexibilité phonétique est basée sur trois grands domaines de compétences :

1. Les compétences cognitives : les fonctions exécutives, et plus particulièrement, les aptitudes attentionnelles et de flexibilité mentale.

2. Les compétences sociales et communicatives : leur rôle est mis en évidence par l'influence des facteurs sociaux sur l'ampleur de la convergence phonétique comme les rôles sociaux (leader/mené), le genre, la race, la distance linguistique, l'attractivité du locuteur, etc. Elles fondent la compétence pragmatique des locuteurs.
3. Les compétences sensori-motrices : elles constituent le fondement du contrôle moteur de la parole (*feedback, feedforward*) et sont associées à des représentations mentales phonétiques riches (détails phonétiques fins) et multimodales.

Les personnes atteintes de Trouble du Spectre de l'Autisme (TSA) sont réputées être déficitaires dans certains de ces domaines mais préservées ou même pouvant être très performantes dans d'autres. Au regard de ces fondements, étudier ce phénomène chez une population atteinte de TSA permettrait donc à la fois de mieux comprendre les mécanismes qui sous-tendent la flexibilité phonétique mais également de mieux comprendre les particularités des personnes avec TSA. En effet, un large consensus dans la littérature (e.g. Demetriou et al., 2018 ; Hill, 2004 ; Lai et al., 2016) indique un déficit des fonctions exécutives dans l'autisme. La flexibilité mentale, notion complexe définie comme la capacité d'adapter ses pensées et ses actions selon les exigences de la situation (Geurts et al., 2008 ; Hill, 2004 ; Rinehart et al., 2001 cités par Conill et al., 2014) étant notamment l'un des déficits exécutifs les plus facilement observables chez les individus TSA : grande rigidité dans les comportements, manque de flexibilité devant une nouvelle tâche, difficulté à gérer plusieurs sources d'informations et à changer de stratégie pendant les activités de la vie quotidienne, difficultés à adapter leur perspective de pensée durant les interactions sociales (théorie de l'esprit : Baron-Cohen et al., 1985). Au niveau de la perception de la parole, les enfants avec TSA pourraient avoir un focus attentionnel atypique à certaines dimensions du signal de parole, préférant les indices prosodiques aux indices lexicaux, alors que le constat inverse est mis en exergue chez les enfants NT (Ploog., 2009, 2010, cité par Hu et al., 2023).

De plus, les compétences sociales et communicatives sont également largement déficitaires dans l'autisme. Il s'agit d'ailleurs du premier critère de diagnostic du TSA selon le DSM-5-TR. De surcroit, ces compétences sont évaluées dans la plupart des tests de diagnostic de l'autisme (e.g. : ADT, ESCP). Mentionnons enfin un déficit de la pragmatique du langage dans le TSA, ces individus ayant de grandes difficultés d'adaptation de leur communication à la situation et au contexte communicatif, ou à adopter le point de vue de leur interlocuteur.

Le dernier fondement (contrôle moteur) chez les personnes avec TSA n'a que peu été étudié dans la littérature. En ce qui concerne la production de la parole, au niveau suprasegmental, la prosodie des personnes TSA peut souvent être qualifiée d'atypique (e.g. Peppé et al., 2007), et leur parole peut être perçue comme monotone, mécanique, bizarre ou exagérée (Baltaxe et Simmons., 1985 ; Lord et al., 1994 cités par Kissine et al., 2021). Certaines études font référence à un déficit phonologique chez les TSA (e.g., Gepner et al., 2002), qui peut être influencé par un traitement perceptif atypique entraînant une sur-catégorisation ou un sur-fonctionnement du phénomène de perception catégorielle (Gepner et al., 2002). D'autres auteurs en revanche proposent que les personnes avec TSA privilégient un traitement "local" de la parole, axé sur les détails phonétiques fins (Shah & Frith, 1983 ; Frith, 1989, cités par Gepner et al., 2002).

Ensuite, à propos d'imitation phonétique, il est important de mentionner la présence d'écholalies chez certains individus avec TSA. Ces répétitions en écho d'énoncés se caractérisent la plupart du temps par une reproduction très proche au niveau prosodique et temporel (débit) de ce qui a été précédemment entendu. Et ce, parfois plusieurs heures (écholalies différées) après avoir entendu l'énoncé répété. Il n'est d'ailleurs pas rare que la qualité phonétique de leurs écholalies soit nettement meilleure que ce qu'ils sont capables de produire de manière spontanée (sans répétition).

Deux études récentes ont étudié précisément le lien entre flexibilité phonétique et autisme. Menées par le même groupe de chercheurs, elles aboutissent pourtant à des constats presque opposés.
Premièrement, Kissine et Geelhand (2019) ont pu mettre en évidence dans leur étude une variabilité moindre dans la production de voyelles de différents types chez des sujets adultes TSA en comparaison à leurs pairs neurotypiques (sur F1, F2, F3, en parole spontanée). Ils ont donc conclu à une production articulatoire « inflexible » chez les TSA, et proposé que celle-ci puisse être en partie responsable de l'impression subjective d'un ton de voix monotone des TSA.

Deuxièmement, Kissine et al. (2021) ont utilisé le paradigme de compliance phonique (Delvaux et al., 2014; voir détails ci-dessous) pour étudier la capacité d'adultes TSA francophones à reproduire fidèlement différentes voyelles réparties sur l'ensemble de l'espace vocalique, y compris de nombreux timbres vocaliques non exploités en français. Les auteurs ont montré que leurs sujets TSA étaient capables de se rapprocher d'une cible vocalique autant que leurs pairs NT en moyenne, mais que par rapport à ceux-ci, ils avaient davantage recours à la stratégie consistant à sélectionner la voyelle la plus proche de la cible dans leur propre inventaire vocalique. L'étude présentée ici vise à reprendre cette étude pionnière (2021) en s'appuyant pour part sur le jeu de données de Kissine et collaborateurs, et en proposant par ailleurs plusieurs ajustements méthodologiques et prolongements, à savoir : (i) l'extension à un groupe de participants féminins ; (ii) de nouvelles mesures de formants supervisées manuellement (vs. totalement automatiques précédemment) ; (iii) une évaluation poussée des stratégies individuelles via le calcul des indices de compliance issus de Delvaux et al. (2014) et la mise en évidence des profils individuels de production.

# Méthodologie

## Participants et protocole

Quarante et un adultes (15 femmes et 26 hommes) ont participé à cette étude. Parmi eux, 20 personnes avec autisme dont 13 hommes et 7 femmes et 21 personnes neurotypiques dont 13 hommes et 8 femmes. Ces sujets ont pour langue maternelle le français et ont été enregistrés via un micro, intégré à un casque permettant de maintenir la distance entre la bouche du sujet et le micro constante (pour les caractéristiques des sujets et du matériel utilisé, voir Kissine et al., 2021). Trois femmes TSA ont dû être écartées du protocole du fait de la mauvaise qualité de l'enregistrement, de ce fait non exploitable. L'échantillon se compose donc de 38 participants au total.

Ces participants ont été soumis à un protocole de compliance phonique initialement décrit par Delvaux et al. (2014). Ils ont donc d'abord dû produire en lecture un ensemble de 10 voyelles (/a/, /oe/, /i/, /u/, /e/, /c/, /ɔ/, /o/, /ɔ/, /y/), à 5 reprises (tâche 1). Ces productions sont considérées comme la ligne de base (LDB) de leurs voyelles « naturelles » (orales) du français, et ont été combinées afin de calculer les centroïdes des clusters vocaliques en français de chaque sujet. Ensuite, les participants ont été invités à répéter « le plus fidèlement possible, comme s'il s'agissait d'un son d'une langue étrangère » 4x94 voyelles synthétiques entendues via un casque (tâche 2). Les enregistrements issus des participants masculins sont communs à ceux étudiés par Kissine et al. (2021). A ces enregistrements, ont été ajoutés ceux de 12 femmes pour la présente analyse.

## Stimuli, traitements et mesures

L'ensemble de 94 voyelles créé par Delvaux et al. (2014), a été construit en faisant varier les trois premiers formants par pas successifs et égaux sur une échelle Mel (F1, de 250 à 750 Hz ; F2, 800 à 2300 Hz ; F3, de 2200 à 3000 Hz) avec pour ambition de remplir tout l'espace vocalique potentiel. La fréquence fondamentale est restée constante pour tous les stimuli (patron descendant de 110 à 90
Hz) et leur durée totale est de 200 ms. Ces 94 voyelles sont représentées dans la figure 1, en violet. Dans cette figure, les points constituent des voyelles techniquement impossibles à créer puisque les valeurs de F2 et F3 seraient incompatibles, et les croix constituent des combinaisons de F1/F2/F3 impossibles à produire par une personne humaine (Delvaux et al., 2014).

Les productions de chaque sujet ont ensuite été segmentées à l'aide d'un script Praat®, puis les mesures de F1, F2 et F3 (en Hz, puis transformées en mels) ont été récoltées tous les 10% de la durée de chaque production grâce à un second script Praat®. Les paramètres des scripts ont été adaptés à chaque sujet, et les mesures des formants ont été supervisées et corrigées manuellement pour plus d'exactitude de mesure.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 1 : voyelles synthétiques (Delvaux et al., 2014) et formules des indices (Huet et al., 2012)</figcaption></figure>

A partir des valeurs de F1, F2 et F3 (médianes de la série des valeurs mesurées tous les 10%), trois indices ont été calculés (Huet et al., 2012 ; Figure 1, droite) à l'aide d'un script R® pour chaque participant. Ces trois indices sont destinés à évaluer la « compliance » du sujet, c'est-à-dire son niveau de performance dans la tâche de reproduction des voyelles cibles. L'indice 1 est la moyenne des distances euclidiennes entre chaque cible (stimulus) et les productions correspondantes dans l'espace F1-F2-F3. Au plus l'indice 1 diminue, au plus le sujet est jugé compliant. L'indice 2 représente la variance des variances des 4 reproductions d'une même cible. Si cette variance des variances est importante, le sujet est moins compliant dans le sens où il est plus performant (distances à la cible plus homogènes) pour certaines cibles que pour d'autres. L'indice 3 pondère la distance entre la cible et la production par un facteur exprimant l'éloignement de cette production par rapport à sa LDB (distance entre chaque production du participant et les 10 centroïdes de ses clusters vocaliques en français). Autrement dit, pour deux sujets ayant la même distance euclidienne moyenne à la cible, celui qui s'éloigne le plus de ses routines de production/voyelles du français, sera considéré comme meilleur par rapport à l'indice 3. Plus l'indice 3 augmente, plus le sujet est jugé compliant.

# Résultats

## Distances euclidiennes entre cibles et productions

Les distances euclidiennes entre les productions des sujets et les cibles entendues (dont la moyenne par sujet constitue l'indice 1) ont été exploitées grâce à des analyses de type Anova dans SPSS (v. 26.0) afin d'étudier l'effet du Groupe (TSA/NT), du Sexe (F/M), et du Bloc (4 répétitions des 94 voyelles). Cette analyse met en évidence un effet significatif du groupe ($F(1, 14200) = 83.611$ ; $p<0.0001$), du sexe ($F(1, 14200) = 525.147$ ; $p<0.0001$) et de l'interaction entre les deux ($F(3, 14200) = 151.964$ ; $p<0.0001$). La variable « bloc » et son interaction avec les autres variables ne présente pas d'effet significatif sur la variable dépendante. Le groupe NT ($M = 214.10$ mels), a des distances euclidiennes plus grandes que le groupe TSA ($M = 197.24$ mels) et ce sont principalement les participantes femmes NT qui ont des distances euclidiennes plus importantes.
Afin d'objectiver une potentielle variabilité inter-individuelle, susceptible d'influencer les performances des groupes lorsque le nombre de participants est réduit, une nouvelle Anova a été conduite avec la variable « sujet » et le bloc comme variables indépendantes. L'analyse indique un effet significatif du participant ($F(37,14064)=49.681 ; p<0.0001$) sur la distance euclidienne entre cibles et productions. L'examen du graphique 1 (barres pleines) suggère que les différences entre groupes ne peuvent pas être imputées à un ou deux sujets particulièrement atypiques.

Etant donné que les femmes sont « désavantagées » par la tâche (stimuli compatibles avec une voix d'homme en termes de F0 et de fréquences formantiques) et que les effectifs des deux groupes ne sont pas strictement équivalents (ratio homme-femme), nous avons normalisé les données (z-score calculés par rapport à la moyenne et à l'écart type de chaque sujet) et réalisé à nouveau la 1ère analyse statistique. Les résultats de celle-ci se sont tous avérés non significatifs, tant pour le groupe que pour le sexe, ou pour le bloc.

## Analyse des indices de compliance 2 et 3

La distance euclidienne, se limitant à mesurer la distance entre la production et la cible, reflète une vision très brute pour évaluer la performance des sujets. Les indices 2 et 3 permettent de nuancer cette évaluation, en examinant tant le lien entre les productions répétées et les routines de production des sujets, que l'homogénéité de la variabilité de leurs productions autour de chaque cible à répéter. Les analyses impliquant l'indice 2 et 3 ne se sont pas révélées significatives dans le sens où il n'existe pas d'effet du groupe et du sexe pour l'I2 et l'I3. Nos deux groupes de sujets performent de manière équivalente pour ces deux indices.

Une seconde analyse a été réalisée, évaluant l'effet du sujet sur ces indices, autrement dit, la variabilité inter-individuelle. Comme pour nos précédentes analyses, nous pouvons mettre en évidence une grande variabilité entre nos sujets pour les trois indices (I1, I2, I3 ; cf. graphique 1). La diversité de ces profils est illustrée par des visualisations individuelles dans la figure 2.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 1 : Indices par sujet (z-scores)</figcaption></figure>

Les z-scores dans ce graphique ont été calculés par rapport aux moyennes et écarts types pour l'ensemble des sujets.

Z_I3 a été transformé en négatif afin qu'une bonne performance soit positive, et qu'une mauvaise performance soit négative, comme pour I1 et I2.

Lorsque nous procédons au calcul des corrélations de Bravais Pearson ($r_{bp}$) entre nos différents indices, séparément pour chaque groupe, nous pouvons mettre en évidence les éléments suivants : dans le groupe NT les indices 1 et 2 d'une part et 2 et 3 d'autre part ne sont pas corrélés, tandis que les indices 1 et 3 sont significativement reliés ($r_{bp} = -0.668 ; p=0.01$) par une corrélation négative (c'est-à-dire dans la direction attendue) ; dans le groupe TSA, on observe une corrélation positive significative ($r_{bp} = 0.623 ; p=0.01$) entre I1 et I2 et une corrélation négative significative ($r_{bp} = -0.493 ; p=0.05$) entre I1 et I3.
## Illustrations graphiques de différents profils en fonction des indices

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Graphiques des z-scores sur le plan F1/F2 en Hertz des productions des sujet (croix noires) et de leur ligne de base (ronds rouges)

Respectivement, de gauche à droite et de haut en bas :

- S10 (TSA-F), très compliant (I1 faible, I2 faible, I3 élevé)

- S36 (TSA-F), peu compliant (I1 élevé, I2 élevé, I3 faible)

- S13 (TSA-M), compliant mais routinier : (I1 faible, I2 faible, I3 faible)

- S14 (TSA-M), peu compliant, peu variable, très routinier (I1 élevé, I2 faible, I3 faible).

FIGURE 2 : illustrations graphiques de différents profils en fonction des indices.

## Discussion

Les résultats présentés offrent un aperçu des aptitudes à la flexibilité phonétique chez des adultes atteints du TSA, dans la mesure où elle est évaluée par une tâche de compliance phonique. Tout d'abord, les résultats indiquent que les distances euclidiennes cible-réponse des personnes avec TSA sont en moyenne plus faibles que celles des sujets neurotypiques, indiquant une capacité équivalente, voire légèrement meilleure, à se rapprocher des cibles présentées. Cette constatation suggère une certaine forme de flexibilité phonétique chez les individus TSA, bien que celle-ci puisse être modulée par d'autres facteurs, tels que le sexe. Dès lors, dans une tâche dépourvue de contraintes socio-pragmatiques, c'est-à-dire permettant de neutraliser en partie les deux premiers fondements sur lesquels se basent la convergence phonétique (flexibilité mentale et compétences sociales et communicatives), les individus avec TSA parviennent à se rapprocher de la cible, et même, s'en rapprochent davantage que leurs pairs NT. Nous pouvons donc mettre en évidence que les sujets TSA présentent de bonnes compétences sensori-motrices dans cette tâche très répétitive qui nécessite un traitement "local" de la parole, principalement axé sur les détails phonétiques fins (Shah & Frith, 1983 ; Frith, 1989, cités par Gepner et al., 2002). Ces résultats vont donc à l'encontre de ce que Kissine et Geelhand (2019) ont montré, soit une inflexibilité phonétique chez les personnes avec TSA en parole spontanée.

Au niveau du sexe, les analyses des distances euclidiennes ont révélé des différences significatives entre hommes et femmes dans les deux groupes. Les hommes performent mieux que les femmes, bien que la différence soit plus prononcée dans le groupe NT que dans le groupe TSA. Cela pourrait indiquer des variations dans la manière dont les hommes et les femmes traitent et reproduisent les modèles acoustiques, ce qui mérite une exploration plus poussée. Cependant, les sujets n'étaient pas tous égaux devant la tâche (locuteur modèle = voix d'homme). Dès lors, lorsque les analyses ont été reconduites en utilisant les z-scores afin de neutraliser cette limite, les analyses n'ont pas mis en évidence des différences entre les groupes, ni des différences femmes/hommes, les sujets se conduisant de manière équivalente face aux cibles à répéter.
L'analyse des performances via trois indices différents mais complémentaires permet une évaluation plus complète de la compliance phonique, avec pour objectif de mettre au jour certains mécanismes sous-jacents aux performances évaluées via les distances euclidiennes. Les corrélations entre les indices ont ainsi permis de mettre en évidence des stratégies différentes dans les deux groupes. Dans le groupe TSA, les indices 1 et 2 sont corrélés positivement. Les sujets TSA performants sont donc ceux qui se rapprochent de la cible (I1) et qui ont une variance des variances assez homogène (I2), quelle que soit la position de la cible dans l'espace vocalique. Nos sujets TSA, qui performent globalement mieux au niveau des distances euclidiennes, semblent donc s'appuyer sur des capacités au niveau sensori-moteur. Leur profil de performance, dégagé des caractéristiques spécifiques des cibles, peut faire penser à un processus de « bas niveau », très automatisé et mécanique chez eux. Ces résultats peuvent corroborer ceux de l'étude de Yu et al., (2013) ayant évalué si les « traits autistiques » dans la personnalité d'individus NT pouvaient avoir un effet sur l'imitation phonétique. Selon eux, les sujets NT avec traits autistiques pourraient être meilleurs en traitement phonétique de l'information auditive (sensibles aux différences phonétiques fines). Leurs résultats ont montré que les individus non habitués à un changement constant d'attention (*attention switching* ; cf. sujets avec traits autistiques) pourraient être plus sensibles aux fluctuations phonétiques fines dans le discours de leur interlocuteur, augmentant le risque que les attributs phonétiques soient imités.

Par ailleurs, dans nos deux groupes de participants, les indices 1 et 3 sont corrélés négativement, mais la corrélation est plus importante chez les individus NT. Chez eux davantage que chez les personnes TSA, une bonne performance à la tâche passe par la sélection d'une production de parole éloignée de leurs propres routines du français. Ce résultat fait écho à ce que Kissine et al. (2021) avaient montré dans leur étude (mais ici pour des sujets masculins et féminins), notamment que la stratégie des sujets TSA consistait à se rapprocher de leur LDB afin de se rapprocher de la cible, davantage que chez les personnes neurotypiques.

Enfin, la variabilité interindividuelle observée dans les résultats (voir graphique 1) souligne l'importance de considérer les caractéristiques individuelles dans l'évaluation de la flexibilité phonétique, chaque individu ayant des schémas et stratégies de production distincts, influençant son adaptation aux modèles acoustiques. Cette variabilité souligne la complexité du phénomène de flexibilité phonétique et suggère que des facteurs individuels (compétences sensori-motrices, cognitives, sociales), jouent dans ce processus. Dans le cadre de cette étude, par manque de place, nous n'avons pas pu prendre en considération les différents profils autistiques de nos sujets. Comme l'indique la littérature (Silleresi et al., 2020 ; Eigsti & Shuh, 2017, cités par Ferré et al., 2023), il est important de ne pas considérer la population avec TSA comme un groupe langagier unique. Chaque profil est différent et montre un tableau clinique différent. Il aurait d'ailleurs également été intéressant de considérer les éventuels traits autistiques de nos sujets NT, au vu des résultats de l'étude de Yu et al., 2013. De futures études dans ce domaine gagneraient à tenter de, relier les profils spécifiques de TSA avec les profils diversifiés observés de flexibilité phonétique.

## Conclusion

En conclusion, les résultats de cette étude fournissent des éclairages précieux sur la flexibilité phonétique dans le TSA. Bien que ces résultats montrent une certaine capacité d'adaptation aux modèles acoustiques présentés et donnent des informations sur les possibles stratégies adoptées par les personnes TSA et NT, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre pleinement les mécanismes sous-jacents à ce phénomène, ainsi que ses implications pour la prise en charge du TSA.
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# Caractérisation acoustique des réalisations approximantes du /v/ intervocalique en français spontané

Suyuan Dong¹ Nicolas Audibert¹

(1) Laboratoire de Phonétique et Phonologie (CNRS & Sorbonne Nouvelle),
4 rue des Irlandais, 75005 Paris, France

suyuan.dong@sorbonne-nouvelle.fr, nicolas.audibert@sorbonne-nouvelle.fr

## RESUME

Les fricatives /v/ ont tendance à se réaliser comme une variante affaiblie en français spontané. Nous nous sommes appuyés sur les données du corpus NCCFr et avons évalué 5504 occurrences de /v/ intervocalique produites par 10 hommes et 10 femmes, à partir de l'inspection des spectrogrammes. Un ensemble de mesures acoustiques dynamiques ont été relevées sur chaque exemplaire, et comparées entre les deux types de réalisation (fricatives voisées et approximantes) par des modèles GAM pour prendre en compte leur évolution temporelle. Les résultats montrent une prépondérance des réalisations approximantes, également observables en positions accentuées, et indiquent que ces deux types de réalisation divergent tant au niveau temporel que spectral, particulièrement dans les hautes fréquences. La manifestation de cet affaiblissement varie également en fonction des locuteurs. Ces observations permettent de suggérer que le /v/ intervocalique serait sujet à un processus d'affaiblissement en cours, au-delà d'une simple réduction segmentale.

## ABSTRACT

### Acoustic characterization of approximant realizations of intervocalic /v/ in spontaneous French

The fricative /v/ tends to manifest as a weakened variant in spontaneous French. This study relies on data from the NCCFr corpus and evaluated 5504 occurrences of intervocalic /v/ produced by 10 males and 10 females, through the inspection of spectrograms. A set of dynamic acoustic measurements was taken on each exemplar and compared between the two types of realization (voiced fricative and approximant) using GAM models to account for their temporal evolution. The results show a predominance of approximant realizations, also observable in accentuated position, and indicate that these two types of realization diverge in both temporal and spectral dimension, particularly in the high frequencies. The manifestation of this weakening also varies according to speaker differences. These observations suggest that the intervocalic /v/ might be subject to an ongoing weakening process, beyond a simple segmental reduction.

**MOTS-CLÉS :** fricative ; approximante ; labiodentale ; français spontané ; grand corpus ; acoustique

**KEYWORDS :** fricative; approximant; labiodental; spontaneous French; large corpora; acoustic

<figure><img src="image_19.png" /></figure>
# 1 Introduction

La variabilité phonétique est omniprésente dans la langue orale. La lénition désigne le processus phonologique par lequel un segment devient moins similaire à sa réalisation initiale (Trask, 2006, p.190). Sous une perspective synchronique, la lénition se manifeste par des alternances sonores au sein d'une langue dans une période donnée, transformant un son en un allophone « plus faible » (ibid., p.201; Kirchner, 2004, p.313). Diachroniquement, elle peut entraîner une convergence progressive entre deux phonèmes, jusqu'à une perte de contraste phonologique (Trask, 2000, p.216). Selon Trask (ibid., p.191) et Crystal (2008, p.274), la lénition peut engendrer des changements sonores tels que Occlusive > Fricative > Approximante > Zéro. La lénition est aussi décrite comme un phénomène positionnel, souvent observé en position faible, telles qu'en intervocalique ou coda (De Carvalho et al., 2008, pp.131-172; Jatteau et al., 2019; Lancien et al., 2023).

Bien que les descriptions acoustiques pour les fricatives labiodentales fassent l'objet de nombreuses études, les recherches se concentrant sur leurs réalisations affaiblies sont moindres. Cependant, notre analyse préliminaire du corpus NCCFr (The Nijmegen Corpus of Casual French, Torreira et al., 2010) révèle que ce phénomène est couramment observé dans le français spontané. Par conséquent, cette étude cherche à examiner spécifiquement les /v/ intervocaliques, et à caractériser acoustiquement leurs réalisations affaiblies en tant qu'approximantes, afin de déterminer si ce phénomène résulte d'une simple réduction segmentale en parole spontanée ou s'il pourrait s'agir d'un potentiel phénomène de lénition en cours en français spontané parmi la jeune génération.

Du point de vue articulatoire, les approximantes se distinguent des fricatives et des voyelles par le degré de fermeture entre des articulateurs (Hewlett & Beck, 2006, pp.37-39), ainsi que par le niveau d'implication du bruit de friction (Crystal, 2008, p.32; Trask, 2006, p.30). Les fricatives sont définies comme des consonnes produites par un rétrécissement étroit et incomplet entre deux articulateurs, générant un bruit de friction audible (e.g., Kent & Read, 2001, p.38; Vaissière, 2020, p.70). À l'inverse, les approximantes sont produites lorsque le conduit vocal est nettement rétréci, sans pour autant créer une constriction suffisamment étroite pour générer un flux d'air turbulent (Ladefoged & Johnson, 2010, p.15; Kent & Read, 2001, p.177). Cette constriction modérée les distingue des voyelles, résultant en une stabilité moindre et une énergie acoustique plus faible. Sur le plan aérodynamique, les fricatives voisées combinent deux sources d'énergie : le voisement et le bruit de friction. Cette dualité génère un conflit aérodynamique : la génération du bruit turbulent nécessite une vitesse d'air élevée, tandis que les vibrations des plis vocaux tendent à ralentir le passage du flux d'air. En conséquence, les fricatives sonores ont tendance à perdre leur bruit de friction et ainsi se réaliser comme des approximantes (Johnson, 2012, p.156).

À partir de ces caractéristiques articulatoires et aérodynamiques, les fricatives sont généralement décrites selon quatre attributs acoustiques : les propriétés spectrales et l'amplitude du bruit de friction, la durée, ainsi que les propriétés spectrales des transitions formantiques liées aux voyelles adjacentes (Reetz & Jongman, 2009, pp.227-230). Diverses méthodes ont été proposées pour mesurer et différencier les fricatives, incluant, sans s'y limiter, le pic de fréquence, les moments spectraux, la transition formantique, l'amplitude intégrale et dynamique, ainsi que la durée (e.g., Jongman et al., 2000; Maniwa et al., 2009; Al-Tamimi & Khattab, 2015). Récemment, la quantification de l'énergie dans les hautes fréquences (>7kHz) pour décrire les fricatives a suscité un regain d'attention (Shadle et al., 2023a; Kharlamov et al., 2023).

Les descriptions acoustiques des approximantes sont pour leur part moins nombreuses. Malgré leurs similitudes avec les voyelles, elles présentent une structure formantique moins intense et moins
stable, accompagnée d'une durée plus courte que celles des voyelles (Reetz & Jongman, 2009, p.225). En comparaison avec les fricatives voisées, compte tenu de l'absence de turbulence, les approximantes devraient présenter une structure formantique plus marquée et stable, un signal sonore moins bruité, une amplitude supérieure mais avec moins d'énergie dans les hautes fréquences, ainsi qu'un voisement plus constant que les fricatives voisées. De plus, si ces réalisations en tant qu'approximantes correspondent simplement à une réduction due à l'hypoarticulation et à la rapidité de la parole spontanée, elles devraient présenter une durée réduite et être rares en position accentuée (Adda-Decker & Snoeren, 2011 ; Ernestus & Warner, 2011 ; Lindblom, 1990).

# 2 Méthodologie

## 2.1 Corpus

Le corpus NCCFr (Torreira et al., 2010) a été élaboré pour fournir des enregistrements de parole informelle et spontanée en français, adaptés aux investigations scientifiques. Cette base de données rassemble plus de 36 heures d'enregistrements, produits par 46 jeunes locuteurs natifs du français (22 femmes et 24 hommes, âgés principalement de 18 à 27 ans). Les participants, socio-géographiquement homogènes, ont été enregistrés en binômes d'amis pour capturer leurs conversations spontanées. Les enregistrements ont été recueillis avec un enregistreur stéréo à semi-conducteur Edirol R-09, équipé de microphones unidirectionnels Samson QV et d'un préamplificateur, avec une fréquence d'échantillonnage de 48kHz. Les données collectées ont ensuite été transcrites et annotées manuellement en suivant les directives développées par LIMSI, puis segmentées par alignement automatique forcé répété dans le même système. Pour cette étude, nous avons sélectionné un sous-ensemble de 20 locuteurs avec un total de 5504 occurrences du phonème /v/ intervocalique. Ces réalisations se répartissent de manière relativement équilibrée au sein des locuteurs, comprenant 2970 /v/ produits par 10 femmes et 2534 par 10 hommes.

## 2.2 Annotation des données

Nous avons commencé par la classification des différentes réalisations du /v/ intervocalique à l'aide de scripts Praat. Ces scripts permettent d'extraire automatiquement des informations du son cible, telles que la durée, les voyelles adjacentes et les informations lexicales. Les différents types de réalisation du /v/ ont été manuellement catégorisés à partir de l'observation du spectrogramme dans les bandes de fréquence de 0-5kHz (structure formantique) et 0-15kHz (bruit de friction), résultant en 9 catégories : fricative voisée, approximante, élision, dévoisement, voix craquée, voix soufflée, superposition, signal faible et autres. La catégorie « autres » regroupe les sons non-exploitables tels que les rires, les erreurs de transcription, les cas d'élision d'une des voyelles adjacentes, ou encore la saturation du signal due à la voix criée. Cette catégorisation s'est basée sur des indices acoustiques visuellement et auditivement identifiés, principalement la structure formantique, la transition formantique, le bruit de friction, la barre de voisement, la périodicité et la réduction d'amplitude. Ces indices ont été notés durant la catégorisation. Des critères complémentaires ont aussi été pris en compte, incluant les voyelles bruitées ou dévoisées et différentes catégories de positions prosodiques fortes : la « position accentuée » correspondant à la proéminence à la dernière syllabe des groupes rythmiques (hésitations exclues), l'« insistance » où le locuteur accentue un mot pour un objectif pragmatique (focus), et la « syllabe accentuée » qui englobe les deux catégories précédentes, mais
incluant cette fois-ci les cas d'hésitation. Lors de cette étape, nous avons affiné manuellement la
position des frontières des sons cibles. Toutes les catégorisations et segmentations ont été revérifiées.

## 2.3 Analyses acoustiques

Étant donné que l'objectif principal de cette étude est d'identifier le potentiel contraste acoustique entre les réalisations modales et affaiblies du /v/ intervocalique et de les caractériser, nous avons sélectionné 30 mesures proposées dans la littérature, et les avons extraites à l'aide d'un autre script Praat. Ces mesures incluent la durée du /v/, les moments spectraux, l'intensité prise au milieu des /v/ pour illustrer la forme spectrale générale, l'amplitude dynamique dans différentes gammes de fréquences, le HNR, les formants F1 à F4 convertis en Bark, ainsi que les mesures spécifiques aux non-sibilantes dans les hautes fréquences (<7kHz) proposées par Shadle et al. (2023a). Il est à préciser que ces dernières suivent le paramétrage proposé par les auteurs, mais sont implémentées sur un spectre DFT au lieu de la méthode multitaper, ce qui selon Kharlamov et al. (2023) n'impacte pas la classification des fricatives dans l'analyse de la parole continue.

Pour rendre compte de la dynamique de ces mesures, nous avons retenu onze points de mesure équidistants répartis sur la durée totale des réalisations de /v/, complétés par cinq points de mesures sur la seconde moitié de la voyelle précédente (V1), et cinq points sur la première moitié de la voyelle suivante (V2). Les paramètres ont été adaptés pour tenir compte des différences entre hommes et femmes pour les mesures formantiques (méthode de Burg avec une fréquence maximale respectivement de 5kHz et 5.5kHz pour la détection de 5 formants). Les mesures des moments spectraux s'appuient sur les paramètres utilisés par Al-Tamimi & Khattab (2015). La forme du spectre de 0 à 14kHz avec une résolution de 20Hz a également été extraite au milieu du /v/.

## 2.4 Analyses statistiques

Nous avons d'abord comparé la distribution des différentes réalisations du /v/ et des indices acoustiques relevés. Par la suite, nous avons concentré notre analyse sur les réalisations en tant que fricatives voisées ou approximantes. L'effet du type de réalisation et du sexe des locuteurs sur la durée (transformée en log) a été évalué à l'aide d'un modèle linéaire mixte (fonction lmer du package R lme4 (Bates et al., 2015) avec le locuteur comme ordonnée à l'origine (intercept) aléatoire.

La trajectoire des mesures acoustiques sur 21 points entre le milieu de la voyelle précédente V1 et le milieu de la suivante V2 a été modélisée par des modèles additifs généralisés (GAM), séparément pour hommes et femmes, incluant comme prédicteurs le type de réalisation, la durée du /v/, ainsi que celles des V1 et V2. Les différences entre locuteurs ont été considérées comme lissage aléatoire. Suite à une première analyse qui ne révèle pas d'interaction significative entre le contexte vocalique et le type de réalisation, le contexte a été intégré comme facteur aléatoire dans ces modèles. La forme spectrale au milieu du /v/ a également été modélisée par GAM séparément pour hommes et femmes avec les mêmes prédicteurs et facteurs aléatoires, cette fois avec une modélisation en fonction de la fréquence et non du temps.
# 3 Résultats

## 3.1 Distribution des types de réalisation : effet du locuteur et du sexe

Parmi les 5504 occurrences du /v/ intervocalique examinées, les réalisations comme fricatives voisées (39.9%, n=2197) et comme approximantes (28.8%, n=1583) sont les plus fréquentes. La Figure 1 présente la distribution de chaque type de réalisation en fonction des locuteurs (10F+10H). En outre, 6.6% (n=365) des /v/ correspondent à des superpositions de parole, en raison de la nature interactive des dialogues. Quant aux réalisations en fonction du sexe, les résultats suggèrent que les locuteurs masculins ont produit plus d'approximantes (33.4%, n=846) que les locutrices (24.8%, n=737). Les élisions présentées ici correspondent aux cas où aucune trace visuelle ni audible n'est présente pour indiquer la réalisation du /v/, en complément des cas déjà pris en compte dans l'annotation initiale du corpus.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Répartition générale des différents types de réalisations par locuteur/trice. Le sexe des participants est indiqué par « LocF » pour les femmes, et « LocM » pour les hommes.</figcaption></figure>

Les indices acoustiques directement observables dans les spectrogrammes et le signal sonore sont globalement conformes aux descriptions de la littérature. Le bruit de friction et la structure formantique constituent les principaux indicateurs pour identifier visuellement les deux types de réalisation (fricatives voisées et approximantes). Une réduction d'amplitude relative aux voyelles adjacentes est plus fréquemment observée chez les fricatives voisées. Quant aux positions prosodiques, 21.8% (1200/5504) des /v/ ont été réalisés en position forte. Parmi ces réalisations, nous avons observé une présence relativement importante d'approximantes, avec 37% (311/839) en position accentuée et 11% (20/186) en focus, contre respectivement 57% (482/839) et 81% (151/186) de fricatives voisées. Une variabilité individuelle a également été constatée dans la production des approximantes en position accentuée, avec par exemple LocM09 à 71% contre seulement 2% pour LocF02. En moyenne sur l'ensemble des 20 locuteurs, 38% ($\sigma$=18%) des /v/ en position accentuée sont réalisés comme approximantes.
## 3.2 Résultats d'analyses acoustiques

La comparaison des durées (Figure 2, gauche) suggère que les approximantes tendent à être plus courtes que les fricatives voisées pour les deux sexes, mais un recouvrement important est présent. Afin d'éviter un éventuel impact des différences individuelles de débit de parole, nous avons normalisé la durée par locuteur (Figure 2, droite). Une différence significative de durée est bien observée en fonction du type de réalisations (p<2.2e-16), mais sans effet significatif du sexe des locuteurs (p=0.52), ni d'interaction entre le sexe et le type de réalisation (p=0.71).

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Distribution des durées des sons cibles en fonction du sexe et du type de réalisations, avec l'échelle d'origine (gauche) et après normalisation par locuteur (droite).</figcaption></figure>

Pour chacun des 60 modèles GAM correspondant aux mesures acoustiques (30 mesures * 2 sexes), les valeurs prédites au cours du temps ont été extraites pour les deux types de réalisation avec les intervalles crédibles associés. La Figure 3 illustre l'écart maximum entre fricatives voisées et approximantes prédit par les modèles pour chacune de ces mesures, après normalisation en z-scores. Parmi elles, nous pouvons distinguer les huit mesures sur la gauche de la figure qui discriminent le mieux les deux types de réalisation, avec une divergence maximum supérieure à un écart-type pour les deux sexes. Ces mesures incluent l'intensité relative (IntRel) dans les moyennes et hautes fréquences (11-13kHz > 5-8kHz > 4-5.6kHz), conformément aux observations sur la forme générale des spectres au milieu des /v/ non détaillées ici. Cette divergence entre fricatives et approximantes est également capturée par le centre de gravité spectral (CoG), la dispersion spectrale (SD), ainsi que les trois mesures (HiLevD, AmpRange, LevelH) proposées par Shadle et al. (2023a). Parmi ces trois dernières mesures, HiLevD et AmpRange sont suggérées par les auteurs comme les meilleurs indicateurs d'augmentation du bruit de turbulence pour les non-sibilants.

Le CoG et la SD font partie des mesures les plus couramment utilisées pour caractériser les fricatives. Un CoG élevé désigne une articulation plus antérieure, tandis qu'un SD élevé indique une dispersion spectrale plus large (e.g., Forrest et al., 1988; Al-Tamimi & Khattab, 2015). Les résultats semblent correspondre à ce qui est attendu : les fricatives voisées présentent un spectre plus diffus et probablement un lieu d'articulation plus avancé que les approximantes ; ces dernières présentent une distribution spectrale plus similaires aux voyelles environnantes. Cependant, le CoG et SD peuvent être impactés par le degré de voisinage, ainsi que par l'énergie dans les fréquences 11-13kHz et 5-8kHz comme le suggèrent les corrélations avec l'énergie relative dans ces bandes de fréquence (H : ρ(CoG, 11-13k)=0.67, ρ(SD, 11-13k)=0.76, ρ(CoG, 5-8k)=0.65, ρ(SD, 5-8k)=0.66 ; F : ρ(CoG, 11-13k)=0.74, ρ(SD, 11-13k)=0.77, ρ(CoG, 5-8k)=0.69, ρ(SD, 5-8k)=0.62). Parmi ces huit mesures, les corrélations en valeur absolue sont comprises entre 0.37 (ρ(CoG, AmpRange)) et 0.8 (ρ(CoG, SD)).
Le changement spectral dans les hautes fréquences est estimé par HiLevD qui mesure la différence d'intensité entre trois bandes de fréquence du spectre lissé : LevM (3-7kHz), LevH(7-11k) et LevHH(11-15k) (Shadle et al., 2023a). Cette mesure de pente spectrale en hautes fréquences est suggérée comme l'indicateur le plus sensible de l'augmentation des énergies dans les hautes fréquences au milieu des fricatives. Nos résultats illustrent son efficacité pour distinguer les réalisations de /v/, marquées par une diminution notable pour les fricatives voisées et une augmentation pour les approximantes. Conformément aux observations initiales des auteurs sur les fricatives sourdes, la valeur minimale de cette mesure est très proche du milieu des fricatives /v/ (non illustré ici).

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Distance maximum modélisée par les GAM entre fricatives voisées et approximantes pour les 30 mesures acoustiques (normalisées en z-scores) en fonction du sexe des locuteurs.</figcaption></figure>

La mesure AmpRange, quant à elle, est définie comme la différence d'amplitude (dB) entre le maximum en hautes fréquences (FmaxA : 2-13kHz) et le minimum en basses fréquences (FminA : 1-7kHz). Selon les auteurs, cette mesure correspond en partie à la réduction de la taille de constriction au fil du temps, dans le sens où plus la constriction est importante, plus la valeur de cette mesure est importante. Nos résultats indiquent bien une réduction de FminA et une augmentation de FmaxA qui correspondraient à une constriction plus importante pour les fricatives voisées, mais l'amplitude relative des variations sur ces mesures a pour conséquence des valeurs non conformes aux prédictions pour la mesure AmpRange.

# 4 Discussion

Cette étude a impliqué l'analyse acoustique de 30 paramètres, étendus jusqu'à 14kHz, pour étudier les réalisations des /v/ intervocaliques. Les résultats pour la plupart de ces mesures suggèrent que les /v/ intervocaliques ont tendance à se réaliser comme une variante affaiblie distincte des fricatives voisées. Malgré un recouvrement partiel entre gammes de fréquences capturée par les huit mesures les plus discriminantes, elles ne sont pas directement corrélées, à l'exception de relations modérées entre CoG et SD, aussi entre ces mesures et l'intensité relative dans les bandes 5-8kHz et 11-13kHz.
Cette distinction entre fricatives voisées et approximantes se manifeste d'abord au niveau spectral. Les principaux résultats acoustiques sont consistants avec les observations issues des études précédentes, indiquant un bruit de friction diffus notamment dans les hautes fréquences pour les fricatives voisées par rapport aux approximantes (Shadle et al., 2023a; Kharlamov et al., 2023). Pour la mesure AmpRange, en revanche, l'inconsistance entre nos résultats et ceux de l'étude de Shadle et al. (2023a) pourrait être due au voisement présent dans nos données, aux différences de contexte (exclusivement intervocalique dans notre cas), voire au style de parole (spontanée dans nos données, parole lue et mots isolés dans celles de Shadle et al.).

En outre, nos modèles GAM (non illustrés ici) indiquent que la divergence est maximale en un point temporel très proche du milieu du /v/ pour toutes les mesures à l'exception de l'énergie relative sur les bandes de fréquence 5-8kHz et 11-13kHz (divergence maximale légèrement plus tardive, entre 58,5% et 63% de la durée totale de la consonne), et de la mesure Fh qui est toutefois peu discriminante entre types de réalisations. Pour la majorité des mesures acoustiques prises en compte, nous pourrons donc nous appuyer sur des mesures prises au milieu de la consonne afin de caractériser les réalisations fricatives ou approximantes dans nos travaux ultérieurs. Ce constat ouvre la voie à une extension à plus grande échelle de ces analyses, avec une application envisageable à des données pour lesquelles seul un alignement forcé automatique est disponible.

En outre, les données analysées proviennent de la parole spontanée caractérisée par des conversations informelles et relâchées dans un environnement calme. Ce style de parole tend à favoriser une production réduite, typiquement marquée par des sons plus courts et moins articulés (Adda-Decker & Snoeren, 2011 ; Ernestus & Warner, 2011). Bien que nos résultats indiquent des durées significativement réduites pour les réalisations approximantes, le chevauchement important des distributions des durées suggère que les approximantes ne sont pas systématiquement plus courtes que les fricatives voisées. Tandis que les positions prosodiques accentuées impliquent souvent un effort articulatoire plus élevé (Cho, 2016), elles donnent lieu dans les données analysées à des réalisations approximantes relativement fréquentes et même majoritaires chez certains locuteurs. Ces observations suggèrent que les réalisations approximantes pourraient ne pas constituer de simples réductions segmentales, mais être plutôt une réalisation allophonique liée à la lénition. Dans cette perspective et compte tenu du fait que les données du corpus NCCFr ont été enregistrées en 2007, il serait intéressant de les comparer à des productions spontanées de locuteurs d'Ile de France de la même tranche d'âge en 2024 afin d'évaluer l'évolution de ce phénomène.

Nos résultats suggèrent également un effet du sexe sur la distinction acoustique entre ces deux types de réalisation. Par exemple, la distinction entre fricatives et approximantes est également identifiable dans les basses fréquences (0-400Hz) chez les femmes, sans pour autant être le cas chez les hommes, alors que la fréquence fondamentale est supposée incluse dans cette plage de fréquence dans les deux cas. L'observation qualitative des données suggère aussi une variabilité individuelle au-delà des importantes différences de distribution des types de réalisation, ainsi qu'une convergence au cours du temps au sein des binômes qui sera approfondie dans des recherches ultérieures.

## Remerciements

Ce travail a été soutenu par le Partenariat Hubert Curien (PHC) Van Gogh n°49298RM et par le Laboratoire d'Excellence (LabEx) Empirical Foundations of Linguistics (EFL) n°ANR-10-LABX-0083. Il contribue à l'IdEx Université de Paris (ANR-18-IDEX-0001).
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# Comment l'oreille humaine perçoit-elle la somnolence dans la parole ? Une analyse rétrospective d'études perceptuelles.

Vincent P. Martin¹ Colleen Beaumard²,³ Jean-Luc Rouas²

vincentp.martin@lih.lu, {colleen.beaumard, jean-luc.rouas}@labri.fr

## RÉSUMÉ

La somnolence bénéficierait d'être mesurée dans des configurations écologiques, par exemple grâce à des enregistrements de parole. Pour évaluer la faisabilité de sa détection à partir de la parole par l'audition humaine, deux études perceptuelles précédentes ont produit des résultats contradictoires. Une façon de comprendre ce désaccord aurait pu être d'étudier sur quelles caractéristiques de la parole les annotateurs ont basé leur estimation, mais aucune étude n'a collecté cette information. Nous avons donc choisi d'extraire des descripteurs acoustiques des enregistrements annotés, et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique simples et explicables à reproduire l'annotation de chaque annotateur. Ensuite, nous mesurons la contribution de chaque caractéristique à la décision de chaque modèle, et identifions les plus importantes. Nous effectuons ensuite un regroupement hiérarchique pour dessiner les profils des annotateurs, en fonction des caractéristiques sur lesquelles ils s'appuient pour identifier la somnolence.

## ABSTRACT

### How does human hearing perceive sleepiness from speech? A retrospective analysis of perceptual experiments

Excessive sleepiness would benefit from being measured in ecological settings, for example through speech recordings. To assess the feasibility of detecting sleepiness from speech by human hearing, two previous perceptual studies have yielded contradictory results. One way to investigate this disagreement would have been to look into which speech characteristics listeners based their estimation, but no study has collected this information. In this study, we extract acoustic descriptors from annotated recordings, and train simple and explainable machine learning models to reproduce the annotation of each annotator. Then, we measure the contribution of each feature to each model's decision, and identify the most important ones. We then perform hierarchical clustering to draw profiles of listeners, based on the features they rely on to identify sleepiness.

**MOTS-CLÉS** : Études perceptuelles, Somnolence, Modèle interprétable.

**KEYWORDS**: Perceptual studies, Sleepiness, Interpretable model.

Cet article est une traduction en français d'un article en cours d'évaluation par les pairs pour la conférence internationale *Speech Prosody 2024*. Il traite des éléments de la parole sur laquelle se sont basés les annotateurs d'une étude perceptuelle, que nous avions recrutés en 2021. Tous étaient francophones. Il nous semble important de promouvoir ce travail en français pour permettre un retour vers les personnes qui ont participé à l'étude (qui ne lisent en général pas l'anglais) et avoir des retours

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<footnote>(1) Deep Digital Phenotyping Research Unit, Department of Precision Health, Luxembourg Institute of Health, Strassen, L-1445, Luxembourg</footnote>

<footnote>(2) Univ. Bordeaux, LaBRI, CNRS UMR 5800, Bordeaux INP, Talence, F-33405, France</footnote>

<footnote>(3) Univ. Bordeaux, CNRS, SANPSY, UMR 6033, Bordeaux, F-33000, France</footnote>
# 1 Introduction

**Contexte.** L'hypersomnie est un fardeau majeur à la fois pour la santé publique (Léger et al., 2012; Barnes & Watson, 2019) et la santé personnelle, en lien avec des troubles métaboliques, cardiovasculaires, neurologiques et psychiatriques, augmentant le risque d'invalidité et de mortalité (Jike et al., 2018; Scott et al., 2021). En raison de sa forte prévalence dans la population générale (jusqu'à une personne sur trois (Kolla et al., 2020)), les cliniciens ont besoin d'outils pour mesurer le niveau de somnolence de leurs patients aussi régulièrement que possible, dans des conditions écologiques (par exemple, à domicile), de manière passive (c'est-à-dire sans tâche dédiée). À cet égard, les enregistrements vocaux et de parole sont un candidat de choix : leur collecte est implémentée dans tous les smartphones, ils peuvent être enregistrés dans des configurations passives, et ils ont déjà été liés à de multiples troubles (Fagherazzi et al., 2021), y compris la somnolence.

**Précédents travaux.** En effet, la détection de la somnolence à l'aide d'enregistrements vocaux a déjà été au centre de deux challenges Interspeech en 2011 et 2019, reposant respectivement sur le Sleep Language Corpus (SLC) (Schuller et al., 2011) et le corpus SLEEP (Schuller et al., 2019). Les deux corpus sont étiquetés avec une mesure subjective (questionnaire d'auto-évaluation) (Martin et al., 2021), l'échelle de somnolence de Karolinska (KSS) (Åkerstedt & Gillberg, 1990).

Le meilleur système du challenge Interspeech 2011 a atteint un score de Rappel Moyen Non Pondéré (Unweighed Average Recall, UAR) de 71.7% (Huang et al., 2011) sur la classification binaire de la somnolence. Sur le corpus SLEEP, la tâche du défi Interspeech 2019 était d'estimer le degré de somnolence. Les gagnants du challenge ont atteint une corrélation de Spearman $\rho = 0.387$ entre l'estimation produite par leur système et la vérité terrain (Gosztolya, 2019). Cette approche simple n'a jamais été surpassée dans des approches plus récentes utilisant les dernières techniques d'apprentissage profond (par exemple, $\rho = 0.325$ dans (Fritsch et al., 2020), $\rho = 0.367$ dans (Amiriparian et al., 2020), $\rho = 0.365$ dans (Egas-López et al., 2022) ou $\rho = 0.383$ dans (Campbell et al., 2022)).

Plus récemment, un nouveau grand corpus enregistré dans des conditions écologiques à l'aide de smartphones a été introduit : le corpus Voiceome (Tran et al., 2022). L'équipe ayant développé ce corpus a rapporté un score F1 de 81.3% sur la classification binaire de la somnolence, mesurée par l'échelle de somnolence de Stanford (Hoddes et al., 1973).

Parallèlement à ce travail se concentrant sur la somnolence à court terme, il est notable de mentionner nos précédents travaux sur le Multiple Sleep Latency Test corpus (MSLTc), contenant des enregistrements vocaux de patients hypersomniaques de la clinique du sommeil du CHU de Bordeaux étiquetés avec à la fois la somnolence subjective à court et à long terme (questionnaires) et physiologique (latence de sommeil mesurée par électroencéphalographie). Avec ces données, nous avons atteint des scores d'UAR supérieurs à 75% sur la détection de trois symptômes liés à la somnolence dans cette population (Martin et al., 2024).

**Limites.** Au cours de la dernière décennie, la plupart des recherches utilisant ces corpus se sont concentrées sur le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique pour estimer la
somnolence à partir des enregistrements de parole contenus dans ces corpus. En revanche, très peu d'attention a été accordée à l'élucidation du lien entre la somnolence et le comportement vocal. Depuis le travail fondateur de Krajewski et al. (2009), très peu d'études ont cherché à clarifier les mécanismes sous-jacents à l'expression de la somnolence dans la parole.

Parallèlement à ce travail d'apprentissage automatique, deux études perceptuelles ont récemment été menées sur le corpus SLEEP pour déterminer si l'oreille humaine peut estimer la somnolence à partir d'échantillons de parole. Ces deux études, basées sur 99 échantillons du corpus SLEEP, ont produit des résultats contradictoires : l'étude de Huckvale et al., impliquant 26 annotateurs, a conclu qu'il était possible de reconnaître la somnolence dans les enregistrements du corpus (Huckvale et al., 2020). En revanche, notre étude de réplication, basée sur les annotations de 30 annotateurs naïfs, a obtenu des résultats moins enthousiastes (Martin et al., 2023c). Puisque les participants de l'étude menée par Huckvale et al. étaient anglophones natifs et ceux de notre étude de réplication parlaient français, une explication à cette divergence entre les études aurait pu être expliquée par des différences dans les caractéristiques de la parole utilisées par les annotateurs pour estimer la somnolence, mais aucune de ces études n'a collecté de tels retours.

**Objectif.** L'objectif de cet article est d'identifier, a posteriori, les caractéristiques de la parole sur lesquelles les annotateurs se sont appuyés pour identifier la somnolence en réanalysant les données des deux études perceptuelles précédentes sur le corpus SLEEP (Huckvale et al., 2020; Martin et al., 2023c). Pour ce faire, sur la base d'un ensemble minimal de descripteurs extraits des enregistrements audio, nous avons entraîné plusieurs systèmes d'apprentissage automatique pour reproduire les annotations (un système d'apprentissage automatique de "clonage" par annotateur). Les caractéristiques extraites et le système d'apprentissage automatique ont été choisis simples et parfaitement explicables, permettant l'extraction et l'interprétation de l'importance relative de chaque caractéristique de parole dans l'imitation des annotateurs. Cette technique nous permet de dresser des profils d'annotateurs, déterminés en fonction de la manière dont ils identifient la somnolence à partir des enregistrements vocaux.

## 2 Méthode

Un aperçu de notre méthode est représenté dans la Figure 1.

**Corpus et échantillons audio.** Nous nous concentrons dans cet article sur les deux études perceptuelles impliquant le corpus SLEEP (Huckvale et al., 2020; Martin et al., 2023c). Le corpus entier contient plus de 16.464 échantillons de 915 sujets germanophones, enregistrés sur différentes tâches inconnues (Martin et al., 2021). Tous les échantillons sont inférieurs à cinq secondes, avec une durée moyenne de 3.87 secondes. Ces échantillons ont été annotés en utilisant l'échelle de somnolence de Karolinska (KSS) (Åkerstedt & Gillberg, 1990), un questionnaire mesurant la somnolence subjective instantanée (Martin et al., 2023b) utilisant une échelle de Lickert à 9 points. Les deux études perceptuelles ont utilisé le même sous-ensemble de 99 échantillons du corpus SLEEP, 9 pour familiariser les annotateurs avec la tâche (un pour chaque niveau de somnolence), et 90 (dix pour chaque niveau de somnolence) pour l'expérience elle-même. Notre analyse se concentre sur les 90 échantillons utilisés pour l'expérience.
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FIGURE 1 – Représentation schématique de notre méthode pour estimer les caractéristiques utilisées par les annotateurs des études perceptuelles pour estimer la somnolence à partir d'échantillons de parole

**Études perceptuelles et annotateurs.** Lors des deux études perceptuelles, les annotateurs étaient invités à estimer la somnolence de l'orateur à partir des enregistrements audio en utilisant une KSS à 9 points. Les échantillons étaient dans le même ordre pour les deux études, et les annotateurs ne pouvaient pas revenir en arrière. Les deux études sont arrivées à des conclusions différentes : alors que les annotations de l'étude de Huckvale et al. (Huckvale et al., 2020), après application d'un algorithme de 'Sagesse des foules' (Wisdom of the Crowd), ont donné des performances très convaincantes ($ρ = 0.72$ entre l'estimation et la vérité terrain), les annotateurs de notre étude de réplication (Martin et al., 2023c) n'ont pas atteint les mêmes performances ($ρ = 0.41$).

De plus, notre étude est la seule à avoir collecté les caractéristiques de chaque annotateur. Celles-ci incluaient leur genre (13F/17M), la sensibilité musicale (n=14 avaient des hobbies ou une profession liés à la musique ; n=16 n'en avaient pas), et leur compréhension de la langue allemande (« au moins un peu », n= 11 ; « pas du tout », n=19). Les autres caractéristiques de chaque étude sont décrites en détail dans un autre article (Martin et al., 2023c).

**Caractéristiques vocales.** Puisque le sous-corpus sélectionné du corpus SLEEP contient peu d'échantillons par annotateur (90), et pour permettre l'interprétation des profils des annotateurs identifiés, nous nous sommes limités à 46 descripteurs extraits des enregistrements vocaux. Ils incluent la moyenne et l'écart type des caractéristiques de bas niveau (n=40) et les caractéristiques temporelles (n=6) de l'ensemble de descripteurs GEMAPS, extraits à l'aide de la boîte à outils Opensmile (Eyben & Schuller, 2015).

**Systèmes d'apprentissage automatique.** Pour pouvoir interpréter les coefficients des différentes parties du système d'apprentissage, nous avons choisi des algorithmes simples, qui ont précédemment montré leur efficacité sur des petits corpus :

(a) Lasso ($α = 0.1$).
(b) Analyse en Composantes Principales (ACP, 80% de variance) + régression linéaire

(c) ACP (80% de variance) + régression à vastes marges (SVR, $C = 1$)

Un système différent a été entraîné pour chaque annotateur (n=26 pour Huckvale et al. 2020, n=30 pour Martin et al. 2023). De plus, pour comparer les performances des systèmes d'apprentissage automatique avec ceux de l'état de l'art pour la détection automatique de la somnolence à partir de la voix (cf. Introduction), nous avons également entraîné un système à reproduire les labels fournis avec le challenge IS2019. Ainsi, un total de 171 systèmes d'apprentissages (57 ensembles d'annotations × 3 systèmes) ont été entraînés.

**Validation croisée et métrique de performance.** Afin d'éviter un surapprentissage, les performances ont été calculées dans une procédure de validation croisée 5-fold, répétée 10 fois. En raison de la faible taille de l'échantillon, nous avons agrégé les estimations et les vérités terrain correspondantes, et calculé les performances sur les labels agrégées. De la même manière que pour le challenge IS2019, la métrique de performance choisie était la corrélation de Spearman $\rho$ entre les labels estimés et la vérité terrain. Plus la valeur de $\rho$ est élevée, meilleur est l'estimateur. Les étiquettes et les caractéristiques d'entrée ont été normalisées (z-score).

**Contribution de chaque caractéristique.** Pour chaque annotateur, nous avons mesuré la contribution de chaque caractéristique dans la chaîne de traitement entraîné pour l'imiter. Pour la chaîne de traitement utilisant uniquement un Lasso pour la classification (a), nous avons considéré les poids normalisés (norme L1) des classificateurs. Pour les autres régresseurs [ACP et régression linéaire (b) ou ACP et SVR (c)], nous avons calculé le produit croisé des coefficients de l'ACP et des coefficients du classificateur, que nous avons normalisé (norme L1). Ce faisant, nous mesurons la contribution de chaque caractéristique à une dimension donnée de l'ACP, qui est pondérée par la contribution de cette dimension de l'ACP à la classification. Pour chacun de ces coefficients, nous avons interprété séparément la valeur absolue – qui est liée à la contribution relative de la caractéristique à la classification – et le signe – qui indique la direction du lien entre la somnolence et la caractéristique vocale.

**Lien entre les performances et les caractéristiques des annotateurs.** Puisque les caractéristiques des annotateurs ont été collectées dans notre étude perceptuelle, nous avons calculé des tests de Mann-Whitney (MW) afin de mettre en lumière un lien possible entre le genre, la compréhension de la langue ou la sensibilité musicale des annotateurs, et les performances des systèmes entraînés pour reproduire leurs annotations.

**Profils d'annotateurs.** Afin de dresser les profils des annotateurs, nous avons sélectionné les caractéristiques les plus importantes, c'est-à-dire celles ayant une valeur médiane de contribution normalisée absolue supérieure à 0.05. Nous avons ensuite calculé les profils des annotateurs en utilisant le regroupement hiérarchique avec la fonction *linkage* de la bibliothèque *cluster.hierarchy* de *scipy* (Müllner, 2011). Le regroupement a été effectué en utilisant la méthode de Ward et une métrique euclidienne. Nous avons ensuite identifié les profils des annotateurs, c'est-à-dire les groupes tels que renvoyés par la fonction *linkage*. Pour chaque profil, nous avons pris en compte les performances des systèmes de régression correspondants pour être sûr qu'aucun profil n'était exclusivement constitué des descripteurs des systèmes ayant des performances faibles et que, au contraire, chaque profil était représenté par une diversité de performances.
# 3 Résultats

## 3.1 Performances des chaînes de traitement

Les moyennes et écarts-types des performances des sont rapportés dans le Tableau 1.

<table><caption>TABLE 1 – Performance des systèmes d’apprentissage automatique entraînés à imiter les annotateurs des études perceptuelles. Les valeurs sont calculées sur l’agrégation d’une validation croisée à 5-fold répétée dix fois, représentées sous la forme *Moyenne ± écart-type*</caption><thead><tr><th>Ref</th><th>Modèle</th><th>Défi IS19</th><th>Huckvale et al. (n=26)</th><th>Martin et al. 2023 (n=30)</th></tr></thead><tbody><tr><td>(a)</td><td>Lasso (α = 0.1)</td><td>ρ = 0.437</td><td>ρ = 0.049 ± 0.166</td><td>ρ = 0.356 ± 0.116</td></tr><tr><td>(b)</td><td>ACP (0.8) + Régr. linéaire</td><td>ρ = 0.459</td><td>ρ = 0.066 ± 0.164</td><td>ρ = 0.323 ± 0.100</td></tr><tr><td>(c)</td><td>ACP (0.8) + SVR (C = 1)</td><td>ρ = 0.447</td><td>ρ = 0.051 ± 0.143</td><td>ρ = 0.289 ± 0.095</td></tr></tbody></table>

Sur le sous-corpus de 90 échantillons du corpus SLEEP, nos trois chaînes de traitement obtiennent des performances supérieures aux systèmes état-de-l’art sur l’ensemble du corpus (cf. Introduction), confirmant leur pertinence pour la tâche.

Sur les annotations de l'étude perceptuelle de Huckvale et al., aucun classificateur ne donne d'estimation satisfaisante des labels : tous les systèmes obtiennent des performances inférieures à ρ=0.283 et la plupart d'entre elles sont négatives, indiquant que le système n'a rien généralisé. En conséquence, nous ne les avons pas utilisés dans la suite. En revanche, le système (a) atteint un coefficient de corrélation moyen de ρ = 0.356 lors de la réplication des labels de notre étude perceptuelle, ce qui est dans l'ordre de grandeur des performances habituellement obtenues sur l'ensemble du corpus (cf. Introduction).

## 3.2 Influence des caractéristiques des auditeurs

Nous ne trouvons aucune différence dans les performances des systèmes de régression en fonction du sexe (MW, *U* = 147, *p* = 0.132), de la sensibilité musicale (MW, *U* = 85, *p* = 0.271), ou du niveau de compréhension de l'allemand (MW, *U* = 145, *p* = 0.085) de notre étude perceptuelle (Martin et al., 2023c). Nous en déduisons donc que ces variables ne biaisent pas notre interprétation des caractéristiques de la parole impliquées dans l'estimation de la somnolence par les annotateurs.

## 3.3 Caractéristiques les plus saillantes

Parmi les 46 caractéristiques extraites, six sont identifiées comme les plus saillantes, c'est-à-dire ayant une valeur médiane de contribution normalisée absolue à travers les annotateurs supérieure à 0.05. Elles sont rapportées dans le Tableau 2.

## 3.4 Regroupement hiérarchique

Le regroupement hiérarchique a été effectué sur ces six caractéristiques pour dresser les profils des annotateurs dans notre étude perceptuelle. Nous avons identifié trois profils principaux, qui sont
représentés avec les caractéristiques les plus saillantes et la performance de chaque système de régression dans la Figure 2.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Profils des annotateurs identifiés par le regroupement hiérarchique des systèmes entraînés à les imiter. Chaque ligne correspond à un descripteur, chaque colonne à un annotateur. La performance du système entraîné à reproduire chaque annotateur est indiquée entre parenthèse ($\rho$ de Spearman).</figcaption></figure>

Le premier groupe d'annotateurs (Profil n°1, n=12) associe la somnolence à une voix ayant des segments non voisés plus longs, et une voix plus douce (loudnessPeksPerSec) et moins expressive (slopeUV0-500 et shimmer), avec un accent particulier sur le volume. En revanche, les annotateurs du Profil n°2 (n=10) estiment la somnolence en utilisant des informations prosodiques (longueur des segments non voisés mais aussi le nombre de segments voisés par seconde), l'expressivité de la voix (slopeUV0-500, shimmer), mais aussi la pureté de la voix (variations de HNR). Enfin, les annotateurs du Profil n°3 (n=8) ne se basent pas sur la longueur du segment non voisé pour identifier la somnolence, mais se concentrent sur le nombre de segments voisés par seconde et la variabilité de la hauteur (slopeUV0-500).

## 4 Comparaison avec les approches automatiques

À notre connaissance, aucun système précédent travaillant sur le corpus SLEEP n'a étudié la contribution des descripteurs à l'estimation de la somnolence. Cependant, dans un de nos précédents travaux sur les tâches de lecture du Sleepy Language Corpus (même étiquette de somnolence que le corpus SLEEP) nous avions rapporté la corrélation entre les descripteurs acoustiques et la somno-

<table><caption>TABLE 2 – Caractéristiques les plus saillantes dans la chaîne de traitement formé pour imiter les annotateurs dans notre étude perceptuelle (Martin et al., 2023c). Les valeurs négatives signifient que la valeur de la caractéristique diminue lorsque la somnolence augmente.</caption><thead><tr><td>Nom</td><td>Description</td><td>médiane</td></tr></thead><tbody><tr><td>HNRdBACF_sma3nz_stddevNorm</td><td>Écart-type du HNR</td><td>-0.102</td></tr><tr><td>shimmerLocaldB_sma3nz_amean</td><td>Moyenne du shimmer</td><td>-0.099</td></tr><tr><td>slopeUV0-500_sma3nz_amean</td><td>Pente de fréquence dans la bande passante [0,500Hz]</td><td>-0.095</td></tr><tr><td>loudnessPeaksPerSec</td><td>Pics d'énergie par seconde (moy.)</td><td>-0.09</td></tr><tr><td>VoicedSegmentsPerSec</td><td>Nombre de segments voisés par seconde</td><td>-0.065</td></tr><tr><td>MeanUnvoicedSegmentLength</td><td>Longueur moyenne des segments non voisés</td><td>0.075</td></tr></tbody></table>
lence (Martin et al., 2019). Dans ce travail, les caractéristiques les plus corrélées à la somnolence étaient principalement liées à la fréquence fondamentale F0 (moyenne, max, min), la fréquence du premier formant (F1) et la plage d'énergie. À l'inverse, le HNR et la durée des segments voisés ou non voisés n'étaient pas parmi les caractéristiques les plus liées à la somnolence. De plus, en appliquant la même méthodologie à nos données, les caractéristiques les plus corrélées avec la vérité terrain donnée avec le corpus sont en partie celles identifiées comme saillantes dans l'imitation des annotateurs. En effet, alors que la pente de la fréquence fondamentale F0 ($ρ = -0.40$), le shimmer ($ρ = -0.34$) et le HNR ($ρ = -0.27$) sont fortement corrélés avec l'étiquette de somnolence, les pics de volume ($ρ = 0.10$), la durée des segments non voisés ($ρ = 0.13$) et le nombre de segments voisés ($ρ = -0.10$) ne sont pas parmi les caractéristiques les plus saillantes avec cette méthode.

Ces résultats questionnent le lien entre la vérité terrain donnée avec le corpus et ce que les annotateurs ont détecté. Le haut degré global d'accord inter-annotateurs rapporté dans notre étude perceptuelle (Martin et al., 2023c) (ICC = 0.975) indique que les annotateurs semblent avoir identifié le même phénomène à travers la voix, qui n'est lui-même pas complètement représenté par l'outil de mesure utilisé pour opérationnaliser la somnolence dans le corpus SLEEP. Cependant, ce label est critiqué dans la littérature (Martin et al., 2021), puisqu'il n'est pas une mesure de la somnolence validée, utilisée et reconnue en médecine du sommeil (Martin et al., 2023b), et n'a jamais été utilisée ailleurs à notre connaissance que dans les deux corpus IS2011 et IS2019. De plus, une autre étude perceptuelle que nous avons menée sur le MSLTc (Martin et al., 2023a), qui contient des mesures validées de la somnolence (Martin et al., 2021), a conclu à la faisabilité de la détection de la somnolence par l'audition humaine à l'aide d'échantillons de parole. Nous interprétons donc cette différence entre les caractéristiques utilisées par les annotateurs et les caractéristiques corrélées avec l'étiquette fournie avec le corpus comme provenant de l'outil de mesure de la somnolence utilisé dans le corpus SLEEP.

# 5 Conclusion et perspectives

En entraînant des algorithmes d'apprentissage automatique à reproduire les annotations d'une étude perceptuelle sur la somnolence, nous avons pu identifier les caractéristiques sur lesquelles les annotateurs se sont appuyés pour produire cette évaluation ; et ainsi indirectement les indices qu'ils ont utilisés pour estimer la somnolence. Nous avons identifié six caractéristiques, liées à la stabilité de l'énergie (shimmer et pics d'énergie), le HNR, la variabilité de la fréquence fondamentale (pente de F0), et le ratio et la durée des segments voisés et non-voisés.

Nos prochains travaux se concentreront sur l'inclusion d'autres dimensions telles que les pauses de lecture (Martin et al., 2022) ou la réalisation phonétique (Beaumard et al., 2023) dans l'imitation du comportement d'annotation dans ces études perceptuelles.

# Remerciements

Cette recherche est financée par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) dans le cadre de l'axe Autonom-Health du PEPR Santé Numérique, convention de subvention n°ANR-22-PESN-0009. VPM a reçu le soutien financier du programme de recherche et d'innovation européen Horizon Europe à travers le projet Marie Skłodowska-Curie MATER (No. 101106577). CB a reçu le soutien financier de la MITI du CNRS (projet PRIME 80 DSM-HEALTH).
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# Disfluences en parole continue en français : paramètres prosodiques des répétitions

Ivana Didirková¹ Yaru Wu² Anne-Catherine Simon³

(1) UR 1569 TransCrit, Université Paris 8 Vincennes - Saint-Denis, France

(2) UR 4255 CRISCO, Université de Caen Normandie, France

(3) Centre VALIBEL, Institut Langage et Communication,
Université catholique de Louvain, Belgique

ivana.didirkova@univ-paris8.fr, yaru.wu@unicaen.fr,
anne-catherine.simon@uclouvain.be

## RÉSUMÉ

Cette étude s'intéresse aux caractéristiques acoustiques des répétitions à l'identique à travers différents genres de parole en français. Le corpus d'étude LOCAS-F inclut 42 échantillons de parole représentant 14 activités de parole (ou genres). Ces échantillons sont caractérisés en fonction du degré de préparation, d'interactivité, etc. Le nombre de fois que les éléments sont répétés ne varie pas sensiblement en fonction du degré de préparation ou d'interactivité du discours. Du point de vue des durées, les résultats montrent que la durée totale des répétitions augmente avec le degré de préparation du discours. Cela vaut aussi pour la durée des séquences de répétitions avec les insertions. Du point de vue de la fréquence fondamentale, les écarts mélodiques au début d'une séquence de répétition sont plus étendus dans la parole spontanée (non préparée).

## ABSTRACT

### Disfluencies in continuous speech in French : prosodic parameters of repetitions

This study focuses on the acoustic characteristics of identical repetitions across different speech genres in French. The LOCAS-F study corpus includes 42 speech samples representing 14 speech activities (or genres). These samples are characterised according to the degree of preparation, interactivity, etc. The number of times elements are repeated does not vary significantly according to the degree of preparation or interactivity of the speech. From the point of view of duration, the results show that the total duration of repetitions increases with the degree of preparation of the speech. This is also true for the duration of sequences of repetitions with insertions. In terms of fundamental frequency, the melodic gaps at the start of a repetition sequence are wider in spontaneous (unprepared) speech.

**MOTS-CLÉS** : répétitions, disfluences, genres de parole, durée, fréquence fondamentale.

**KEYWORDS:** repetitions, disfluencies, speech genres, duration, pitch.

## 1 Introduction

Cette contribution traite des caractéristiques acoustiques des répétitions dans un corpus multgenre en français parlé. Elle vise à mieux décrire les phénomènes de répétitions en comparant différentes situations de parole. L'objectif est donc triple : décrire la forme des répétitions présentes dans le corpus dans son ensemble, analyser leur distribution en fonction des paramètres situationnels (comme le degré de préparation) et enfin mesurer les caractéristiques acoustiques des répétitions, en

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
particulier leur durée et leur fréquence fondamentale. Nous nous intéresserons particulièrement aux traits distinguant la parole préparée/non préparée et interactive/non interactive. En effet, nous nous attendons à ce que ces paramètres influencent la fréquence ou la forme des répétitions : les répétitions devraient être moins fréquentes dans un discours préparé (moins d'effort de planification) et plus courtes dans un discours peu interactif (moins de risque d'interruption). À plus long terme, ce type d'études permet de décrire quels types de répétitions sont "normales" (norme objective) en fonction de différentes situations de parole.

L'introduction permet de définir différents types de répétitions (1.1), d'expliciter la terminologie retenue pour l'annotation des données (1.2) et de présenter les principales caractéristiques acoustiques des répétitions relevées dans la littérature existante (1.3).

## 1.1 Différents types de répétitions

Traditionnellement, les répétitions sont considérées comme des disfluences ou des marques d'hésitation. Cependant, des travaux ont montré que toute répétition qu'on observe dans la langue parlée n'est pas disfluente. Blanche-Benveniste et al. (1990, p. 18-22) sont parmi les premiers à décrire de manière systématique les différentes formes de piétinement qui peuvent jalonner la progression de la parole. « Le déroulement syntagmatique est brisé [...] lorsque le locuteur répète [...]. Aucune règle du français ne pourrait nous inciter à enchaîner deux occurrences de *hier* pour y trouver une relation de dépendance » (p. 18). La répétition est un piétinement sur une seule et même place syntaxique. Si la plupart des répétitions sont disfluentes, certaines visent cependant un effet stylistique. Dans les exemples (1) à (3), les répétitions de *nous* et de *non* illustrent respectivement (1) une répétition à fonction syntaxique, chaque élément occupant une fonction différente dans la dépendance du verbe ; (2) une répétition disfluente, actualisant une hésitation ; (3) une répétition qu'on peut potentiellement qualifier d'intensive, et donc d'intentionnelle.

1. une fois par année **nous nous** réunissons et nous célébrons notre patrie sans fausse modestie (corpus LOCAS-F, pol-3)

2. **nous nous** vou/ **nous** vivons une époque catastrophique dans tous les domaines (corpus LOCAS-F, intlib-3)

3. **non non** il avait l'air hyper clean le gars (corpus LOCAS-F, conv-i-3)

Si les répétitions à fonction syntaxique (1) doivent être écartées, il n'est pas toujours aisé de distinguer entre les répétitions disfluentes et les répétitions stylistiques ou expressives (Blanche-Benveniste et al., 1990, p. 21). Par conséquent, la plupart des études annotent l'ensemble de ces répétitions dans une seule catégorie (Crible et al., 2015).

## 1.2 Terminologie

Une répétition est une disfluence complexe, composée de plusieurs éléments. Le modèle de Shriberg (1999) permet de décrire de manière générale la structure de la plupart des disfluences qui s'observent dans la parole. Le premier élément de la zone disfluente est le *reparandum*, le matériel verbal qui sera ultérieurement remplacé. La fin de cet élément marque l'interruption de la fluence verbale, dans la mesure où le locuteur a détecté un problème qui empêche le déroulement fluide de la production en cours. La phase d'édition se trouve entre l'élément à corriger (*reparandum*) et la réparation elle-même (*repair*), et elle peut contenir des éléments comme une pause silencieuse, une pause pleine ou des termes de type *enfin, je veux dire*, etc. La phase d'édition peut également être vide. Enfin, la réparation signale la reprise d'une parole fluente et la continuation du processus de production de la parole.
Ce modèle permet de distinguer, au sein d'une séquence formant une répétition, l'élément *répétable* et un deuxième élément, identique au premier, qui est nommé *répété* (Candea, 2000, p. 315). L'élément répétable peut être répété deux ou trois fois et ces différents éléments peuvent être séparés par d'autres marques du travail de formulation, comme des pauses silencieuses ou des pauses pleines de type *euh*.

## 1.3 Caractéristiques des hésitations

Comme d'autres auteurs, Grosjean & Deschamps (1975) constatent que les répétitions ne sont pas les marques d'hésitation les plus fréquentes parmi les « variables secondaires » de la parole, à savoir les pauses remplies, les syllabes allongées, les répétitions et les faux départs. Les répétitions représentent 16,80% de ces marques secondaires et deux tiers d'entre elles (64,22%) touchent des mots grammaticaux. En outre, 24,77% des répétitions concernent plusieurs mots. Le fait que les répétitions touchent davantage les mots grammaticaux que les mots lexicaux est rapporté par la plupart des études empiriques. Candea (2000, p. 316) observe des répartitions similaires à celles rapportées par Grosjean & Deschamps (1975) : les répétitions concernent 2,94% des mots outils et 1,43% des ligateurs (élément qui précise le lien avec ce qui précède, selon Morel & Danon-Boileau 1998, p. 20, cités par Candea 2000, p. 68) font l'objet d'une répétition, pour seulement 0,56% des mots lexicaux. Dans le corpus de Grosjean & Deschamps (1975, p. 180), on observe que 49% des répétitions sont précédées par une pause (silencieuse, pleine ou allongement). Candea (2000, p. 325) montre que la plupart des répétitions se combinent avec un allongement de l'élément répétable (53,93%). En outre, dans 82,42% des cas, la durée du mot répété est supérieure à celle du mot répétable (p. 335). Lorsqu'elles sont simples, sans combinaison avec une autre marque d'hésitation, les répétitions de mots outils sont très brèves (max. 90 s). Cela incite l'auteure à les considérer comme une forme de retard articulaire de la production vocale, une forme de léger bégaiement (p. 327-328). Lorsqu'elles se combinent avec d'autres marques du travail de formulation, comme une pause silencieuse, un allongement ou une pause pleine de type *euh*, les répétitions forment des séquences plus longues qui peuvent approcher les 3 secondes. La combinaison avec un *euh* représente 39,6% des cas. Grosman (2018, p. 252) constate que les répétitions à l'identique forment la troisième marque la plus fréquente de disfluence, après les pauses silencieuses et les pauses pleines. Elles se produisent à une fréquence de 18,9 répétitions pour 1000 mots et représentent 5,5% du temps d'articulation. Analysant un corpus multigenre, elle observe que le degré de préparation est une caractéristique qui prédit un plus faible taux de répétitions (p. 254). Près de la moitié (45,83%) des répétitions sont produites de manière simple, sans autre terme d'édition. Lorsqu'une combinaison se produit, c'est avec une pause silencieuse qu'elle est la plus fréquente (29,7%), puis avec un marqueur de discours (10,1%) et enfin avec une troncation (9,6%) (Grosman, 2018, p. 259). Les données de Grosman ne permettent pas de confirmer le fait que l'élément répétable est généralement plus long que l'élément répété, c'est le cas dans seulement 11% des cas (p. 270).

# 2 Méthode

## 2.1 Corpus et annotation

Le corpus LOCAS-F contient 42 échantillons de parole représentant 14 activités de parole pour une durée totale de 3h59 minutes et un nombre de 41 322 tokens. Les répétitions ont été annotées manuellement selon un protocole mis au point par Crible et al. (2015). Dans cette étude, les échantillons contenant des narrations conversationnelles ont été écartés en raison des nombreux chevauchements qui auraient pu fausser les mesures de f0. Nos analyses portent donc sur 2h38min35sec d'enregistrements (durée moyenne des enregistrements : 4min53). Les répétitions font partie des marques de
disfluence composées, comportant plus d'un élément. Tous les types de répétitions (cf. 1.1), disfluents ou stylistiques, sont annotés. Les répétitions à l'identique (RI) couvrent « un mot ou une séquence de mots (quasi-)contigus répétés formellement à l'identique » (p. 14). La quasi-contigüité rend compte de la possibilité d'insérer un ou plusieurs éléments disfluents entre l'élément répétable et l'élément répété, comme une pause vide (UP), une pause pleine de type *euh* (FP), un marqueur de discours (DM), un terme d'édition (ET) voire une insertion parenthétique (IP). Les éléments répétés sont numérotés de 0 (élément répétable) à N (en fonction du nombre de répétés). Les répétitions avec modulation (RM) font varier un élément et les répétitions grammaticales impliquent une forme différente appartement à la même catégorie grammaticale.

La fiabilité de l'annotation a été vérifiée au moyen d'un score d'accord interannotateurs portant sur 25,7 minutes de parole et incluant des parties du corpus LOCAS-F. « L'accord interannotateurs obtenu sur l'ensemble des données s'élève à K = 0,67 (raters = 2 ; z = 98,60 ; p < 0,001 ; n = 6892), ce qui correspond à un accord fort » (Grosman, 2018, p. 120).

Chaque échantillon de parole est également annoté en fonction de critères situationnels : le degré de préparation, le degré d'interactivité, le caractère public ou privé, médiatique ou non médiatique, etc. Concernant le degré de préparation, qui est un paramètre important pour notre étude, l'annotation comprend trois degrés : un discours est non préparé ou spontané lorsque le locuteur l'improvise au fur et à mesure et n'en prépare aucune partie par écrit ; un discours est semi-préparé lorsque le locuteur prépare le contenu global du discours sans le rédiger in extenso (la production orale peut inclure un support écrit partiel) ; le discours est préparé lorsqu'il a été entièrement rédigé par écrit, qui soit lu ou récité lors de la production orale.

## 2.2 Traitement des données

Différents types de répétitions sont disponibles dans nos données. Il s'agit plus spécifiquement de répétitions dites à l'identique (RI), où tous les éléments répétés sont les mêmes (par ex. « j'arrive dans j'arrive dans 5 minutes »), qu'elles soient ou non interrompues par un / plusieurs autres éléments (« j'arrive dans euh j'arrive dans 5 minutes »), et de répétitions dites avec modulation (RM), où la structure des éléments répétés est préservée mais au moins un élément sera modifié (« j'ai vu ton j'ai vu ta cousine »).

Dans cette étude, nous avons fait le choix de nous concentrer sur les séquences de mots répétés à l'identique (RI) et ce, afin d'éviter l'influence de la modification sur la longueur de l'élément répété et son comportement en termes de f0.

La première partie des analyses porte sur les répétitions à l'identique, avec ou sans éléments insérés, et vise notamment à décrire ces dernières en termes de durée (en tenant compte ou non des insertions) et en termes de nombre d'éléments répétés. Ces mesures sont d'abord analysées en fonction du degré de préparation du discours, puis en fonction du degré d'interactivité. En effet, nous supposons qu'un discours préparé devrait être moins sujet aux répétitions que des discours semi- ou non-préparés, puisque nécessitant moins de planification de la part du locuteur. D'un autre côté, les discours avec un degré d'interactivité plus important devraient favoriser des répétitions longues, afin de signaler à l'interlocuteur la volonté de continuer le discours et éviter ainsi une interruption par l'interlocuteur.

La seconde partie de nos analyses porte sur la fréquence fondamentale des répétitions. Pour mieux se concentrer sur la comparaison de la fréquence fondamentale entre les séquences de répétition et les syllabes environnantes, nous avons décidé de nous concentrer sur les séquences de répétition avec des mots qui ne sont répétés qu'une seule fois. Plus précisément, nous nous intéressons aux
intervalles mélodiques entre la première syllabe du mot avant sa répétition et la dernière syllabe du mot qui le précède (« RI0 - PrecSyl ») et aux intervalles mélodiques entre la première syllabe du mot suivant et la dernière syllabe du mot répété pour la première fois (« FollSyl - RI1 »), par rapport aux intervalles mélodiques entre les autres syllabes (« Autres »). Par exemple, la séquence de mots « bah la question » a été produite avec le mot « la » répété une seule fois (« bah $la_{(R0)}$ $la_{(RI)}$ question »). Nous nous intéressons donc aux intervalles mélodiques entre la première syllabe du mot avant sa répétition « $la_{(R0)}$ » ([la]) et la dernière syllabe de « bah » ([ba]) et aux intervalles mélodiques entre la première syllabe du mot « question » ([kɛs]) et la dernière syllabe du mot répété pour la première fois « $la_{(RI)}$ » ([la]). Nous avons analysé environ 29k tokens pour chacune des analyses d'intervalles mélodiques (dont 225 « RI0 - PrecSyl » et 216 « FollSyl - RI1 »).

Les valeurs de fréquence fondamentale ont été extraites en utilisant Praat (Boersma & Weenink, 2024) et les valeurs mesurées en Hz ont été converties en demi-tons (DT) par rapport à 50 Hz.

Les syllabes ont été exclues de toute analyse lorsqu'elles sont indéfinies en termes de mesure de fréquence fondamentale (« undefined ») ou lorsque la syllabe qui les précède ou les suit est une pause remplie (« UP »).

# 3 Analyses et résultats

## 3.1 Nombre de répétitions

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Nombre de répétitions par séquence</figcaption></figure>

La figure 1 montre qu'il n'y a pas d'effet du degré de préparation sur le nombre total d'éléments répétés dans chaque séquence analysée. En effet, dans les discours préparés, en moyenne, les locuteurs répètent 3,2 fois chaque élément, alors qu'ils les répètent en moyenne 2,92 fois dans les discours semi-préparés et 3,04 fois dans les discours non-préparés. Le constat est le même avec le degré d'interaction où aucun effet de ce dernier n'est observé sur la même variable, avec des éléments répétés 3,25 fois en moyenne dans les discours interactifs, 2,92 fois dans les discours semi-interactifs et enfin 2,91 fois en moyenne dans les discours non-interactifs.
## 3.2 Durée

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Durée des répétitions en fonction du degré de préparation.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Durée des séquences de répétition en fonction du degré de préparation.</figcaption></figure>

Lorsque l'on s'intéresse à la durée totale des répétitions (cf. Figure 2, hors insertions éventuelles, c'est-à-dire uniquement la durée des éléments répétés à l'identique), l'on s'aperçoit que cette durée varie de manière significative en fonction du degré de préparation. Plus concrètement, les répétitions sont plus longues dans les discours préparés (0,92s en moyenne, ET = 0,75s, p = 0,004, t = 2,981, SE = 0,112) que dans les discours non-préparés (moyenne = 0,58s, ET = 0,43s). Il n'y a pas de différence significative entre les discours semi-préparés (moyenne : 0,64s, ET = 0,53s) et non-préparés. En revanche, ce même paramètre, à savoir la durée totale des répétitions, ne semble pas être influencé par le caractère interactif ou non des discours (non-interactif : durée moyenne 0,72s, ET = 0,58s ; semi-interactif : durée moyenne 0,58s, ET = 0,47s ; interactif : durée moyenne 0,59s, ET = 0,43s).

Enfin, comme le montrent les LMM, il existe également une variation significative de la durée totale de la séquence (répétitions + éventuelles insertions) en fonction du degré de préparation d'un discours (Figure 3). En effet, la séquence répétée est significativement plus longue dans les discours préparés (moyenne = 1,22s, ET = 1s) que dans les discours non-préparés (moyenne = 0,81s, ET = 0,64s, p = 0,03, t = 2,233, SE = 0,174). Il n'y a pas de différence significative avec les discours semi-préparés (moyenne = 1s, ET = 0,98s). Si l'on s'intéresse à la durée totale de la séquence répétée en fonction du degré d'interactivité, l'on s'aperçoit que les discours non-interactifs entraînent une durée de la séquence disfluente plus longue (moyenne = 1,13s, ET = 1,06s) que les discours interactifs (moyenne = 0,83s, ET = 0,66s, p = 0,04, t = 2,107, SE = 0,125). Ici encore, il n'y a pas de différence significative avec les discours semi-interactifs (moyenne = 0,83s, ET = 0,69s).
3.3 Intervalle mélodique

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

FIGURE 4 – Intervalle mélodique (en DT) entre la dernière syllabe du mot précédent et la première syllabe du mot en RI (RI0), en fonction du degré de préparation et du genre (de gauche à droite : parole non préparée, semi-préparée et préparée; partie en haut pour les hommes, partie en bas pour les femmes).

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

FIGURE 5 – Intervalle mélodique (en DT) entre la dernière syllabe du mot répété (RI1) et la première syllabe du mot suivant, en fonction du degré de préparation et du genre (de gauche à droite : parole non préparée, semi-préparée et préparée; partie en haut pour les hommes, partie en bas pour les femmes).

Les résultats sur les intervalles mélodiques sont présentés dans la figure 4 et la figure 5, pour les hommes (en haut) et les femmes (en bas) et pour les trois degrés de préparation (de gauche à droite : parole non préparée, semi-préparée et préparée).

Comme nous pouvons le voir dans la figure 4, il n'y a pas de données de locutrice en parole préparée dans l'ensemble de données sélectionné. L'intervalle mélodique est plus faible pour « RI0-PrecSyl » que pour « Autres » en général, pour les locuteurs masculins et féminins, ainsi que pour les trois différents degrés de préparation. Les résultats basés sur le modèle LMM confirment que l'intervalle mélodique est significativement plus faible pour « RI0-PrecSyl » (β = -5,671e-01; t = 2,120; SE = 2,675e-01) par rapport à celui observé pour « Autres ». L'intervalle mélodique est significativement plus élevé pour la parole non-préparée (β = 3,076e-01; t = 3,755; SE = 8,193e-02), comparé à celui observé pour la parole préparée. Aucune différence significative n'est observée entre les paroles préparée et semi-préparée, ni entre les hommes et les femmes.

Des tendances similaires sont observées pour les hommes et les femmes pour la parole non préparée (première colonne à partir de la gauche) et pour la parole préparée (troisième colonne à partir de la gauche) dans la figure 5 : le changement d'intervalle mélodique est plus faible pour « FollSyl-RI1 » que pour « Autres ». Pour la parole semi-préparée, aucune différence significative n'est observée. Les résultats basés sur le modèle LMM confirment que l'intervalle mélodique est significativement plus faible pour « FollSyl-RI1 » (β = -1,470e+00; t = 5,107; SE = 2,879e-01) par rapport à celui observé pour « Autres ». L'intervalle mélodique est significativement plus élevé pour la parole non préparée (β = -1,734e-01; t = 2,620; SE = 6,620e-02), comparé à celui observé pour la parole préparée. La différence n'est pas significative entre les paroles préparée et semi-préparée, ni entre les hommes et les femmes.
## 4 Discussion, limites et perspectives

L'objectif de cette étude était de mieux décrire les répétitions identiques en parole continue en français du point de vue de leur durée, du nombre d'éléments répétés et de la fréquence fondamentale, le tout en corrélation avec le degré de préparation du discours (préparé, semi-préparé, non-préparé) et le degré d'interactivité (interactif, semi-interactif, non-interactif).

Les résultats portant sur le nombre d'éléments répétés ne montrent aucune corrélation significative entre cette variable et le degré de préparation ou d'interactivité d'un discours.

En ce qui concerne la durée totale des répétitions, celle-ci est plus importante lors d'un discours préparé que lorsque le discours présente davantage de spontanéité. Ce résultat peut paraître surprenant : l'on pourrait s'attendre à ce qu'un discours préparé ne nécessite pas de séquences disfluentes particulièrement longues, a fortiori si l'on considère qu'une disfluence résulte d'un manque de préparation de la séquence à suivre. Cependant, Simon (2021) a montré que les répétitions à l'identique sont une manière fréquente d'hésiter dans des discours extrêmement solennels. De même, on pourrait expliquer cette durée quasiment doublée de la répétition dans les discours préparés par le fait que le locuteur, seul, n'a pas besoin d'accélérer sa production de la parole puisqu'il n'est pas concurrencé par un interlocuteur qui pourrait l'interrompre (Hirsch et al., 2016). Enfin, ces durées accrues des répétitions et des séquences de répétitions dans les discours préparés et non-interactifs pourraient s'expliquer par une corrélation avec la variation du débit, plus lent dans les genres plus formels (Simon et al., 2010).

Enfin, l'étude sur l'intervalle mélodique montre que la différence entre la syllabe précédant le premier élément répété et la première syllabe du mot répété est plus faible qu'entre des syllabes qui ne sont pas concernées par les répétitions. La même tendance est observée entre la dernière syllabe de la répétition et la première syllabe du mot suivant. Ce résultat montre que les premières et dernières syllabes des éléments répétés seraient davantage intégrées prosodiquement, autorisant moins de sauts de f0 que d'autres éléments présents dans les discours. Si une tendance similaire a été observée dans notre précédente étude sur les allongements et les pauses pleines (Wu et al., 2022) entre la disfluence et la syllabe suivante, le résultat montrant que la première syllabe de la répétition est plus intégrée prosodiquement que la moyenne indique un comportement différent des répétitions comparé aux deux autres types de disfluences. Ce constat serait à approfondir en analysant les intervalles mélodiques entre les différents éléments répétés (par exemple entre deux « je suis je suis »).

Nos analyses présentent un certain nombre de limites. Tout d'abord, nous avons, pour cette étude, exclu les répétitions comprenant des modifications d'un ou plusieurs éléments. Or, il serait intéressant de comparer leur fréquence fondamentale à celle des types de disfluences semblables, à savoir les reprises et les répétitions à l'identique. Cette comparaison permettrait de savoir si les répétitions modifiées se rapprochent davantage de l'un ou de l'autre type, ou si elles se situent à mi-chemin entre les deux. En effet, les répétitions avec modification (auto-correction) montrent une capacité de contrôle de la production orale, dont le degré varie probablement selon la situation de parole. Nous avons également exclu les cas complexes de répétitions à l'identique. Il s'agit notamment de cas où plusieurs répétitions d'un élément se retrouvent entrecoupés par des insertions et sont modifiées avant d'être reprises à l'identique ("je je euh je euh je suis euh j'étais je suis") et pour lesquelles une catégorie spécifique devrait être créée.

Enfin, nous entendons poursuivre nos analyses notamment en incluant d'autres types de disfluences (faux-départs, reprises, etc.) et en comparant les paramètres étudiés dans ces différents types de disfluences, dans l'objectif de déterminer s'il existe des différences saillantes en fonction du type de la disfluence (voir aussi l'étude de Wu et al., 2022).
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# Effet de la tâche sur le débit articulatoire d'enfants et adolescents avec et sans trouble du spectre de l'autisme en français.

Cwiosna Roques¹, Fanny Guitart-Ivent¹, Christelle Dodane², Fabrice Hirsch¹

(1) Praxiling UMR 5267, 34 000 Montpellier, France

(2) Clesthia EA 7345, 75 005 Paris, France

cwiosna.roques@univ-montp3.fr, fanny.guitart-ivent@univ-montp3.fr, christelle.dodane@sorbonne-nouvelle.fr, fabrice.hirsch@univ-montp3.fr

## RESUME

Cette étude comparative propose d'observer le débit de parole de 8 enfants de 10 à 16 ans avec un trouble du spectre de l'autisme (TSA), et celui de 8 enfants tout-venants appariés, dans deux activités extraites du module 3 de l'ADOS-2, la première consistant à raconter une histoire à partir d'images puis de la mimer, la seconde, à parler librement sur le thème de l'amitié. Nos résultats montrent que les enfants avec TSA parlent plus lentement que les locuteurs contrôles appariés, dans les deux tâches et qu'ils parlent davantage entre deux pauses en parole libre qu'en description d'histoire.

## ABSTRACT

**Effect of task on articulatory speed of children and adolescents with and without autism spectrum disorder in French.**

This comparative study observes the speech rate of 8 children aged 10 to 16 with an autism spectrum disorder (ASD), and that of 8 matched normal children, in two activities extracted from module 3 of the ADOS-2. The first task consists in telling a story from pictures and then miming it, the second consists in free speech on the theme of friendship. Our results show that children with ASD speak more slowly than matched control speakers in both experimental contexts, and that they speak more between pauses in free speech than in story description.

**MOTS-CLES :** Trouble neurodéveloppemental, autisme, enfants, adolescents, débit, parole, motricité verbale.

**KEYWORDS:** Neurodevelopmental disorder, autism, children, adolescents, flow, speech, verbal motor skills.

## 1 Introduction

Le Trouble du Spectre de l'Autisme (TSA) est un Trouble du Neurodéveloppement (TND) dont les marqueurs diagnostiques se répartissent selon deux groupes de symptômes : des niveaux d'altération de la communication et des interactions sociales d'un côté, et des stéréotypies, qui se manifestent par des centres d'intérêts et d'activités restreints de l'autre (DSM-5, 2013 ; ICD-11, World Health Organization, 2022). De nombreuses recherches ont été menées afin de tenter de définir les comportements de communication propres à l'autisme. Certaines d'entre elles ont

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
retenu, sur l'ensemble du spectre, des atypicités prosodiques pouvant constituer un élément sémiologique et donc participer au diagnostic. Celles-ci apparaissent autour des 3 ans et se manifestent par une accentuation et un rythme inaccoutumé (Peeters, 1996), un timbre marqué par une voix nasale ou enrouée, une intonation (Frith, 1989) souvent qualifiée de « monotone » (Perrin & Maffre, 2013), notamment car la personne avec TSA a du mal à percevoir (Baltaxe & Gutbrie, 1987) et à reproduire la prosodie émotionnelle, à découper les mots et à marquer l'accentuation d'emphase (Paul et al., 2008). D'autres chercheurs relèvent également des variations d'intensité atypiques (avec des cris et/ou des chuchotements sans lien avec le contenu sémantique de l'énoncé) et un débit de parole trop rapide ou trop lent (Globerson et al., 2015 ; Loveall et al., 2021). Parmi ces différents phénomènes, nous allons nous focaliser sur les aspects temporels de la parole. Le débit est particulièrement intéressant à étudier chez des enfants avec TSA car il est lié non seulement à la structure rythmique et phonotactique des langues (Rouas et al. 2004), mais également au traitement cognitif. Ainsi, selon certains auteurs, la parole spontanée serait plus exigeante sur le plan cognitif que la parole lue en raison d'efforts de planification plus importants (Tasko et McLean, 2004 ; Van-Lancker-Sidtis et Rallong, 2004). Une autre étude (O'Keefe et al., 2022) échoue à montrer des différences significatives entre des tâches de parole spontanée et de parole lue, mais montre en revanche des différences en fonction de la vitesse de traitement de l'information et des fonctions exécutives.

La nature de la tâche langagière paraît donc affecter les aspects temporels (parole spontanée, description d'images, etc.) et selon sa nature, le débit peut varier de façon conséquente (Colletta et al., 2016). Ainsi, on relève de nombreuses variations de résultats obtenus sur des mesures de débit en fonction des méthodes adoptées comme des tâches proposées. Dans l'étude de Colletta et al. (2016), les résultats varient en fonction de l'âge et de la tâche. Dans la tâche narrative, le débit passe de 3,8 syll/sec. chez les enfants de 3-4 ans à 4,10 syll/sec. chez les enfants de 9-10 ans et dans la tâche explicative, de 3,61 syll/sec. chez les enfants de 3-4 ans à 4,40 syll/sec. chez les enfants de 9-10 ans. Les auteurs observent bien une augmentation du débit de parole liée à l'âge dans les deux tâches, mais cette progression n'est pas statistiquement significative. La plupart des études relève également une augmentation régulière du débit de parole des enfants en fonction de l'âge (Martins et al., 2007), même s'ils parlent plus lentement que des adultes (Koopmans-van Beinum, 1993 ; Colletta et al., 2016), dont le débit moyen est de 5 à 7 syll/sec. (Koopmans-van Beinum, 1993). Chez des enfants et adolescents de 5 à 17 ans dans une tâche narrative, Martins et al. (2007) trouvent une moyenne de 91,2 mots par minute avec peu de pauses.

Bien que des atypicités prosodiques aient été signalées depuis les premières observations de TSA par Kanner et Asperger (Asperger et Frith, 1991 ; Kanner, 1943), la méta-analyse de McCann et Peppé (2003) portant sur 16 recherches menées sur la prosodie chez des personnes avec un TSA a révélé de nombreux résultats non significatifs ou contradictoires. C'est notamment le cas pour les études sur le débit de parole, avec soit une augmentation, soit une diminution chez les sujets TSA en comparaison des sujets neurotypiques ou tout-venants (Baron-Cohen et Staunton, 1994 ; Shriberg et al., 2001 ; Patel et al., 2020). La variabilité de ces résultats s'expliquerait par la taille insuffisante des échantillons de population étudiés, un faible nombre de données sur les locuteurs contrôles, une absence de protocole standardisé et des méthodologies non détaillées (MacCann et Peppé, 2003 ; Patel et al., 2020). En outre, la plupart de ces recherches a utilisé des mesures subjectives (c'est-à-dire des jugements perceptifs) qui, bien que valables sur le plan clinique, n'offrent pas de catégorisation fine et précise des différences entre les groupes de sujets. Des travaux plus récents ont cependant apporté des éléments de réponse au sujet de l'atypicité prosodique des sujets avec un TSA en fonction des situations et notamment lors d'une tâche consistant à raconter une histoire émotionnelle (Edelson et al., 2007 ; Patel et al., 2020). Seule l'étude de Patel et al. (2020) fait des mesures de débit de parole en activité de narration et obtient une vitesse articulaire (en syllabes par secondes) plus lente chez les sujets avec TSA (hommes et
femmes confondus) que les sujets contrôles, mais sans comparaison avec une activité de conversation libre. Notre objectif est donc de rechercher si la tâche de narration a un effet sur la vitesse articulaire avant de pouvoir déterminer si les sujets avec TSA parlent plus lentement que leurs pairs contrôles sans que ce résultat ne soit la conséquence de cette tâche narrative.

Le débit reste cependant relativement peu étudié chez les enfants avec TSA et les résultats tendent à se contredire entre eux. Pour Patel et al. (2020), il serait significativement plus faible que chez l'enfant apparié neurotypique, tandis que deux autres études n'aboutissent pas à des écarts significatifs (Nadig et Shaw, 2012 ; Ochi et al. 2019). Par ailleurs, il existe très peu de travaux menés en français. De plus, chez les enfants avec TSA, les troubles fonctionnels de la motricité sont décrits depuis longtemps (Morange-Majoux et Adrien, 2016) et l'habileté concernant les mouvements orofaciaux reste, parmi les trois habiletés motrices souvent traitées dans les batteries de test (les deux autres étant les actions sur les objets d'un côté, les gestes des mains et la posture globale de l'autre), souvent la plus sévèrement altérée, notamment en situation d'imitation (Rogers et Benetto, 2002). Partant de ces éléments, notre étude a pour objectif d'apporter des connaissances supplémentaires sur le débit de parole des enfants avec un TSA. Notre hypothèse est que le débit est ralenti chez l'enfant autiste en raison d'une motricité orofaciale dysfonctionnelle. De même, nous postulons que le débit est plus diminué lorsque l'enfant doit élaborer seul son propos, sans pouvoir se reposer sur de l'observation.

Outre le débit articulatoire, nous avons également choisi d'étudier la longueur des unités inter-pausales (désormais IPU) qui sont des blocs de parole encadrés par des pauses silencieuses d'un minimum de 200 ms en français (Bertrand et al., 2008). En effet, certains travaux (Georgeton et Meunier, 2015) ont montré que les IPU étaient intéressantes à étudier dans le cadre d'une comparaison entre sujets typiques et atypiques, en l'occurrence chez des malades de Parkinson. Par ailleurs, leur caractère objectif, formel et identifiable automatiquement (Koiso et al., 1998) facilite le découpage du signal de parole et la transcription de grands corpus, comme celui de la thèse en cours dont l'échantillon de cette étude est extrait. Nous avons ainsi décidé de comparer le débit et la durée des IPU chez une population de 8 enfants avec TSA et une population de 8 enfants contrôles appariés en sexe et en âge lors de deux tâches langagières, une tâche de parole spontanée et une tâche de description d'une histoire présentée sous forme d'une suite d'images. Nous postulons que les sujets avec TSA parlent plus entre deux pauses dans la tâche de description, car celle-ci est plus coûteuse cognitivement sur le plan de l'élaboration, de la planification.

## 2 Méthodologie

Notre corpus est composé de 16 entretiens audiovisuels (8 enfants avec TSA âgés de 10 à 16 ans et 8 enfants contrôles appariés) de l'ADOS-2, l'échelle diagnostique internationale de référence dans la détection des TSA. L'ADOS-2 se divise en 4 modules distincts, avec une évolution graduelle adaptée au niveau de communication et à l'âge du sujet. Nous travaillons à partir d'extraits du module 3, qui concerne des enfants et adolescents avec TSA ou suspicion de TSA, au langage verbal fluide ou plutôt fluide. Ce module se décompose en 14 thèmes et activités, parmi lesquels nous avons sélectionné un extrait de conversation spontanée sur le thème de l'amitié (parole libre : PL) et une activité dont la consigne est de décrire une histoire à partir d'images (DI).

Les enfants du groupe TSA ont été diagnostiqués au CHU Lapeyronie de Montpellier et sont intégrés à la cohorte de recherche sur les TSA nommée ELENA<fnref n="1" />. Le groupe TSA sélectionné pour notre étude est constitué de 5 garçons et 3 filles, pour un âge moyen de 12,5 ans (avec un écart

<footnote n="1">¹ Cohorte ELENA du CeAND de Montpellier (Baghdadli et al., 2018)</footnote>
type de 1,9). La durée moyenne des extraits de PL est de 247 sec. et celle des extraits de DI de 135,25 sec.

Le groupe contrôle (CTRL), recruté au laboratoire Praxiling UMR 5267 CNRS comprend 6 garçons et 2 filles, pour un âge moyen de 12,8 ans (avec un écart-type de 1,8). La durée moyenne des extraits de PL est de 135,8 sec. et celle des extraits de DI de 244,5 sec.

Afin d'analyser les paramètres de débit articulatoire des sujets du corpus, les données ont d'abord été exportées au format .wav pour permettre la transcription orthographique manuelle sur Praat (Boerma et Weenink, 2018). Ensuite la transcription a été segmentée de manière automatique avec le script EasyAlign (Goldman, 2011), de façon à obtenir 3 niveaux de plus que celui de la transcription orthographique des énoncés préalablement réalisée : une segmentation phonétique, par mots et par syllabes. L'alignement des énoncés a ensuite été vérifié manuellement et les erreurs de transcription automatique en SAMPA ont été rectifiées.

Nous avons extrait le nombre de syllabes et la durée (en secondes) des IPU en fixant un seuil de pause silencieuse à 200 ms, selon les critères utilisés par Campione et Veronis (2002) parmi d'autres. À partir de ces mesures, nous avons calculé le débit articulatoire en nombre de syllabes par seconde (pauses exclues). A partir d'une base de 1232 IPUs, nous avons écarté celles de moins de quatre syllabes pouvant contenir des marques d'hésitation, des pauses pleines et des éléments constitués d'un seul mot. Finalement, nous avons analysé le débit à partir de 812 observations dont la répartition entre nos Groupes de sujets (TSA vs. CTRL) et Tâches (PL vs. DI) est donnée dans le Tableau 1.

<table><caption>TABLEAU 1 : Effectifs de nos deux groupes de sujets pour chaque Tâche de parole.</caption><thead><tr><th></th><th>TSA</th><th>CTRL</th></tr></thead><tbody><tr><th>PL</th><td>298 (37%)</td><td>203 (25%)</td></tr><tr><th>DI</th><td>114 (14%)</td><td>197 (24%)</td></tr></tbody></table>

Afin de comparer le débit des enfants avec TSA avec celui du groupe CTRL dans nos deux tâches de parole, un modèle mixte a été conduit sur R (R Core Team, 2008) avec la fonction *lmer* du package *lme4* (Bate et al., 2015). Ainsi nous avons testé les relations entre le débit articulatoire et le groupe de sujet (TSA vs. CTRL) en interaction avec la tâche (PL vs. DI). Un intercept aléatoire par sujet a été modélisé ainsi qu'une pente aléatoire par locuteur pour le facteur Tâche. Un modèle similaire a été effectué sur la durée des IPUs sans inclure de pente aléatoire pour des raisons de convergences. Les valeurs de p ont été obtenues par approximations de type Satterthwaite à l'aide de la fonction *lmerTest*. Le seuil de référence a été fixé à p<.05. Les effets de chaque facteur fixe et de leur interaction ont été testés par comparaison de modèles avec la fonction *anova*. Les valeurs de R2 associées à chaque modèle ont été obtenues à l'aide de la fonction *r.squaredGLMM* intégrée dans la bibliothèque 'MuMln'. Enfin, l'analyse a posteriori des contrastes a été réalisée à l'aide de la fonction *lsmeans* de la bibliothèque "emmeans" (Lenth et al., 2018) avec des ajustements de la valeur p de Tukey.
# 3 Résultats

L'ensemble des analyses statistiques sont résumés dans le Tableau 2 (panel du haut : débit articulatoire ; panel du bas : durée des IPU).

<table><caption>TABLEAU 2. Test du rapport de vraisemblance des modèles linéaires mixtes testant les effets principaux des prédicteurs Groupe et Tâche et leurs interactions sur le débit articulatoire (haut) et la durée des IPUs (bas). Les valeurs χ² (avec un degré de liberté) sont indiquées comme estimations de l'ampleur de l'effet (p<.05 = *, p<.001 = **, p<.0001 = ***). Estimations : les β-coefficients, les erreurs standard (SE) et les valeurs t du modèle sont également rapportés.</caption><thead><tr><th>Facteurs & interactions</th><th>χ<sup>2</sup></th><th>Effet débit articulatoire</th><th>β</th><th>SE</th><th>t</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe</td><td>6.48*</td><td>CTRL > TSA</td><td>-0.90</td><td>0.31</td><td>-2.92</td></tr><tr><td>Tâche</td><td>0.48<sup>ns</sup></td><td>PL = DI</td><td>-0.02</td><td>0.17</td><td>-0.14</td></tr><tr><td>Groupe*Tache</td><td>1.02<sup>ns</sup></td><td>-</td><td>0.26</td><td>0.25</td><td>1.06</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>Facteurs & interactions</th><th>χ<sup>2</sup></th><th>Effet durée d'IPU</th><th>β</th><th>SE</th><th>t</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe</td><td>2.04<sup>ns</sup></td><td>TSA = CTRL</td><td>0.48</td><td>0.23</td><td>2.12</td></tr><tr><td>Tâche</td><td>24.07<sup>***</sup></td><td>PL > DI</td><td>-0.27</td><td>0.12</td><td>-2.27</td></tr><tr><td>Groupe*Tache</td><td>4.64*</td><td>TSA PL > TSA DI</td><td>-0.39</td><td>0.18</td><td>-2.16</td></tr></tbody></table>

## 3.1 Analyse du débit

Le modèle mixte ($R^2_m = 0.01, R^2_c = 0.28$) révèle un effet du Groupe sur le débit articulatoire. En revanche, aucun effet de la Tâche, ni d'interaction entre le Groupe et la Tâche ne ressort. Comme nous pouvons le voir Figure 1, les sujets CTRL ont un débit articulatoire plus élevé que les sujets avec TSA ($\beta = 0.93, p = 0.02$) quelle que soit la Tâche de parole.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
Figure 1. Débit articulatoire (syll./sec) de nos de groupes de sujets (TSA et CTRL) pour chaque Tâche (PL et DI).

## 3.2 Analyse de la durée d'IPU

Concernant la durée d'IPU, le modèle mixte (R²m = 0.06, R²c = 0.16) ne révèle pas d'effet du Groupe mais un effet de la Tâche ainsi qu'une interaction entre nos deux facteurs Groupe et Tâche. Ainsi, en PL, les IPU sont plus longues qu'en DI (β = 0.44, p <0.0001) et cette différence est significative uniquement pour les sujets avec TSA (β = 0.66, p <0.0001) comme illustré sur la Figure 2.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 2. Durée des IPU en secondes de nos groupes de sujets (TSA et CTRL) pour chaque tâche de parole (PL et DI).</figcaption></figure>

# 4 Discussion et conclusion

Cette étude examine le débit articulatoire d'enfants avec un TSA en parole libre et en activité semi-
contrôlée de narration d'histoire courte à partir d'images, en comparant les résultats à ceux
d'enfants contrôles appariés ayant suivi le même protocole de l'ADOS-2. Nos résultats révèlent
que les enfants avec TSA parlent avec un débit articulatoire plus lent que leurs pairs contrôles, en
DI comme en PL. Les données traitées n'ont pas permis d'observer de variations intra-groupes
significatives en fonction de la tâche.

Ces résultats confirment ceux de l'étude menée par Patel et al. (2020) et pourraient donc indiquer
que les enfants avec TSA parlent plus lentement que les enfants tout-venant. Il faudrait néanmoins
augmenter la taille l'échantillon de la population pour affiner cette observation, ce qui est en cours
dans le cadre de la thèse menée sur les données utilisées dans cet article. Si ces résultats se
maintiennent en agrandissant le corpus de travail, cela pourrait nous amener à nous interroger sur
les habiletés motrices oro-bucco-faciales chez les enfants autistes, et sur leur implication dans le
débit articulatoire. Des habiletés réduites pourraient notamment être à l'origine de la réduction du
débit articulatoire.

L'étude perceptive menée par Redford et al. (2018) postulait déjà que l'intelligibilité de la parole
des personnes autistes était affectée par ce que les auditeurs percevaient comme des troubles de
l'élocution. Nos résultats pourraient également révéler des difficultés d'élaboration du discours
dans la mesure où des recherches antérieures sur des populations typiques ont montré un lien direct
entre une charge cognitive accrue et une baisse de la vitesse d'élocution (Griffin et Williams, 1987 ; Huttunen et al., 2011).

Concernant la durée des IPU, nous observons que celles-ci sont plus longues dans la tâche DI par rapport à la tâche PL chez les deux groupes d'enfants. Notons que cette différence est particulièrement significative dans le groupe TSA, dont les sujets ont tendance à parler davantage entre deux pauses dans le cas de la tâche narrative que dans la parole spontanée. Ceci tend à confirmer l'hypothèse qu'un effort cognitif supplémentaire a un impact sur le débit articulatoire, comme indiqué supra. L'élaboration en situation contrôlée serait plus coûteuse qu'en situation spontanée chez les enfants avec un TSA.

En résumé, ce travail a révélé des différences de débit articulatoire et de longueur d'IPU entre les sujets avec un TSA et les sujets contrôles, en utilisant des mesures acoustiques. Il semblerait que les enfants avec un TSA parlent plus lentement que les contrôles et que l'activité leur coûte un effort de communication supplémentaire. Le débit de parole étant un élément majeur d'identification de modèles de parole atypique, des analyses complémentaires sur un plus vaste corpus de données permettraient de confirmer ces résultats et d'approfondir la question de la cause (neurologique et/ou motrice).

Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre les différents facteurs cognitifs et socio-pragmatiques qui peuvent influencer le débit de parole chez les enfants et préadolescents avec un TSA. Il serait notamment intéressant d'observer comment le débit interagit avec d'autres caractéristiques prosodiques décrites dans la littérature comme atypiques, telles que la variation de la fréquence fondamentale ou l'étendue vocale (Paul et al., 2008), et de créer des sous-groupes par âge afin d'obtenir des profils prosodiques plus précis et plus complets.

Dans l'ensemble, ces résultats soulignent l'importance de cibler la vitesse articulatoire dans les interventions orthophoniques et le fait que de telles interventions pourraient être bénéfiques pour les capacités langagières pragmatiques globales. Pourtant, il existe peu d'interventions basées sur la prosodie pour les personnes avec un TSA (Diehl et Paul, 2009), bien que celles-ci tendent à se développer depuis les dernières années (Sicard et Menin-Sicard, 2021). En effet, les différences relevées dans la présente étude peuvent servir de repères importants pour les intervenants en orthophonie, ce qui souligne l'importance d'une collaboration entre les cliniciens et les chercheurs dans ce domaine.

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# Étude de la qualité vocale dans la parole professionnelle des aides-soignants français

Jean-Luc Rouas¹ Yaru Wu² Takaaki Shochi¹, ³

(1) Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, LaBRI, UMR 5800, F-33400 Talence, France

(2) CRISCO/UR4255, Université de Caen Normandie, 14000 Caen, France

(3) CLLE CNRS UMR 5263, Bordeaux, France

rouas@labri.fr, yaru.wu@unicaen.fr, takaaki.shochi@labri.fr

## RÉSUMÉ

Cet article présente une méthodologie complète pour étudier les attributs vocaux des aides-soignants travaillant dans des maisons de retraite en France. L'objectif était d'analyser les modèles de parole de 20 aides-soignants dans deux établissements distincts. Les aides-soignants ont été équipés de microphones-casque connectés à des smartphones pour garantir une qualité audio optimale. Les données enregistrées comprenaient la lecture de texte, des entretiens informels et des jeux de rôle professionnels avec des patients fictifs. Le traitement des données a été effectué à l'aide d'un système de reconnaissance automatique de la parole de pointe, permettant de générer des séquences de mots ou de phonèmes avec leurs frontières. L'analyse s'est concentrée sur la détection des variations de la qualité vocale dans divers contextes de parole spontanée. L'objectif final est le développement d'outils de formation automatisés pour les aides-soignants, afin de capturer et reproduire leurs caractéristiques vocales uniques, améliorant ainsi leurs capacités professionnelles.

## ABSTRACT

### Voice quality in French Caregivers' Professional Speech.

This paper presents a comprehensive methodology for investigating the vocal attributes of caregivers in retirement homes in France. The aim was to analyze the speech patterns of 20 proficient caregivers across two facilities. Caregivers were equipped with headset microphones connected to smartphones for high-quality audio. Data included reading text, informal interviews, and professional role-play scenarios with fictitious patients. Data processing involved a state-of-the-art automatic speech recognition system, generating word or phone sequences with timestamps. Analysis focused on detecting nuanced variations in voice quality in diverse spontaneous speech contexts. The ultimate goal is to develop cutting-edge automated training tools tuned to capture and replicate caregivers' unique vocal characteristics, thereby enhancing their caregiving capabilities.

**MOTS-CLÉS** : Qualité de voix, aides-soignants, styles de parole, parole spontanée.

**KEYWORDS**: Voice quality, caregivers voice, speaking styles, spontaneous speech.

## 1 Introduction

Une communication verbale efficace est essentielle lors de la prise en charge de personnes âgées dépendantes. Cependant, dans les milieux hospitaliers, les aides-soignants sont souvent accaparés par leurs tâches, ce qui entraîne des interactions brèves avec les patients. Un rapport alarmant a révélé que

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
la communication verbale avec les patients atteints de démence alités dans les établissements de soins de longue durée durait seulement deux minutes par jour (Gineste et al., 2008). Les aides-soignants peuvent trouver décourageant que les patients ne réagissent pas ou de manière non pertinente.

Des recherches ont montré que la communication volontaire et positive des aides-soignants professionnels peut avoir un fort impact sur les patients âgés atteints de démence (Gineste & Pellissier, 2007). La méthode "Humanitude" est conçue pour promouvoir des interactions positives et continues grâce au développement de compétences de communication efficaces, basées sur le contact visuel, la communication verbale et l'interaction tactile. De nombreuses études ont démontré que cette méthode entraîne une réduction significative (88,5 %) des comportements agressifs des patients et une diminution de la nécessité de médicaments neuroleptiques (Honda et al., 2013, 2016; Ito & Honda, 2015).

En ce qui concerne les compétences en communication verbale, la méthode "Humanitude" s'appuie sur des éléments phonétiques et lexicologiques, ainsi que sur une technique appelée "Auto-Feedback". Dans cette technique, les aides-soignants se doivent de parler sans interruption, même lorsque les bénéficiaires de soins fournissent des réponses inadéquates. Par conséquent, il existe deux principales catégories de paramètres qui nécessitent une investigation : les paramètres prosodiques (tels que l'intensité, le débit et la mélodie) qui devraient être en accord avec la voix douce, calme et mélodieuse recommandée, et les éléments lexicaux destinés à véhiculer des émotions positives.

L'étude des paramètres prosodiques de la parole professionnelle des aides-soignants a été menée dans Rouas et al. (2023b) tandis que les attributs affectifs ont été examinés dans Rouas et al. (2023a). L'analyse acoustique réalisée dans Rouas et al. (2023b) a montré que des valeurs plus élevées pour F0 sont observées pour les enregistrements professionnels des aides-soignants. Bien que cela semble contraire à ce qui peut être attendu en ce qui concerne la voix "douce" recommandée par "Humanitude", nous formulons ici l'hypothèse que les changements de qualité vocale, comme les modifications de la quantité de souffle, peuvent avoir un impact sur la perception de la douceur ou de la proximité de la voix. L'objectif de cet article est donc l'étude des attributs de qualité vocale de la parole des aides-soignants.

Nous résumons brièvement dans la Section 2 les informations qui peuvent être véhiculées à l'aide des attributs de qualité vocale. Le protocole d'enregistrement du corpus produit par les aides-soignants professionnels français avec la description de l'équipement spécifique utilisé pour permettre la liberté de mouvement, les tâches effectuées et les paramètres d'enregistrement sont décrits dans la Section 3. Ensuite, la Section 4 décrit comment nous avons prétraité les fichiers pour obtenir la transcription phonétique qui est ensuite utilisée pour extraire les caractéristiques de qualité vocale sur les Unités Inter-Pausales. L'analyse des caractéristiques est réalisée dans la Section 5 et nous discutons des résultats dans la Section 6.

## 2 Qualité de la voix

La variabilité de la qualité de la voix laryngée, telle que le souffle (« breathiness ») et le craquement (« creakiness »), est observée de manière étendue dans la parole. Ces variations peuvent servir à diverses fins linguistiques, comme l'utilisation contrastée de la qualité de la voix dans les langues ou en tant que caractéristiques prosodiques comme le craquement phrastique final dans plusieurs langues. Plus important encore pour notre étude actuelle, il existe des preuves de distinctions sociolinguistiques
dans la qualité de la voix (Stuart-Smith, 1999).

Les travaux de Gobl & Ní Chasaide (2003) et de Yanushevskaya et al. (2006) montrent que la qualité de la voix seule peut évoquer des associations affectives, même si celles-ci n'existent pas sur une base univoque; une qualité de voix particulière, par exemple le craquement, peut être associée à plusieurs états affectifs. Cependant, la perception des affects exprimés par les qualités vocales varie selon les langues (Yanushevskaya et al., 2018). En anglais, une voix chuchotée peut être associée à la peur (de Mareüil et al., 2002), tandis que dans d'autres langues, elle peut véhiculer d'autres émotions. De même, en anglais, la voix soufflée est traditionnellement associée à l'intimité (Laver, 1980), alors qu'en japonais, elle est plus souvent liée à la formalité et à la politesse (Ito, 2004; Ishi et al., 2008). De manière similaire, la voix craquée tend à évoquer différents états émotionnels en fonction du contexte linguistique. En français, Grichkovtsova et al. (2012) montrent que la perception des attitudes repose principalement sur le contour prosodique, tandis que les émotions reposent à la fois sur la qualité de la voix et sur le contour prosodique.

En plus de la relation entre qualité de voix et émotions, certains chercheurs ont également essayé d'établir des liens entre différentes qualités de voix et la personnalité perçue d'un locuteur en anglais américain (Pearsell & Pape, 2023). Alors que la voix craquée tend généralement à être perçue de manière négative, des recherches suggèrent que la voix soufflée influence principalement la perception de la voix d'une locutrice en termes de sexualité et de sensualité (Laver, 1980). De plus, la voix soufflée peut être liée à la perception de la solidarité (Pittman, 1985).

# 3 Protocole d'enregistrement

## 3.1 Équipement

Pour garantir une mobilité totale lors des enregistrements, nous avons créé un dispositif entièrement autonome. Nous avons équipé nos sujets d'un microphone directionnel haut de gamme, le casque DPA 4288 CORE, connecté à un préamplificateur iRIG PRO. Ce préamplificateur et un smartphone Samsung Galaxy A51 étaient placés dans un sac banane, offrant une liberté de mouvement totale, tout en maintenant un enregistrement de haute qualité.

## 3.2 Tâches

En utilisant cet équipement, nous avons enregistré nos sujets sur trois tâches différentes :

Lecture de texte : lecture à voix haute de *La bise et le soleil*. Le but de cette tâche est d'enregistrer un échantillon vocal contrôlé dans un contexte très structuré.

Entretien informel : réponses à des questions ouvertes axées sur le travail du soignant et sa routine quotidienne. Le but de cette tâche est de collecter des données spontanées dans une interaction "naturelle". Cet exercice aide également à renforcer la confiance du locuteur.

Tâche de soin professionnelle : réaliser une tâche de soin sur un patient fictif non réactif. La tâche de soin sélectionnée était l'habillage, ce qui comprenait le boutonnage d'une chemise et des techniques de réveil du corps le matin. Après l'habillage, le soignant aide le patient (simulé) à se lever et à marcher. Pour évaluer la technique de « Auto-Feedback », le patient reste totalement silencieux tout
en permettant au soignant d'administrer les soins. Le cadre a été intentionnellement conçu pour être familier au soignant, ressemblant à une chambre typique, avec des cloisons pour un sentiment d'intimité avec le patient simulé.

## 3.3 Données collectées

Les enregistrements audio ont été collectés dans deux établissements d'hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD) dans le sud-ouest de la France : « Les Balcons du Lot » à Prayssac et « Les Résidences du Quercy Blanc » à Castelnau-Montratier. Trois sessions d'enregistrement ont eu lieu : deux à l'établissement de Prayssac le 24 septembre 2021 et le 25 mars 2022, et une à Castelnau-Montratier le 24 novembre 2021.

Au total, 25 participants ont été enregistrés lors de ces sessions, dont 21 femmes et 4 hommes. Pour l'analyse, nous avons exclu les enregistrements des 4 participants masculins et 1 enregistrement d'une participante féminine en raison de la mauvaise qualité d'enregistrement. Nous avons donc conservé 20 participants pour une durée combinée de 2 heures et 30 minutes. Les durées spécifiques des tâches et les durées moyennes par locuteur par tâche sont spécifiées dans le Tableau 1.

<table><caption>TABLE 1 – Durée moyenne par locuteur et par tâche et durée totale par tâche. L'ensemble des 20 sujets enregistrés a participé à chaque tâche.</caption><thead><tr><td>Tâche</td><td>durée moyenne</td><td>durée totale (s)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Lecture de texte</td><td>45,0 s.</td><td>15 min 03 s.</td></tr><tr><td>Entretien</td><td>134,8 s.</td><td>44 min 56 s.</td></tr><tr><td>Tâche de soin</td><td>188,9 s.</td><td>62 min 58 s.</td></tr></tbody></table>

# 4 Paramètres

## 4.1 Transcription orthographique et phonétique automatique

Nous avons utilisé un système automatisé, basé sur le framework Kaldi (Povey et al., 2011), pour générer des transcriptions orthographiques et phonétiques. Ce système a été entraîné en utilisant la base de données ESTER (Galliano et al., 2009) et utilise un réseau neuronal à retard temporel (Time Delayed Neural Network - TDNN) couplé à un modèle de Markov caché. Le TDNN est composé de 7 couches, chacune avec 1024 unités. Le modèle acoustique prend en entrée un vecteur MFCC haute résolution de 40 dimensions concatené avec un i-vecteur de 100 dimensions (Gupta et al., 2014). Ce système atteint un taux d'erreur de 13,7% sur l'ensemble de test du corpus ESTER (Boyer, 2021), ce qui est proche des performances de l'état de l'art sur le même corpus (légèrement inférieur à 12% WER (Heba, 2021)). Les symboles phonétiques et leur alignement sont obtenus à l'aide de la commande *lattice-align-phones*, ce qui permet de segmenter et d'annoter 35 phonèmes. La transcription phonétique de sortie est utilisée pour calculer les caractéristiques moyennes sur chaque unité phonétique.
## 4.2 Mesures de la qualité de la voix

Au cours des deux dernières décennies, la qualité de la voix laryngée a suscité un intérêt croissant dans les domaines de l'articulation, de l'acoustique et de la perception. Les phonéticiens ont activement recherché des attributs acoustiques capables de distinguer entre les voix modales, craquées et soufflées. Les dimensions articulatoires fondamentales qui contribuent à la qualité de la voix laryngée sont le degré de constriction des plis vocaux et la présence de bruit d'aspiration. Ces dimensions peuvent être quantifiées à l'aide de mesures telles que la pente spectrale et le rapport harmonique-sur/bruit (Harmoics to Noise Ratio - HNR) (Kane & Gobl, 2011).

La pente spectrale peut être mesurée de différentes manières, la plus courante étant le calcul de H1-H2 (Bickley, 1982) qui représente la différence d'amplitude entre le premier et le deuxième harmonique. De plus, des mesures alternatives de la pente spectrale comprennent la mesure de la différence d'amplitude entre les formants et le premier harmonique (H1-A1, H1-A2 et H1-A3) qui peuvent être liées à des types spécifiques de phonation (Kane & Gobl, 2011). Dans un travail récent, Chai & Garellek (2022) a proposé de remplacer le H1-H2 par un calcul corrigé de H1. Ici, en plus des différences, nous calculons donc également H1 et H1*, la correction du calcul de H1 avec la méthode décrite dans Iseli & Alwan (2004) pour éliminer l'influence des résonances du conduit vocal.

En plus des mesures d'inclinaison spectrale et de HNR, plusieurs autres indicateurs acoustiques de la qualité de la voix laryngée ont été proposés dans la littérature. Le plus prévalent est le Pic Cepstral Prominent (Cepstral Prominence Peak - CPP) (Hillenbrand et al., 1994). Les développements récents dans l'analyse acoustique de la voix ont constamment renforcé l'importance du CPP comme indicateur objectif de l'existence de souffle et de la dysphonie globale (Patel et al., 2018). Des valeurs moins importantes pour la mesure du CPP suggèrent plus de souffle dans la voix.

La qualité de la voix soufflée est corrélée avec l'énergie du bruit, principalement à des fréquences élevées, et avec la hauteur relative du premier harmonique par rapport au reste (Hillenbrand et al., 1994). Cela suggère que des valeurs plus faibles pour le HNR à haute fréquence et des valeurs plus élevées pour H1, H1-H2 et H1-Ax sont attendues pour des voix plus soufflées. De manière analogue, les corrélats acoustiques les plus saillants pour la voix craquée sont un H2 plus élevé et un HNR plus élevé en dessous de 500 Hz (Xu et al., 2023).

Afin d'extraire automatiquement les paramètres de qualité de voix, nous avons utilisé la boîte à outils "Snack" (Sjölander, 2004) pour obtenir les valeurs de fréquence fondamentale et les fréquences des formants. A partir de ces valeurs, nous avons calculé le CPP, le HNR ainsi que les valeurs des amplitudes des formants et des harmoniques avec une implémentation python inspirée des méthodes utilisées dans "VoiceSauce" (Shue et al., 2009). Ces paramètres sont ensuite moyennés sur chaque phonème issu de la transcription automatique avant analyse.

## 5 Résultats

Afin d'analyser les différences dans les caractéristiques de la qualité de la voix entre les styles de parole, nous avons analysé nos données à l'aide de Modèles linéaires mixtes (Linear Mixed Models - LMM) calculés grâce au package *R lme4* (R Development Core Team, 2019). Un modèle a été produit pour chaque paramètre acoustique présenté dans la section 4. Le style de parole a été inclus comme effet fixe pour tous les modèles. En ce qui concerne les effets aléatoires, des intercepts ont été inclus
pour les sujets.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Diagramme en boîte des valeurs normalisées de CPP pour les trois styles de parole.</figcaption></figure>

Un CPP plus faible est observé (Figure 1) chez les soignants lorsqu'ils sont interviewés que lorsqu'ils s'occupent d'un patient [β = -1.26721 ; t = -2.240 ; SE = 0.56567]. Aucune différence significative n'est mesurée entre la lecture et la parole professionnelle des soignants. Ces résultats suggèrent que la parole des soignants est plus soufflée lorsqu'ils sont interviewés que lorsqu'ils accomplissent d'autres tâches.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Diagramme en boîte des valeurs normalisées de H1-H2 pour les trois styles de parole.</figcaption></figure>

Le H1-H2 est plus élevé en interview [β = 0.8989 ; t = 2.841 ; SE = 0.3164] que dans la parole professionnelle des soignants (Figure 2). Aucune différence significative n'est mesurée entre la lecture et la parole professionnelle des soignants. Les valeurs de H1 et H2 ont également été analysées séparément et montrent un comportement similaire (valeurs plus élevées pour l'interview et la voix professionnelle que pour la lecture).
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Diagramme en boîte des valeurs normalisées de H1-A2 pour les trois styles de parole.</figcaption></figure>

Les observations sur H1-A2 montrent également des valeurs plus élevées en interview [$\beta$ = 2.1232; t = 3.066; SE = 0.6925] que dans la parole professionnelle (Figure 3). Aucune différence significative n'est observée entre la lecture et la parole professionnelle.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Diagramme en boîte des valeurs normalisées de HNR pour les trois styles de parole.</figcaption></figure>

Des valeurs de HNR plus faibles sont observées en interview [$\beta$ = -5.5048; t = -5.170; SE = 1.0648] et en lecture [$\beta$ = -5.6953; t = -5.337; SE = 1.0672], par rapport à celles observées dans la parole professionnelle (Figure 4). Ces résultats indiqueraient que les soignants utilisent moins de voix craquée dans les soins professionnels que lors de la lecture ou de l'interview.

Pour compléter ces analyses, nous fournissons les résultats LMM pour tous les paramètres dans le Tableau 2. Des différences significatives sont observées pour les paramètres H1, H2, H1-A1 et H1-A2 dans les comparaisons Interview/Professionnel et Lecture/Professionnel. Aucune différence n'est