# 6 Discussion

Notre objectif de précision de 85 % est atteint pour le phonème /ʒ/ avec le système basé sur l'alignement : 92,7 % et 88,2 % respectivement sur « correct » et « perçu comme [dʒ] ». Le système basé sur la transcription avec Al-frjp est tout juste en dessous de l'objectif (83,3 % et 84,4 %). Prédire avec suffisamment de précision le diagnostic « perçu comme [ʃ] », qui ne représente de toute façon que 1,2 % des réalisations, semble hors de portée des approches évaluées. Pour le phonème /y/, dépasser l'objectif ailleurs que sur la classe « correct », majoritaire, semble difficile. Le système basé sur l'alignement l'atteint presque sur « perçu comme [j+V] » avec 84,6 % de précision, mais de manière surprenante les résultats sont moins bons sur « perçu comme [ø;œ] » (61,3 % de précision), alors que ce diagnostic a 74 % de représentants en plus que « perçu comme [j+V] ».

Notre choix de régler les seuils de nos classifieurs afin de maximiser la précision se voit bien dans les résultats de l'approche alignement. En effet, nous rejetons beaucoup d'exemples (d'où un faible rappel). Si nous déployons ce système dans un programme d'EPAO, un apprenant devra donc réaliser plusieurs exercices avant d'obtenir un diagnostic juste, voire obtenir un diagnostic tout court. C'est particulièrement gênant pour /y/ où le rappel sur les erreurs avoisine 1/8.

Nos résultats montrent que l'apprentissage hybride permet au modèle de reconnaissance de phones de s'améliorer sur la tâche de diagnostic d'erreurs de prononciation. La baisse des confusions entre [ʒ] et [dʒ] s'explique par le fait que le corpus de japonais contient autant d'exemples de ces deux sons. De même, l'intégration du phone [uɪ] du japonais, qui représente une bonne partie des réalisations de /y/ perçues comme [ø;œ], permet de mieux détecter cette catégorie. Dans les deux cas, cette amélioration s'accompagne cependant d'une augmentation des confusions entre les autres classes et la classe qui s'améliore, amoindrissant le gain de précision et diminuant le rappel des autres classes. Si le diagnostic d'erreur s'améliore nettement sur /ʒ/, l'amélioration est moins sensible sur /y/.

# 7 Conclusions

Cet article compare deux approches de détection et diagnostic d'erreurs de prononciation, l'une basée sur une transcription phonétique et l'autre sur un alignement de signaux audio. Nous les évaluons sur un corpus d'apprenants japonais du français dont les annotations sont guidées par des connaissances didactiques, ce qui rend les diagnostics pertinents pour l'apprentissage des langues. Nous trouvons que l'approche basée sur l'alignement est plus adaptée pour l'EPAO, avec des précisions plus élevées que l'approche basée sur la transcription, imputables au contrôle qu'elle fournit sur le compromis précision/rappel.

Les travaux présentés ici se focalisent sur deux phonèmes particuliers pour une paire L1/L2 donnée, mais la méthodologie mise en œuvre pourrait aisément être appliquée à d'autres phonèmes ou paires de langues, pourvu qu'un corpus de parole non-native intégrant des connaissances didactiques soit disponible. Aussi, il serait intéressant de mener plus d'expérimentations dans ce sens.

# Remerciements

Ces travaux ont été financés par l'ANR dans le cadre du LabCom ALAIA (ANR-18-LVC3-001).
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# Étude IRM de la production des /l/ de l'anglais par des locuteurs francophones

Alice Léger¹ Coline Caillol¹ Emmanuel Ferragne¹ Hannah King¹ Sylvain Charron² Clément Debacker², ³ Maliesse Lui², ³ Catherine Oppenheim², ³

(1) Université Paris Cité, CLILLAC-ARP, F-75013 Paris, France

(2) Université Paris Cité, Inserm, Institute of Psychiatry and Neurosciences of Paris, F-75014 Paris, France

(3) GHU-Paris Psychiatrie et Neurosciences, Hôpital Sainte-Anne, F-75014 Paris, France
alice.leger@etu.u-paris.fr, coline.caillol@etu.u-paris.fr

## RÉSUMÉ

Cette étude analyse l'articulation des allophones clairs et sombres du /l/ de l'anglais par trois locuteurs francophones et une locutrice native d'anglais britannique. Nous examinons en imagerie par résonance magnétique si les apprenants développent un /l/ sombre (absent du français), avec plus de rétraction en coda qu'en attaque comme attendu en anglais standard. Nous mesurons également si les apprenants acquièrent la corrélation observée chez les natifs entre longueur de la rime et degré de rétraction du /l/ sombre. L'effet de l'antériorité théorique et empirique de la voyelle est aussi analysé. Nos résultats indiquent que les participants ont acquis la distribution allophonique attendue avec une influence de l'antériorité, mais pas de la longueur de la voyelle. Notre étude contribue ainsi à caractériser les gestes articulatoires complexes acquis par des apprenants avancés de l'anglais à travers une technique d'imagerie permettant de visualiser l'intégralité des zones articulatoires pertinentes pour le /l/ de l'anglais.

## ABSTRACT

An MRI study of the production of English /l/ by French speakers.

This study investigates the articulation of the dark and light allophones of /l/ in English by three French native speakers and one native speaker of British English. Using magnetic resonance imaging, we examine whether the learners develop a dark /l/ (absent from French), with more retraction in coda than in onset, as observed in standard Englishes. We also measure whether learners acquire the correlation found in native speakers between the length of the rhyme and the degree of retraction of the dark /l/. The effect of theoretical and empirical vowel frontness is also considered. Our results indicate that the participants acquired the expected allophonic distribution with an influence of frontness but not vowel length. Our study thus contributes to the characterisation of complex articulatory gestures acquired by advanced learners of English using an imaging technique which allows us to visualise the entire tongue areas relevant to English /l/.

MOTS-CLÉS : /l/ sombre, coarticulation, IRM, anglais L2.

KEYWORDS: dark /l/, coarticulation, MRI, L2 English.

<figure><img src="image_160.png" /></figure>
# 1 Introduction

L'acquisition de la prononciation d'une langue étrangère implique souvent la production de gestes articulatoires qui sont absents de la langue maternelle. C'est par exemple le cas du /l/ anglais pour des apprenants francophones. En effet, les variétés d'anglais standard présentent un allophone plus « sombre » du /l/ en coda de syllabe, et un allophone plus « clair » en attaque (Wells, 1982). Le /l/ sombre se distingue du /l/ clair par sa double articulation : il implique, en plus d'une élévation de l'apex commune avec le /l/ clair, une rétraction du dos de la langue. Traditionnellement qualifiée de « vélarisation », cette rétraction peut s'étendre de la région uvulaire à pharyngale (Browman & Goldstein, 1995; Narayanan et al., 1997); plus elle est importante, plus le /l/ est dit « sombre ». De plus, l'articulation acquise doit être conforme à la variété d'anglais parlée. En effet, les allophones du /l/ produits en attaque et en coda se distinguent davantage par leur degré de rétraction de la langue que par la simple présence ou absence de rétraction. Par exemple, le /l/ de l'anglais américain implique une rétraction de la langue quelle que soit la position dans la syllabe (Sproat & Fujimura, 1993), mais qui reste plus importante en coda qu'en attaque (Proctor et al., 2019). La distinction est plus marquée en anglais britannique standard, avec une rétraction de la langue en coda uniquement (Bladon & Al-Bamerni, 1976; Turton, 2017). L'acquisition de cette allophonie reste toutefois peu étudiée chez les apprenants francophones (à l'exception de Colantoni et al. (2023) et King & Ferragne (2015)). Dans le cadre d'expériences pilotes pour l'étude de la prononciation d'apprenants d'anglais langue seconde (L2), la présente étude analyse l'articulation du /l/ de l'anglais par des locuteurs avancés d'anglais L2 ayant le français pour langue maternelle (L1).

Nous examinons plus particulièrement un aspect du /l/ de l'anglais observé à l'origine chez des locuteurs natifs par Sproat & Fujimura (1993) : une corrélation entre la longueur de la rime dans la syllabe et le degré de rétraction de la langue. Puisqu'on dispose de plus de temps pour déplacer le dos de la langue dans le contexte d'une rime longue, ils proposent que le /l/ sombre est produit avec une rétraction plus importante dans les rimes longues que les rimes courtes (par ex. dans *peel* [pi:ħ] par rapport à *pill* [piħ]). Une corrélation entre rétraction et longueur de la rime a également été observée par Yuan & Liberman (2011). Dans leur étude acoustique de 20 000 tokens de /l/ du corpus anglais américain SCOTUS (Supreme Court Justice of the United States corpus), ils observent un effet dans le contexte du /l/ sombre, mais pas du /l/ clair. Turton (2017) trouve un résultat similaire auprès de locuteurs de cinq variétés d'anglais parlées au Royaume-Uni. Ses données échographiques indiquent un effet de la durée de la rime sur les /l/ sombres dans les variétés montrant un /l/ clair en attaque et sombre en coda. Il est intéressant de noter que dans la variété parlée à Manchester, où seul un variant sombre existe, la rétraction du /l/ en coda est plus importante en fin d'énoncé qu'en cours d'énoncé (par ex. dans *peel* par rapport à *peel bananas*). Comme l'explique Turton (2017), cette position finale implique une rime plus longue et donne au geste dorsal plus de temps pour atteindre sa constriction maximale. L'influence de la longueur de la rime sur le degré de rétraction du /l/ sombre n'a à notre connaissance pas été examinée auprès d'apprenants de l'anglais. Cette étude vise à déterminer si des locuteurs francophones d'anglais L2 développent naturellement ce schéma articulatoire.

Nous analysons la production de trois apprenants avancés de français L1-anglais L2 ayant un accent américain ou britannique, et d'une locutrice native d'anglais britannique. Nous examinons si les apprenants développent un allophone sombre du /l/ absent dans leur L1, ainsi qu'une articulation cohérente avec leur variété d'anglais acquise. Nous attendons une rétraction du /l/ en coda quel que soit l'accent, et du /l/ en attaque uniquement en anglais américain. Dans un deuxième temps, nous étudions si les apprenants développent un effet de la longueur de la rime sur le degré de rétraction du /l/. D'après les résultats de Sproat & Fujimura (1993), nous prédisons que le /l/ sombre sera produit
avec une rétraction du dos de la langue plus importante après une voyelle longue qu'après une voyelle courte. Les contextes vocaliques inclus dans notre étude étant plus variés que ceux de Sproat & Fujimura (1993) (/i, ɪ/), nous considérons également l'influence de l'antériorité de la voyelle sur le degré de rétraction du /l/ sombre. Nous prédisons un effet de coarticulation du /l/ sombre en coda avec la voyelle précédente, c'est-à-dire une rétraction du /l/ moins importante dans le contexte d'une voyelle antérieure que d'une voyelle postérieure.

Les données analysées sont issues d'enregistrements pilote pour l'étude de la prononciation des apprenants en imagerie par résonance magnétique à haute résolution temporelle (IRM-HRT). Parmi les méthodes qui permettent d'observer la coordination des articulateurs pour la production de la parole, nous disposons de l'échographie de la langue (ex. Léger et al., 2023) et de l'IRM-HRT. Ces 15 dernières années, l'IRM-HRT a permis l'étude détaillée des structures physiologiques impliquées dans la production de la parole (Kochetov, 2020; Lim et al., 2021; Narayanan et al., 2004; Carey & McGettigan, 2017). Elle permet notamment d'imager ce qui reste invisible par échographie : la surface complète de la langue, sa face inférieure et les structures pertinentes autres que la langue telles que les lèvres, le palais dur, le voile du palais ou encore le pharynx. En effet, alors que l'apex et la racine de la langue sont essentiels à l'étude de la double articulation du /l/ sombre, ils sont invisibles à l'échographie en raison de l'ombre projetée par la mandibule et l'os hyoïde à l'avant et, à l'arrière, du conduit vocal (comme illustré par la Figure 1). La visualisation offerte par IRM-HRT nous permet ainsi une description détaillée des stratégies articulatoires des apprenants pour le /l/ sombre de l'anglais.

<figure><img src="image_161.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Comparaison de la visibilité de la langue pour la locutrice FFB avec l'IRM (gauche) et l'échographie (droite). Le contour tracé manuellement en rose recouvre approximativement la même zone dans les deux images</figcaption></figure>

# 2 Méthode

## 2.1 Participants

Les participants sont quatre locuteurs et locutrices de l'anglais, tous enseignants-chercheurs en phoné-tique. Le groupe se compose d'une locutrice native d'anglais britannique (AFB) et de trois locuteurs de langue maternelle française présentant un niveau avancé d'anglais. Parmi ces trois participants, on compte une locutrice d'anglais américain (FFA) et deux locuteurs d'anglais britannique (FFB, FHB). Les participants ont été nommés selon le code suivant : 1ère lettre, langue maternelle (F : français, A :
anglais); 2e lettre, genre (F : femme; H : homme); 3e lettre, accent (A : américain; B : britannique). À noter que les trois locuteurs d'anglais L2 de cette étude ont acquis l'anglais dans des contextes différents. La locutrice FFA a vécu et étudié aux États-Unis de ses 10 à ses 15 ans. Les locuteurs FFB et FHB ont eux acquis l'anglais en France dans un cadre scolaire, sans immersion dans une communauté de locuteurs natifs avant leur majorité.

## 2.2 Matériel linguistique

Chaque participant a lu une liste de 18 monosyllabes contenant un /l/ en attaque (ex. *leap*) ou en coda (ex. *peel*), précédant ou suivant une monophtongue de l'anglais. La Table 1 présente les stimuli utilisés pour chaque position syllabique et chaque contexte vocalique. Nous faisons référence à chaque contexte vocalique par son ensemble lexical (Wells, 1982), c'est-à-dire le « mot-clé » représentant la voyelle cible (ex. LOT pour /d, a:/). Une seconde liste de mots avec ces mêmes voyelles en contexte /b/ + voyelle (+ consonne /t, d, k/) a été produite pour obtenir l'articulation de chaque voyelle par chaque locuteur dans un contexte indépendant du /l/. Trois répétitions de la liste des /l/ ont été enregistrées par participant, et une seule de la liste des voyelles, en raison de contraintes de temps.

<table><caption>TABLE 1 – Liste des mots test par contexte vocalique, selon la réalisation attendue par accent d'anglais (BR = britannique, AM = américain)</caption><thead><tr><th colspan="2">Contexte vocalique</th><th colspan="2">Mot test</th></tr><tr><th>Mot-clé</th><th>BR / AM</th><th>/l/ Attaque</th><th>/l/ Coda</th></tr></thead><tbody><tr><td>FLEECE</td><td>i:</td><td>leap</td><td>peel</td></tr><tr><td>KIT</td><td>i</td><td>lip</td><td>pill</td></tr><tr><td>DRESS</td><td>e</td><td>let</td><td>tell</td></tr><tr><td>TRAP</td><td>æ</td><td>lap</td><td>pal</td></tr><tr><td>LOT</td><td>n/a:</td><td>lock</td><td>col</td></tr><tr><td>STRUT</td><td>ʌ</td><td>luck</td><td>cull</td></tr><tr><td>THOUGHT</td><td>ɔ:/a:</td><td>law</td><td>all</td></tr><tr><td>GOOSE</td><td>u:</td><td>loop</td><td>pool</td></tr><tr><td>FOOT</td><td>ʊ</td><td>look</td><td>pull</td></tr></tbody></table>

## 2.3 Acquisition des données

Les données ont été acquises au moyen d'une IRM Vantage Galan 3T XGO de Canon Medical Systems. Une coupe sagittale médiane de l'appareil phonatoire a été acquise avec une séquence 2D en écho de gradient rapide avec les paramètres suivants : TR = 2,8 ms, TE = 1,2 ms, BW = 78,25 Hz, FOV = 24 × 24 cm, angle de bascule = 5°. La résolution dans le plan était de 2,5 × 2,5 mm pour une épaisseur de coupe de 10 mm. Les images ont été acquises avec une résolution temporelle de 10 images par seconde par l'intermédiaire d'une antenne tête/cou de 16 canaux combinée avec une antenne flexible de 16 canaux placée au-dessus de la bouche et du cou. Les données IRM ont été générées par une reconstruction en deep learning incluant un débruitage des images (Advanced intelligent Clear-IQ Engine, Canon Medical Systems). Les données audio ont été capturées à l'aide du microphone FOMRI III+ d'Optoacoustics et débruitées avec le logiciel iZotope RX<fnref n="1" />.

<footnote n="1">1. Voir un exemple des vidéos que nous obtenons, avec la locutrice AFB ici : https://www.youtube.com/shorts/wxSpz_NY0us</footnote>
## 2.4 Analyses

Pour chacune des trois occurrences de chaque mot test comportant un /l/ en attaque ou en coda, les contours de la langue ont été tracés manuellement par le premier auteur à trois instants différents : la constriction maximale du geste antérieur, la constriction maximale du geste postérieur et l'articulation de la voyelle. La trame correspondant à chacune de ces constrictions a été choisie manuellement, en examinant trame par trame les images IRM des mots test produits. Pour l'unique occurrence de chaque mot de type /b/ + voyelle (+ consonne), le contour de la langue a été tracé à la trame montrant l'articulation cible de la voyelle, avant la transition vers la consonne suivante ou la position de repos. Les deux points aux extrémités de chaque contour ont été positionnés de façon systématique, pour la partie antérieure, au point de la face inférieure de la langue se trouvant à hauteur de la mandibule et, pour la partie postérieure, au dernier point de jonction identifiable entre la racine de la langue et l'épiglotte. Afin de corriger les différences interindividuelles d'inclinaison de la tête, une droite des moindres carrés a été ajustée au contour moyen de chaque participant. Puis l'angle entre cette droite et l'axe des x a été employé pour opérer une rotation de tous les contours de chaque participant. Ensuite, les contours ont été recalés pour chaque participant par rapport à la valeur de x minimale pour ce participant (c.-à-d. la valeur la plus antérieure de la pointe de la langue) et par rapport à la valeur de y minimale. Puisque dans le cas du /l/ sombre, nous nous intéressons à une éventuelle élévation du dos de la langue vers le voile du palais ou à une constriction pharyngale, nos variables dépendantes sont les coordonnées du point le plus haut de la langue dans sa moitié postérieure ainsi que la valeur de x maximale pour chaque contour (reflétant le degré de constriction postérieure). Nous avons également pris une mesure plus globale de la hauteur et de l'antériorité de la langue en calculant le barycentre du polygone formé par les contours tracés.

# 3 Résultats

Afin de déterminer si les locuteurs d'anglais L2 de nos données parviennent à produire des allophones du /l/ distincts en attaque et en coda de syllabe, nous avons calculé un modèle linéaire mixte avec la position (attaque vs coda) et le locuteur comme facteurs fixes, la répétition et le mot comme effet aléatoire, et la valeur horizontale des barycentres comme variable dépendante. On trouve un effet significatif du locuteur ($F_{(3,211)} = 120,77 \ p < 0,001$) et un effet significatif de la position ($F_{(1,211)} = 15,375 \ p < 0,001$) dans le sens prédit (position plus postérieure du /l/ en coda).

La comparaison visuelle des trames de constriction postérieure maximale du /l/ révèle incidemment des schémas articulatoires individuels sensibles à la variété d'anglais parlée. La Figure 2, qui montre l'articulation du /l/ pour *leap* et *peel*, reflète les tendances d'articulation observées sur l'ensemble des mots test. On voit chez les locuteurs d'anglais britannique (AFB, FFB, FHB) une différence nette entre le /l/ en attaque et en coda, marquée par l'absence de constriction du dos de la langue en attaque. En revanche, la locutrice d'anglais américain (FFA) présente en attaque une rétraction du dos de la langue plus importante que les trois autres locuteurs. Cette réalisation sombre du /l/ semble visuellement plus antériorisée que le /l/ sombre qu'elle produit en coda, conformément à la tendance observée chez les locuteurs natifs d'anglais américain.

Pour tester l'effet de la longueur phonologique sur l'articulation du geste postérieur du /l/ en coda, cinq modèles linéaires mixtes (un pour chacune de nos variables dépendantes) ont été calculés, avec pour facteur fixe la longueur théorique de la voyelle (longue vs courte) et pour facteurs aléatoires le
<figure><img src="image_162.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Rétraction maximale du /l/ en attaque et en coda dans une répétition de *leap* et *peel* par chaque locuteur</figcaption></figure>

locuteur, la répétition, et la longueur emboîtée dans le facteur mot. La Table 2 résume les modèles testés. On n'observe d'effet significatif de la longueur phonologique sur aucune des cinq variables. Nos résultats suggèrent que la longueur de la voyelle précédant le /l/ sombre n'impacte pas le degré de rétraction ou d'élévation de la langue.

<table><caption>TABLE 2 – Résumé des modèles testant l’effet de la longueur phonologique. Le code des effets aléatoires dans chaque modèle est le suivant : (1|spkr) + (1|rep) + (1 + vLength|word)</caption><thead><tr><th>Variable dépendante</th><th>Statistiques</th></tr></thead><tbody><tr><td>maxX</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 1,3769 p = 0,24326</td></tr><tr><td>maxYSecondHalf</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 1,955 p = 0,16497</td></tr><tr><td>xOfMaxYSecondHalf</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 0,3969 p = 0,53016</td></tr><tr><td>xCentroid</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 0,31609 p = 0,57516</td></tr><tr><td>yCentroid</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 4,0097 p = 0,52795</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 3 – Résumé des modèles testant l’effet du caractère antérieur ou postérieur (théorique) de la voyelle. Le code des effets aléatoires dans chaque modèle est le suivant : (1|spkr) + (1|rep) + (1 + frontness|word)</caption><thead><tr><th>Variable dépendante</th><th>Statistiques</th></tr></thead><tbody><tr><td>maxX</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 1,9422 p = 0,16635</td></tr><tr><td>maxYSecondHalf</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 1,6392 p = 0,20323</td></tr><tr><td>xOfMaxYSecondHalf</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 0,39083 p = 0,53321</td></tr><tr><td>xCentroid</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 44,707 p &lt; 0,001</td></tr><tr><td>yCentroid</td><td>F<sub>(1,106)</sub> = 1,6801 p = 0,19773</td></tr></tbody></table>

Nous avons ensuite testé (Table 3) l’effet du caractère antérieur ou postérieur de la voyelle sur nos cinq variables dépendantes en commençant par une répartition « théorique » des voyelles : FLEECE,
KIT, DRESS et TRAP ont été classées comme antérieures; LOT, FOOT, GOOSE, THOUGHT et STRUT, comme postérieures. Seule la valeur x du centre de gravité de la langue montre un effet significatif : la voyelle postérieure entraîne une valeur de x plus élevée, reflétant le caractère rétracté de la langue pour le /l/ suivant une voyelle postérieure. La hauteur de la langue pour le /l/ ne présente cependant pas d'influence de l'antériorité de la voyelle qui précède.

Afin de comparer l'effet de l'antériorité théorique à celui de l'antériorité empirique, nous avons déterminé quelles voyelles étaient phonétiquement antérieures ou postérieures en fonction du locuteur. La Figure 3 montre pour chaque locuteur le point le plus haut de la langue lors de la production des neuf voyelles issues des mots-tests. Pour la classification empirique des voyelles comme antérieure ou postérieure, une séparation a été appliquée pour chaque locuteur à partir de la valeur sur l'axe horizontal qui est à mi-chemin entre le point de la voyelle la plus postérieure et celui de la voyelle la plus antérieure.

<figure><img src="image_163.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Caractère antérieur (gris) ou postérieur (noir) de la voyelle déterminé par le point le plus haut de la langue pour chaque participant. Code participants : 1ère lettre, langue maternelle (F : français, A : anglais); 2e lettre, genre (F : femme ; H : homme); 3e lettre, accent (A : américain ; B : britannique)</figcaption></figure>

Le seul modèle qui présentait un effet significatif dans la Table 3 était celui qui avait pour variable dépendante la valeur x du centre de gravité de la langue. En prenant le même modèle, mais en remplaçant le caractère antérieur-postérieur théorique par celui que nous venons de déterminer empiriquement grâce au point le plus haut de la langue, le nouveau modèle renvoie un même effet significatif du caractère antérieur-postérieur ($F_{(1,106)} = 9,96854 \ p < 0,005$). Le meilleur modèle est celui qui a pour facteur le caractère antérieur-postérieur théorique ($AIC = 423, BIC = 444$; comparé au modèle avec antériorité empirique : $AIC = 436, BIC = 457$).
# 4 Discussion

À la question de savoir si des locuteurs non-natifs de l'anglais peuvent acquérir un geste articulatoire absent de leur L1 et n'ayant qu'un rôle allophonique dans la L2, nos résultats indiquent que oui ; et cela, y compris pour des apprenants tardifs. En dépit des limites imposées par une supposée période critique pour l'acquisition de la phonologie d'une L2 (Birdsong, 2018), une certaine plasticité reste disponible à l'adolescence, y compris pour des détails phonétiques dont l'absence n'entraverait pas la compréhension, comme le /l/ sombre de notre étude ou le VOT du français par des anglophones dans l'étude de Birdsong (2003). Les /l/ produits en coda montrent également un effet de coarticulation selon l'antériorité de la voyelle qui précède : le geste dorsal du /l/ sombre est antériorisé si la voyelle est antérieure, et sa rétraction plus marquée si la voyelle est postérieure. Les locuteurs d'anglais L2 de cette étude ne présentent cependant pas le même effet de la longueur phonologique de la voyelle sur le geste postérieur du /l/ que celui rapporté chez les natifs (Sproat & Fujimura, 1993). Toutefois, nos résultats sont à généraliser avec prudence : les locuteurs de notre étude sont des apprenants avancés, qui plus est spécialistes de phonétique de l'anglais. Examiner ces mêmes effets de coarticulation auprès d'apprenants de niveau intermédiaire aurait un intérêt pédagogique certain pour l'enseignement de la prononciation en anglais L2. Dans une étude acoustique, Chung & Kim (2021) trouvent par exemple que /ɔ:l, ɔ:l/ sont des contextes qui favorisent l'acquisition du /l/ sombre pour les apprenants coréen L1-anglais L2. Dans le même ordre d'idée, en laissant plus de temps pour la réalisation du /l/ sombre, une rime longue pourrait également constituer un contexte de production plus accessible par les apprenants de l'anglais. Nous avons utilisé comme facteur la dichotomie « théorique » entre voyelles phonologiquement longues et brèves en anglais britannique ; un prolongement logique de cet aspect consistera à examiner le signal acoustique pour calculer des durées phonétiques précises des voyelles et mesurer leur impact sur l'articulation du /l/. Notre analyse pourra aussi bénéficier d'une description plus précise du caractère antérieur-postérieur des voyelles. La meilleure performance du modèle utilisant l'antériorité théorique plutôt qu'empirique suggère que le point le plus haut de la langue, pourtant utilisé comme critère discriminant pour les voyelles dans les manuels de phonétique (par ex. Roach (2007)), est un piètre descripteur. Par exemple, dans la Figure 3 pour la locutrice FFA, la proximité du point le plus haut pour GOOSE et FLEECE occulte la configuration de la langue plus postérieure pour GOOSE que FLEECE. Utiliser par exemple le centre de gravité saurait mieux tenir compte de cette différence.

# 5 Conclusion

Notre étude visait à analyser l'articulation du /l/ sombre de l'anglais chez des locuteurs avancés français L1-anglais L2. Nous avons confirmé que nos participants présentaient l'alternance allophonique attendue : /l/ clair en attaque de syllabe, et sombre en coda. Nous avons ensuite déterminé que l'articulation du /l/ sombre de l'anglais était influencée par l'antériorité de la voyelle précédente, mais pas par la longueur de la rime, contrairement au schéma observé chez les natifs. Nos résultats indiquent une influence de l'antériorité de la voyelle sur le /l/ en coda, avec un geste dorsal plus marqué après une voyelle postérieure. En autorisant la visualisation de l'intégralité de la langue tout en rendant possible l'analyse de la succession des gestes articulatoires du /l/ anglais, l'IRM-HRT nous a permis de caractériser en détail la réalisation d'un son complexe de l'anglais par une locutrice anglophone et trois francophones locuteurs avancés d'anglais L2.
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# Evaluation de la dysarthrie parkinsonienne en lecture par la mesure de la déviation phonologique perçue : effets de la sévérité et du traitement dopaminergique

Alain Ghio¹, Muriel Lalain¹, Cindy Defais¹, Alexia Brevet¹, Manon Jayr¹, Danielle Duez¹, Marie Rebourg¹, Corinne Fredouille², Virginie Woisard³, François Viallet¹,⁴

(1) Aix Marseille Univ, CNRS, LPL, Aix-en-Provence, France

(2) Laboratoire Informatique d'Avignon, Univ. Avignon

(3) UT2J, LNPL URI EA 4156 & CHU Toulouse

(4) Service de neurologie, CH du Pays d'Aix, Aix-en-Provence, France
alain.ghio@univ-amu.fr, muriel.lalain@univ-amu.fr

## RESUME

La perte d'intelligibilité chez des patients atteints de troubles de la production de la parole est un élément important du bilan orthophonique. Nous proposons un test fondé sur des séquences délexicalisées de type Voyelle-Consonne-Voyelle ainsi que sur des voyelles isolées extraites automatiquement d'un corpus de lecture. 12 locuteurs contrôles et 30 patients atteints de la maladie de Parkinson ont participé à l'expérience. Pour chaque locuteur, nous avons extrait automatiquement 50 séquences VCV et 50 voyelles isolées qui ont été soumises à l'identification par des auditeurs. La mesure de l'intelligibilité est fondée sur le comptage du nombre de traits phonémiques mal perçus par les auditeurs (Perceived Phonological Deviation = PPD). Nos résultats montrent une différence significative entre le groupe contrôle et les patients. Nous n'observons aucun effet lié au traitement dopaminergique. En revanche, nous observons une augmentation du PPD en fonction de la sévérité de la dysarthrie évaluée cliniquement par le neurologue.

## ABSTRACT

**Assessment of Parkinsonian dysarthria in reading by measuring perceived phonological deviation: effects of severity and dopaminergic treatment**

The loss of intelligibility in patients with speech production disorders is an important element of the speech therapy assessment. We propose a test based on delexicalized sequences as Vowel-Consonant- Vowel type as well as on isolated vowels automatically extracted from a reading corpus. 12 control speakers and 30 patients suffering from Parkinson's disease participated in the experiment. For each speaker, we automatically extracted 50 VCV sequences and 50 isolated vowels which were submitted for identification by listeners. The measurement of intelligibility is based on counting the number of phonemic features misperceived by listeners (Perceived Phonological Deviation = PPD). Our results show a significant difference between the control group and the patients. We do not observe any effect linked to dopaminergic treatment. On the other hand, we observe an increase in PPD depending on the severity of dysarthria assessed clinically by the neurologist.

**MOTS-CLES** : phonétique clinique, maladie de Parkinson, dysarthrie, intelligibilité

**KEYWORDS** : clinical phonetics, Parkinson's disease, dysarthria, intelligibility

<figure><img src="image_164.png" /></figure>
# 1 L'intelligibilité dans la maladie de Parkinson

## 1.1 La maladie de Parkinson, ses symptômes, ses traitements

La maladie de Parkinson (MDP) est une pathologie neurodégénérative qui se caractérise par la disparition progressive de cellules dans les ganglions de la base (substance noire des noyaux gris centraux). La principale conséquence de cette perte neuronale est la réduction de la production de dopamine, un neurotransmetteur dans une région essentielle au contrôle des mouvements (Kalia et al., 2015). La maladie de Parkinson est donc avant tout une maladie qui affecte les fonctions motrices. D'après le (GBD, 2016), environ 120 000 personnes sont atteintes par cette maladie en France en 2016 et 6 millions à travers le monde.

Parmi les symptômes moteurs de la maladie, on observe fréquemment une dysarthrie, qui est un trouble de la réalisation motrice de la parole dont l'origine est une lésion du système nerveux central ou périphérique (Pinto et al., 2010). (Pahwa et al. 2007) estiment que 90% des patients parkinsoniens sont touchés par un trouble de la parole, hypokinétique dans le cas de la MDP. La parole parkinsonienne est souvent caractérisée par une insuffisance prosodique avec une faible modulation de l'intensité et de la hauteur et une diminution de l'accentuation, un débit variable avec des ralentissements et accélérations paroxystiques, une imprécision des consonnes notamment occlusives, et une voix à la fois soufflée et éraillée (Pinto et al., 2010).

La perte d'intelligibilité présente dans la maladie peut avoir un fort impact sur la qualité de vie des malades. Ainsi, Miller et al. (2011) ont mis en évidence une auto perception négative chez les patients parkinsoniens atteints de dysarthrie, exprimant leur frustration et un sentiment de compétences amoindries dans leurs capacités de communication.

Le traitement pharmacologique par lévodopa est considéré comme le traitement de référence pour la maladie de Parkinson (De Letter et al., 2005). Il agit essentiellement sur les symptômes moteurs de la maladie en atténuant la bradykinésie, la rigidité et les tremblements. Concernant l'intelligibilité de la parole, l'effet du traitement dopaminergique reste variable d'un sujet à l'autre (De Letter et al., 2005).

## 1.2 La mesure de l'intelligibilité en pratique clinique

(Kent et al., 1989) distinguent deux approches différentes pour évaluer l'intelligibilité de la parole :
- une évaluation subjective faite par des cliniciens qui écoutent le patient et proposent une note sur une échelle standardisée (ex : 5/10).

- une approche décrite comme plus « objective » d'identification perceptive d'éléments (des mots) qui se mesure généralement par le pourcentage d'éléments correctement reconnus par un auditeur

Les évaluations subjectives sont répandues en pratique clinique essentiellement parce qu'elles sont faciles à réaliser. Cette approche est similaire à celle utilisée dans l'évaluation de la qualité de la voix où les cliniciens jugent subjectivement la performance (0 = normal, 1 = léger trouble, 2 = trouble modéré, 3 = trouble sévère). Il s'agit plus d'un jugement « esthétique » que d'un processus linguistique. La subjectivité de l'auditeur introduit une variable très difficile à contrôler. Ce phénomène a été largement étudié dans les évaluations de la qualité vocale, où la fiabilité inter-evaluateurs est notoirement faible. Il en va de même pour l'intelligibilité où l'évaluation subjective est imparfaite, notamment en raison du faible accord entre les auditeurs (McHenry, 2011).

Dans le cas de l'identification d'items, il s'agit pour le patient de lire une liste de mots issus de tests standardisés pendant que le clinicien retranscrit ce qu'il a compris (Enderby 1983 ; Auzou et al., 2006). Les transcriptions des cliniciens sont ensuite confrontées à la liste initiale ; un comptage des bonnes réponses permet d'obtenir une note globale. Les limitations de ce type de test résident dans la capacité des auditeurs à restaurer les séquences distordues. Cet effet est d'autant plus fort que les auditeurs ont une connaissance forte des mots utilisés dans le test et que ces mots sont peu ambigus et donc fortement prédictibles. C'est généralement le cas des orthophonistes qui peuvent faire un usage si
important de ces listes qu'elles finissent par les connaître par cœur. La BECD par exemple ne comporte que 50 mots (Auzou et al., 2006). Les travaux de Rebourg (2022) ont mis en évidence des biais d'apprentissage par les auditeurs lors de l'utilisation de listes courtes de mots avec au final des résultats d'évaluation pouvant varier du simple au double. Le biais lié à cette connaissance et donc à la forte influence des mécanismes perceptifs descendants est un score d'intelligibilité surévalué car la restauration phonémique de l'auditeur rend « transparentes » les distorsions de production (Lalain et al, 2020). Il en résulte une sensibilité insuffisante au changement à cause de cette restauration phonémique chez les auditeurs.

Afin de limiter ces biais, nous proposons donc un test fondé sur des éléments délexicalisés sous la forme de séquences de type Voyelle-Consonne-Voyelle (VCV) où seule la consonne est évaluée ainsi que sur des voyelles isolées (VOY) extraites automatiquement d'un corpus de lecture. Nous nous positionnons donc sur une définition restreinte de l'intelligibilité entendue comme la quantité de parole comprise uniquement à partir d'informations issues du signal acoustique (Ghio et al., 2021). Cette définition permet de distinguer cette notion de la compréhensibilité qui elle, intègre toutes les informations possibles à la disposition de l'auditeur, notamment indépendantes du signal acoustique. Cette évaluation est proche de ce qui a pu être fait à partir de pseudomots.(Lalain et al., 2020). Le travail exposé ici présente l'avantage de se fonder sur des séquences de parole continue, plus naturelle que la production de pseudomots artificiels. Nous faisons l'hypothèse que la mesure de la déviation phonologique perçue (Lalain et al., 2020) dans ce cadre de parole continue rendra compte de la sévérité du trouble de la parole et donc de la perte d'intelligibilité.

# 2 Matériel et méthode

## 2.1 Locuteurs

Dans cette étude, nous avons sélectionné les locuteurs à partir de la base de données AHN du service de neurologie du Centre Hospitalier du Pays d'Aix (Ghio et al., 2012). Nous avons sélectionné 12 locuteurs contrôles et 30 patients atteints de la maladie de Parkinson (MDP). L'âge moyen du groupe contrôle était de 58 ans (de 43 à 68 ans, écart-type de 6.9 ans).

L'âge moyen du groupe MDP était de 63.5 ans (de 49 à 81 ans, écart-type de 8.8 ans). Chez les patients, la durée de la maladie était en moyenne de 11 ans (de 2 à 30 ans, écart-type de 5.1 ans). Tous les patients étaient traités par L-dopa de façon usuelle. Pour observer de façon plus nette les effets de la MDP, tous les patients avaient été sevrés de médicament pendant plus de 12 heures, délai usuel pour annuler les effets pharmacologiques. Il s'agissait de la situation OFF dopa. Une fois l'examen clinique et les enregistrements effectués en situation OFF dopa, les patients recevaient leur dose usuelle de dopa et le protocole était répété une heure après en situation ON dopa.

Avant l'enregistrement, l'évaluation motrice de chaque patient avait été menée par un neurologue à l'aide de l'échelle UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Score). Ce score UPDRS moteur (section III) sert surtout de mesure pour quantifier la progression de la maladie. L'item n°18 de cette échelle est particulièrement informatif car il indique la sévérité de la dysarthrie dans une approche subjective clinique avec les conventions suivantes: 0=normal; 1=légère perte d'expression, de diction et / ou de volume; 2=monotone, flou, mais compréhensible, modérément altéré; 3=déficience marquée, difficile à comprendre; 4=inintelligible.

Sur nos données, le score UPDRS moyen de déficit moteur en situation OFF était de 33.1 (σ=8.8), ce qui correspond à une maladie installée. Une heure après la prise de L-dopa (situation ON), le score UPDRS moyen était de 14.0 (σ=8.5), ce qui correspond à une amélioration de plus de 50% par rapport à la situation OFF, amélioration notable qui valide la dépendance à la dopa des patients sélectionnés. Au niveau de la sévérité de la dysarthrie, nous disposions de l'item 'parole' (n°18) de l'UPDRS, qui était en moyenne de 1.4 (σ=0.66) en situation OFF et de 0.98 (σ=0.87) en situation ON. Nos locuteurs avaient donc une altération légère de la parole, significativement plus dégradée en OFF (p < 0.05). Il
est important de préciser que cette évaluation n’est pas aveugle, le neurologue connait le patient ainsi que son état pharmacologique.

Parallèlement, nous disposions d’évaluations subjectives récoltées auprès d’un jury de 4 phoniatres/orthophoniste du CHU Toulouse. La tâche de cette évaluation était de donner en aveugle un score entre 0 (parole inintelligible) et 10 (parole normale) en écoutant la lecture des patients et des sujets contrôles. Le score de sévérité ainsi obtenu était en moyenne à 7.85 (σ=1.25) pour le groupe MDP-OFF, 7.46 (σ=1.47) pour MDP-ON et 9.56 (σ=0.44) pour le groupe Contrôle.

## 2.2 Corpus

Tous les locuteurs ont lu les premiers paragraphes du texte de la « chèvre de M. Seguin » d’Alphonse Daudet à hauteur, intensité et vitesse confortable. Les enregistrements se sont déroulés dans une pièce calme du Centre Hospitalier du Pays d’Aix avec un microphone AKG C520 alimenté par le dispositif EVA2 (Ghio et al., 2012). Le format des fichiers audio est un codage en 16 bits avec une fréquence d’échantillonnage de 25 kHz. L’objectif ensuite était d’extraire de ces lectures des séquences Voyelle-Consonne-Voyelle où la consonne est la cible, ainsi que des voyelles isolées.

Un travail préalable de sélection des items a été effectué par Defais (2021). Les consonnes cibles ont été choisies dans des contextes où elles étaient en position intervocalique. Pour les voyelles isolées, nous avons exclu les schwas. Nous nous sommes limités au début du texte car certains centres hospitaliers effectuent la lecture avec une version raccourcie du document. Nous avons décidé de sélectionner 50 séquences VCV et 50 voyelles isolées dans cette partie de texte.

La Table 1 fournit la liste des items retenus. La ligne « Ortho » est la transcription orthographique syllabique du texte. La ligne « Phono » est la transcription phonétique de la syllabe (norme de codage du LIA, Avignon). La ligne « Label VCV » est l’identifiant de la séquence consonantique sélectionnée, la ligne « Label VOY » est l’identifiant de la voyelle isolée. Ainsi, l’item « euGGin-02» cible la consonne [g] en contexte [Ø] et [ẽ]. Cet élément est la 2ème séquence VCV sélectionnée et se situe sur le mot « Seguin ». De même, l’item « in-02 » correspond au [ẽ] de « Seguin ». C’est la 2ème voyelle sélectionnée.

<table><caption>Table 1 : Sélection des séquences VCV et des voyelles isolées dans le début du texte de la « chèvre de Monsieur Seguin » d’Alphonse Daudet (Defais, 2021)</caption><thead><tr><th></th><th>Ortho</th><th>Mon</th><th>sieur</th><th>Se</th><th>guin</th><th>n'a</th><th>vait</th><th>ja</th><th>mais</th><th>(z) eu</th><th>de</th><th>bo</th><th>nheur</th><th>a</th><th>vec</th><th>ses</th><th>chè</th><th>vres.</th><th>ll</th><th>les</th><th>per</th></tr></thead><tbody><tr><td>Phono</td><td>mm eu</td><td>ss vy eu</td><td>ss eu</td><td>gg in</td><td>nn aa</td><td>naa-03</td><td>aaVai-04</td><td>ij aa</td><td>mm ei</td><td>zz uu</td><td>dd eu</td><td>bb oo</td><td>nn oe rr</td><td>aa</td><td>wai kk</td><td>ss ai</td><td>ch ai</td><td>wrr</td><td>ll ii</td><td>ll ei</td><td>pp ai rr</td></tr><tr><td>LabelIVCV</td><td>-</td><td>-</td><td>euSSeu-01</td><td>euGan-02</td><td>inNnaa-03</td><td>-</td><td>-</td><td>aiJJa-05</td><td>aaMMei-06</td><td>eiZZau-07</td><td>uuDDeu-08</td><td>euBBoo-09</td><td>ooNnoe-10</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aiCHai-12</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>eiPPai-13</td></tr><tr><td>LabelVoy</td><td>-</td><td>eu-01</td><td>-</td><td>in-02</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>uu-03</td><td>-</td><td>oo-04</td><td>oe-05</td><td>aa-06</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>ai-09</td></tr><tr><td>Ortho</td><td>dait</td><td>tou</td><td>tes</td><td>de</td><td>la</td><td>mè</td><td>me</td><td>fa</td><td>çon;</td><td>un</td><td>beau</td><td>ma</td><td>tin,</td><td>e</td><td>les</td><td>ca</td><td>ssaient</td><td>leur</td><td>cor</td><td>de,</td></tr><tr><td>Phono</td><td>dd ei</td><td>tt ou</td><td>tt</td><td>dd eu</td><td>ll aa</td><td>mm al</td><td>mm eu</td><td>fa aa</td><td>ss on</td><td>in</td><td>bb au</td><td>mm aa</td><td>tt in</td><td>ai</td><td>ll eu</td><td>kk aa</td><td>ss ai</td><td>ll oe rr</td><td>kk oo rr</td><td>dd</td></tr><tr><td>LabelIVCV</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aaMMai-14</td><td>-</td><td>euFTau-15</td><td>aaSSon-16</td><td>-</td><td>inBBau-17</td><td>auNMaa-18</td><td>aaTTin-19</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aaSSai-21</td><td>aiLLoe-22</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelVoy</td><td>-</td><td>ou-10</td><td>-</td><td>-</td><td>aa-11</td><td>al-12</td><td>-</td><td>-</td><td>on-13</td><td>-</td><td>in-14</td><td>au-15</td><td>in-17</td><td>ai-18</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>oe-19</td><td>oo-20</td><td>-</td></tr><tr><td>Ortho</td><td>s'en</td><td>n a</td><td>llait</td><td>dans</td><td>la</td><td>mon</td><td>tagne</td><td>et</td><td>là</td><td>- haut</td><td>ke</td><td>loup</td><td>kes</td><td>man</td><td>geait.</td><td>Ni</td><td>les</td><td>ca</td><td>resses</td><td>de</td></tr><tr><td>Phono</td><td>ss an</td><td>nn aa</td><td>ll ei</td><td>dd an</td><td>ll aa</td><td>mm on</td><td>tt aa nn vy</td><td>ei</td><td>ll aa</td><td>- au</td><td>ll eu</td><td>euLLou-29</td><td>eiMMan-30</td><td>aiJJa-31</td><td>nn ii</td><td>ll ai</td><td>kk aa</td><td>rr ai ss</td><td>dd eu</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelIVCV</td><td>-</td><td>-</td><td>anLLei-23</td><td>eiDDan-24</td><td>anLLaa-25</td><td>aaMMon-26</td><td>onTTau-27</td><td>-</td><td>eiLLaa-28</td><td>-</td><td>eu-26</td><td>ou-27</td><td>an-28</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aiKKaa-33</td><td>aaRRai-34</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelVoy</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>an-22</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aa-24</td><td>- au-25</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Ortho</td><td>leur</td><td>mai</td><td>tre</td><td>ni</td><td>la</td><td>peur</td><td>du</td><td>koup,</td><td>rien</td><td>ne</td><td>les</td><td>ke</td><td>te</td><td>naa.</td><td>Cé</td><td>tag</td><td>pa</td><td>rait</td><td>t- il</td><td>des</td></tr><tr><td>Phono</td><td>ll oe rr</td><td>mm ai</td><td>tt rr</td><td>ni</td><td>ll aa</td><td>pp oe rr</td><td>dd uu</td><td>-</td><td>ll ou</td><td>rr yy in</td><td>nn eu</td><td>rr eu</td><td>tt eu</td><td>nn ai</td><td>ss ai</td><td>tt ai</td><td>pp aa</td><td>rr ai</td><td>tt ii ll</td><td>dd ei</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelIVCV</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>aaPPoe-35</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>inNNeu-36</td><td>-</td><td>eiRRReu-37</td><td>-</td><td>euNNai-38</td><td>-</td><td>aiTTai-39</td><td>aiPPa-40</td><td>aaRRai-41</td><td>aiTTii-42</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelVoy</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>oe-33</td><td>uu-34</td><td>-</td><td>ou-35</td><td>- in-36</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Ortho</td><td>chè</td><td>vres</td><td>in</td><td>dé</td><td>pen</td><td>dan</td><td>tes,</td><td>vou</td><td>lant</td><td>à</td><td>tout</td><td>prix</td><td>le</td><td>grand</td><td>air</td><td>et</td><td>la</td><td>li</td><td>ber</td><td>té.</td></tr><tr><td>Phono</td><td>ch ai</td><td>wrr in</td><td>-</td><td>dd ei</td><td>pp an</td><td>dd an</td><td>tt eu</td><td>vv ou</td><td>ll an</td><td>aa</td><td>-</td><td>pp rr ii</td><td>ll eu</td><td>gg rr an</td><td>tt ai rr</td><td>ai</td><td>ll an</td><td>ll ii</td><td>bb ai rr</td><td>tt ei</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelIVCV</td><td>eiCHai-43</td><td>-</td><td>-</td><td>inDDei-44</td><td>eiPPan-45</td><td>anDDan-46</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>LabelVoy</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>ei-42</td><td>an-43</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>ou-44</td><td>- an-45</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

L’aspect raccourci du texte ne permet pas d’avoir un inventaire équilibré des phonèmes (Table 2) avec notamment un déficit de [g], [f] et [z], qui n’apparaissent qu’une fois dont une fois en contexte de liaison non systématique pour le [z].

<table><caption>Table 2 : nombre d'occurrences des consonnes et des voyelles dans le corpus</caption><thead><tr><th>p</th><th>t</th><th>k</th><th>b</th><th>d</th><th>g</th><th>f</th><th>s</th><th>ʃ</th><th>v</th><th>z</th><th>ʒ</th><th>m</th><th>n</th><th>l</th><th>R</th></tr></thead><tbody><tr><td>4</td><td>6</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td><td>5</td><td>6</td><td>3</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>i</th><th>Y</th><th>e</th><th>ø</th><th>ε</th><th>œ</th><th>a</th><th>o</th><th>ɔ</th><th>u</th><th>ã</th><th>ê</th><th>ð</th></tr></thead><tbody><tr><td>6</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>6</td><td>4</td><td>6</td><td>2</td><td>2</td><td>5</td><td>6</td><td>5</td><td>2</td></tr></tbody></table>
## 2.3 Préparation des stimuli

Dans l'étude de (Duez et al., 2020), les stimuli avaient été repérés manuellement. Cette approche bien que précise et fiable nécessite un très long travail pour espérer ensuite un usage courant en orthophonie. Nous avons donc pris le parti d'utiliser des techniques d'alignement automatique forcé ne nécessitant que peu de manutention. Un tel principe pourrait être utilisé en situation clinique. Le principe est le suivant :

- un opérateur réécoute le texte lu et annote si nécessaire les disfluences par rapport à une lecture totalement congruente au texte. Il s'agit principalement de répétitions ou d'élisions.

- le texte est ensuite phonétisé et les frontières des phonèmes sont posées automatiquement par le biais de l'aligneur du laboratoire d'informatique d'Avignon

- les séquences cibles sont repérées dans le flux et extraites de façon automatique

Pour les séquences VCV où seule la consonne va être évaluée, le critère est de prendre comme début le milieu de la voyelle précédant la consonne et comme fin le milieu de la voyelle suivant la consonne (FIGURE 1). Du fait de la présence de pauses, nous avons décidé d'intégrer aussi des séquences de type Pause + Consonne + moitié de Voyelle. Le début de la séquence est alors le début de la consonne. Pour les voyelles isolées, le stimulus est contraint par les bornes de la voyelle. Pour éviter les effets de bords des débuts et fin des stimuli, nous avons appliqué un fade-in de 10 ms et un fade-out de 10 ms avec le logiciel Sox.

Une vérification manuelle de l'alignement auto a été menée sur 4 locuteurs contrôles et 4 Patients MDP; nous avons relevé 1% d'erreurs sur les sujets contrôles et 5% sur les patients, pourcentages que nous considérons comme acceptable au regard de la quantité de données traitées.

<figure><img src="image_165.png" /><figcaption>FIGURE 1: Résultat de l'alignement phonétique de la lecture et mise en évidence des séquences VCV cibles et des voyelles isolées</figcaption></figure>

## 2.4 Les tests de perception

Pour chaque locuteur, nous avons extrait automatiquement 50 séquences VCV et 50 voyelles isolées. L'ensemble des 3600 séquences [50 x (12 ctrl + 30 on-dopa + 30 off-dopa)] a été soumis à l'identification perceptive de la cible par 18 auditeurs naïfs francophones natifs ne présentant aucun trouble auditif ni visuel. L'expérience portait d'abord sur les 3341 consonnes puis sur les 3549 voyelles, certaines séquences étant non disponibles pour certains locuteurs (omission de mots, réduction de syllabes...) Ces tests ont eu lieu au Centre d'Expérimentation sur la parole (http://cep.lpl-aix.fr/) au Laboratoire Parole et Langage à Aix-en-Provence. La présentation des stimuli et le recueil des réponses étaient automatisés grâce au dispositif Perceval-Lancelot (André et al., 2003). Chaque auditeur, portant un casque audiophonique Superlux HD 681B, a transcrit 3 blocs de 185 éléments, soit 555 stimuli. L'intensité de lecture du son a été préréglée par l'auditeur pour être confortable et
optimale pour la tâche. La réponse était en choix forcé et l'auditeur cliquait sur le phonème qu'il estimait avoir perçu. Chaque test a commencé avec quatre stimuli d'entraînement. Chaque élément était présenté une fois automatiquement mais l'auditeur pouvait répéter la lecture deux fois. L'auditeur a eu une pause de 5 minutes entre les blocs. Au final, chaque stimulus a été écouté par 3 auditeurs différents afin d'augmenter la fiabilité de la tâche d'identification.

## 2.5 Prétraitement des données

Une fois les réponses recueillies, les phonèmes perçus ont été examinés par rapport au phonème cible. Nous appelons « score de déviation phonologique perçue » (Perceived Phonological Deviation, PPD) le nombre de traits phonétiques qui diffèrent entre le phonème attendu et la réponse donnée par l'auditeur. Un score de 0 signifie que le phonème a été correctement identifié. Un score de *N* signifie qu'il y avait *N* traits phonétiques mal identifiés. La décomposition en traits que nous avons choisie est celle publiée dans (Lalain et al., 2020). Plus le score PPD est faible, meilleure peut être considérée l'intelligibilité du locuteur. En effet, nous partons du postulat que nos auditeurs sont normentendants, que les conditions d'écoute sont optimales et donc que toute erreur de perception est liée à un problème de production de la parole chez le locuteur.

# 3 Résultats

Le score PPD d'un locuteur est la moyenne des scores obtenus sur toutes les écoutes des séquences relatives à ce locuteur (50 items x 3 auditeurs = 150 valeurs). Nous avons distingué le score obtenu sur les consonnes et celui obtenu sur les voyelles. Tous les tests statistiques ont été effectués dans l'environnement logiciel R version 4.2.1 Des modèles linéaires à effets mixtes (fonction lmer) ont été utilisés pour analyser les scores PPD considérés comme une variable continue. Etant donnée la structure 'within' chez les patients, que l'on retrouve dans le groupe DOP et OFF, le 'locuteur' a été pris comme random effect.

## 3.1 Effets du groupe et du traitement pharmacologique

Les distributions du PPD par groupe suivent des lois normales (test de Shapiro). Sur les consonnes, nos résultats montrent des différences significatives entre le groupe contrôle (moyenne PPD<sub>control</sub>=0.31) et les patients avec traitement ON dopa (moyenne PPD<sub>MDP-DOP</sub>=0.73) ou en situation de sevrage OFF dopa (moyenne PPD<sub>MDP-OFF</sub>=0.70). Nous n'observons aucun effet lié au traitement dopaminergique (FIGURE 2, gauche). Pour les voyelles, les tendances sont identiques mais avec des valeurs de PPD plus élevées (moyenne PPD<sub>control</sub>=0.86 ; moyenne PPD<sub>MDP-DOP</sub>=1.13 ; moyenne PPD<sub>MDP-OFF</sub>=1.09). Nous n'observons là aussi aucun effet lié au traitement dopaminergique (FIGURE 2, droite).

<figure><img src="image_166.png" /><figcaption>FIGURE 2: score PPD par groupe pour les consonnes (à gauche) et pour les voyelles (à droite)</figcaption></figure>
## 3.2 Effets liés à la sévérité de la dysarthrie

Le nombre de patients ayant une dysarthrie sévère (grade 3 pour l’item parole de l’UPDRS) étant insuffisant (N=3), nous avons regroupé les patients de grade 2 et 3. Ce regroupement permet d’avoir des groupes équilibrés en nombre d’éléments et distribués en loi normale (test de shapiro). Nous observons (FIGURE 3) une augmentation du PPD en fonction de la sévérité de la dysarthrie. Pour les consonnes, PPD<sub>control</sub>=0.31 ; PPD<sub>park0</sub>=0.56 ; PPD<sub>park1</sub>=0.64 ; PPD<sub>park2+</sub>=0.94. Les différences sont significatives entre le groupe Contrôle et les groupes PARK, de même entre le groupe Park2+ et les autres groupes. En revanche, les différences entre le groupe PARK0 et PARK1 ne sont pas significatives.

Sur les voyelles, les résultats vont dans le même sens mais les différences entre les groupes sont moins marquées : PPD<sub>control</sub> =0.86 ; PPD<sub>park0</sub>=0.97 ; PPD<sub>park1</sub>=1.08 ; PPD<sub>park2+</sub>=1.26. Les différences sont significatives entre le groupe Contrôle et les groupes PARK1 et PARK2+. En revanche, la différence entre le groupe Contrôle et le groupe PARK0 n’est pas significative. De même, nous n’observons aucune différence significative entre les groupes Park.

<figure><img src="image_167.png" /><figcaption>FIGURE 3: Score PPD en fonction de l’item parole de l’UPDRS pour les consonnes (à gauche) et pour les voyelles (à droite)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_168.png" /><figcaption>FIGURE 4: Score PPD en fonction de la sévérité de la dysarthrie pour les consonnes (à gauche) et pour les voyelles (à droite)</figcaption></figure>
Si nous corrélons le score PPD avec les évaluations subjectives récoltées auprès d'un jury de 4 phoniatres/orthophonistes du CHU Toulouse (cf § 2.1 Locuteurs), nous obtenons un coefficient de corrélation de Pearson r = -0.84 pour les consonnes et r = -0.78 pour les voyelles (FIGURE 4).

# 4 Discussion et conclusion

Ces résultats valident notre méthode d'évaluation perceptive. Comme cette méthode est fondée sur du décodage acoustico-phonétique, opération fonctionnelle dans la perception de la parole, cela permet de réduire l'impact des biais perceptifs classiques, minimisant ainsi une forme de subjectivité indésirable dans un cadre d'évaluation clinique. Cette étude valide la proposition de Duez et al. (2020) sur un corpus important et dans une approche semi-automatique. Nous confirmons aussi la pertinence des consonnes par rapport aux voyelles pour la mesure de l'intelligibilité de la parole. En effet, que ce soit dans la capacité de distinguer la gravité du trouble moteur ou dans les corrélations avec des indices de sévérité, le recours aux consonnes permet une meilleure observation des différences.

D'un point de vue clinique, nous n'observons pas d'effet lié au traitement pharmaceutique à la dopa. Soit notre mesure n'est pas assez fine pour refléter l'effet du traitement, soit le traitement lui-même n'a pas d'effet sur la parole. A ce sujet, l'impact du traitement dopaminergique sur la parole reste controversé dans la littérature, notamment sur l'intelligibilité (De Letter et al., 2005).

L'obtention d'un PPD sur de la lecture et donc sur de la parole continue enlève les réticences que l'on a pu observer dans l'usage de séquences délexicalisées de type pseudo mots (Lalain et al., 2020). En effet, l'usage de pseudomots n'est pas naturel contrairement à une tache de lecture.

Au niveau de la clinique orthophonique, l'outil d'évaluation avec les scores PPD permettrait d'obtenir une évaluation précise de l'intelligibilité du patient parkinsonien. De plus, la mise en évidence des phonèmes altérés pourrait orienter les objectifs de la prise en soins. Le recours à des procédés semi-automatiques s'avère possible et ouvre donc des pistes à un usage réel.

Dans le cadre du projet ANR Rugbi, nous avons appliqué cette méthode sur un corpus plus vaste de 316 locuteurs (111 CTRL +205 patients ON/OFF). Les données sont en cours de traitement. Bien qu'imparfait, le repérage automatique des séquences cibles reste efficace et cela nous conduit à imaginer, à terme, de proposer une version utilisable par les orthophonistes en cabinet pour tous les patients ayant des troubles de la production de la parole. La prise en compte de la dimension prosodique est une perspective que nous envisageons à l'avenir ainsi que de la dimension compréhensibilité qui, elle, met les mécanismes de décodage acoustico-phonétique en contexte communicationnel.

# Remerciements

Cette recherche a été financée en partie par le projet ANR-18-CE45-0008 RUGBI, de l'Agence nationale de la recherche, ainsi que par un BQR LPL. Les auteurs tiennent à remercier Alain Purson et Ludovic Jankowksi pour leur assistance lors de l'enregistrement des patients ainsi que le personnel du CEP pour leur assistance dans l'expérience perceptive.

# Références

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# Évaluation perceptive de l'anticipation de la prise de parole lors d'interactions dialogiques en français

Rémi Uro¹,², Albert Rilliard², David Doukhan¹, Marie Tahon³, Antoine Laurent³

(1) Institut National de l'Audiovisuel, Paris, France.

(2) Université Paris Saclay, CNRS, LISN, France.

(3) LIUM, Le Mans Université, France.

{ruro,ddoukhan}@ina.fr albert.rilliard@lisn.fr,

{marie.tahon,antoine.laurent}@univ-lemans.fr

## RÉSUMÉ

Cette étude présente un test perceptif évaluant les indices permettant la planification de la prise de parole lors d'interactions orales spontanées. Des Unités Inter-Pauses (IPU) ont été extraites de dialogues du corpus REPERE et annotées en terminalité. Afin de déterminer quels paramètres affectent les jugements de la possibilité de prendre la parole, les stimulus ont été présentés sous forme audio ou textuelle. Les participant·es devaient indiquer la possibilité de prendre la parole « Maintenant », « Bientôt » ou « Pas encore », à la fin des IPU tronqués de 0 à 3 mots prosodiques. Les participant·es sont moins susceptibles de prendre la parole pour les frontières non terminales en modalité audio que textuelle. La modalité audio permet également d'anticiper une fin de tour de parole au moins trois mots avant sa fin, tandis que la modalité textuelle permet moins d'anticipation. Ces résultats soutiennent l'importance des indices contenus dans la parole pour la planification des interactions dialogiques.

## ABSTRACT

A perceptual evaluation of the anticipation of turn-taking in French dialogic interactions

This study presents a perceptual test evaluating the cues allowing for turn-taking planning in French spontaneous interactions. Inter-Pausal Units (IPUs) were extracted from dialogues from the REPERE corpus and annotated with regard to terminality. In order to determine which parameters affect the possibility of turn-taking, stimuli were presented with audio-only or text-only modality. Participants had to indicate whether they could take the floor "Now", "Soon" or "Wait" after an IPU with 0 to 3 prosodic words removed. Participants were less likely to take the floor for non-terminal boundaries with the audio modality than with the text one. The audio modality also allows for the anticipation of the end of a turn up to three words before its end, while the text modality allows for less anticipation. These results support the importance of speech cues for the planning of dialogic interactions.

**MOTS-CLÉS** : Tour de parole, analyse de conversation, évaluation perceptive, TRP.

**KEYWORDS**: Turn-taking, conversation analysis, perceptual evaluation, interruption, TRP.

# 1 Introduction

Lors des interactions parlées, la gestion des tours de parole est critique pour intervenir au moment adéquat : sans couper la parole de son interlocuteur et sans laisser trop de silence (Bosch et al., 2005;

<figure><img src="image_169.png" /></figure>
Stivers et al., 2009; Levinson & Torreira, 2015). Il est fondamental pour cela d'anticiper ces moments pertinents de prise de parole (communément appelés TRP - Transition Relevance Places (Sacks et al., 1974)) pour planifier son énoncé (Levinson, 2016). L'étude de ces phénomènes répond à un grand nombre d'enjeux théoriques et applicatifs : analyse conversationnelle, description de comportements des locuteur·ices et des différences culturelles, conception de systèmes automatiques de gestion du dialogue pour les interactions Humain-Machine (Skantze, 2021).

Grosjean montre que la fin d'une phrase lue est prédictible grâce à des indices prosodiques (Grosjean, 1996). Les travaux de Magyari & de Ruiter (2012) sur des conversations téléphoniques en néerlandais démontrent la capacité des auditeur·ices à prédire si le tour de parole courant va se terminer ou continuer; cette capacité augmente plus on s'approche de la fin du tour. Les pauses sont également un aspect important de l'analyse conversationnelle. Avec la syntaxe et la prosodie, les pauses fournissent des indices robustes pour permettre la détermination automatique de la fin d'un tour de parole (Christodoulides, 2018). Gotoh & Renals (2000) montre que l'analyse de la durée des pauses permet une meilleure définition des frontières de phrases ("sentence boundaries") que des approches basées sur des modèles de langue, pour des contenus de médias audiovisuels anglophones. D'autres travaux, basé sur des conversations jouées ou des enregistrements téléphoniques, mettent en avant l'importance des indices visuels (Bi & Swerts, 2017) ou lexicaux (Hjalmarsson, 2011; Oliveira, 2008) dans la gestion des tours de parole. Les travaux de Gambi et al. (2015); De Ruiter et al. (2006) concluent à l'absence d'impact de l'intonation pour l'anticipation des fins de tour de parole. Ces différentes études travaillent sur des matériaux et des styles de parole divers (parole lue ou conversations téléphoniques, énoncés élicités), et dans différentes langues (anglais, néerlandais, français, etc.) dont certaines montrent des performances divergentes sur ces aspects (Grosjean, 1996). Il n'est donc pas clair quels sont les indices (prosodie, syntaxe, lexique, mouvements, etc.) les plus pertinents pour permettre des transitions fluides entre locuteur·ices en français.

Dans quelle mesure est-on capable d'anticiper le moment propice de prise de parole, et quels indices jouent dans cette décision ? Cet article présente une expérience visant à mieux comprendre entre les indices lexicaux et les indices transmis par le signal de parole, lesquels participent le plus à la capacité des auditeur·ices à anticiper les TRP, sur des énoncés de parole spontanée. Cette évaluation est fondée sur des segments de parole extraits semi-automatiquement de contenus de médias télévisuels présentant des interactions spontanées.

La Section 2 explique les processus de sélection et d'évaluation des données ainsi que le paradigme expérimental. Les résultats de perception sont en suite détaillés dans la Section 3 et discutés dans le contexte de la littérature en Section 4.

# 2 Méthode

## 2.1 Données

La tâche de perception envisagée consistait à présenter aux participant·es des unités de parole éventuellement tronquées de quelques mots à la fin, et de leur demander si, à la fin du stimulus, il leur semble possible de prendre la parole sans couper celle de leur interlocuteur·ice.
### 2.1.1 Sélection des unités

Les pauses étant des indices importants pour la segmentation de la parole, nous avons choisi d'utiliser des *Inter Pausal Units* (IPU, segment de parole entre deux pauses) –utilisées pour une variété de tâches d'analyse et de traitement de la parole (Levitan & Hirschberg, 2011; Prakash & Murthy, 2019; Bigi & Priego-Valverde, 2019)– comme unité de base pour cette étude.

Les IPU ont été extraites de REPERE (Giraudel et al., 2012), corpus composé d'émissions de TV diffusées en France entre 2011 et 2012. Nous avons sélectionné uniquement les programmes des émissions *BFMStory*, *EntreLesLignes* et *CaVousRegarde*, qui présentent des interactions conversationnelles. Une détection automatique des pauses a été préférée à une annotation manuelle afin de limiter les biais humains lors de la sélection, et se rapprocher de conditions d'une tâche finale entièrement automatique. Pour cela, une segmentation en locuteur a été réalisée avec LIUMSpkDiarization (Meignier & Merlin, 2010) et les segments obtenus (en supprimant tous ceux contenant de la parole superposée) ont été transcrits avec le système du LIUM basé sur Kaldi (Povey et al., 2011).

Les IPU ainsi obtenues sont les segments maximaux d'un-e même locuteur·ice entre deux pauses silencieuses, telles que prédites par LIUMSpkDiarization.

### 2.1.2 Annotation

Afin de proposer aux participant·es un ensemble varié d'IPU et d'éviter de leur faire évaluer le même extrait dans des conditions différentes, nous avons choisi de proposer aux participant·es deux IPU présentant les mêmes caractéristiques selon les facteurs contrôlés suivants : *Genre* du ou de la locuteur·ice (2 possibilités), *TRP* ou non à la fin de l'IPU (2 possibilités), *Modalité* de présentation du stimulus (2 possibilités, audio ou textuelle), et *Coupure* de 0 à 3 mots prosodiques (Nespor & Vogel, 2007; Wheeldon & Lahiri, 2002) à la fin de l'IPU (4 possibilités). Ainsi, un total de 64 (2 × Genre × TRP × Modalité × Coupure) IPU sont nécessaires.

Parmi les IPU obtenus automatiquement comme décrit ci-dessus, nous avons sélectionné un sous-ensemble d'IPU d'une durée de 6 à 12 secondes afin de limiter la complexité de l'étude. En raison du nombre restreint de femmes présentes dans le corpus REPERE, la durée maximale a été augmentée à 19 s pour les locutrices. Un certain nombre d'IPU a été retiré car présentant des questions ou des exclamations –exemples intéressants de TRP mais induisant un biais– ainsi que celles contenant des backchannels.

Les IPU sélectionnées ont été annotées par trois co-auteur·ices de cette étude, qui devaient pour chacune indiquer si elle faisait partie d'une conversation ou d'un monologue (e.g., présentation de nouvelles, discours, ...). Iels ont aussi annoté le type de frontière à la fin de chaque IPU pour différencier les fins terminales (présence de TRP) ou non-terminales (absence de TRP). Un total de 172 segments ont été annotés, résultant en un accord inter-annotateur de 0,70 pour le dialogue et 0,73 pour la terminalité (en utilisant le Kappa de Fleiss (Fleiss, 1971)) ce qui montre un accord substantiel pour ces deux tâches. Seuls les segments pour lesquels les trois annotateur·ices étaient d'accord ont été gardés. Les 64 IPU sélectionnées ont ensuite été traités manuellement afin de corriger la transcription automatique et déterminer les frontières des trois derniers mots prosodiques.

Des 32 IPU annotés comme terminales 22 apparaissaient en fin de tour dans l'émission originale et 10 apparaissaient à l'intérieur d'un tour de parole (i.e., la personne conserve la parole après). À l'inverse, sur les 32 IPU non terminales, 12 apparaissaient en fin de tour et 20 au sein d'un tour de
mais vous savez étant donné que les convocations sont attendues
étant donné que euh on a l' habitude de mettre la pression par
voie de presse à mon avis d' ici là on va | se | voir | souvent

FIGURE 1 – Exemple de transcription d’un énoncé utilisé dans l’expérience, les frontières de mots prosodiques sont représentées par le symbole « | »

parole. Du fait du faible nombre de femmes représentées dans le corpus REPERE, moins de locutrices différentes (20) que de locuteurs (27) sont présentes dans les stimulus.

La Figure 1 présente un exemple d'IPU transcrite avec les frontières de mots prosodiques de la fin représentées par le symbole « | ». Pour chaque IPU sélectionné, 8 versions différentes sont générées en découpant aux quatre positions différentes (0, 1, 2, ou 3 mots découpés) et en présentant dans les deux modalités (texte seul ou audio seul). Au final, un ensemble de 256 stimulus dont les caractéristiques sont présentées en Table 1, est utilisé durant le test.

<table><caption>TABLE 1 – Durée et nombre de mots des IPU sélectionnés</caption><thead><tr><td></td><td>Durée (s)</td><td>Nombre de mots</td></tr></thead><tbody><tr><td>min. (s)</td><td>5.0</td><td>19</td></tr><tr><td>max. (s)</td><td>18.6</td><td>55</td></tr><tr><td>moy. (s)</td><td>8.9</td><td>34.7</td></tr></tbody></table>

Le nombre de syllabes de chaque énoncé (Table 2) a été calculé suivant la méthode décrite par Adda-Decker et al. (2005). Alors que Grosjean (1996) utilise des coupes de 3 syllabes dans une expérience similaire en français, nous observons une moyenne de 2 syllabes pour les coupes au niveau du mot prosodique effectuées sur les stimulus de notre étude.

## 2.2 Test de perception

### 2.2.1 Paradigme expérimental

Ce test utilise l'interface web PsyToolkit (Stoet, 2010, 2016), permettant la réalisation d'expériences et questionnaires en navigateur. Kochari (2019); Sasaki & Yamada (2019); Strickland & Stoops (2018), entre autres, montrent que des tests psychologiques classiques, effectués en ligne obtiennent des résultats comparables en condition de laboratoire, avec une même puissance de test statistique. Ainsi, l'utilisation d'une interface web a été préférée pour simplifier la tâche de recrutement de participant·es aux profils plus variés que ceux recrutés au laboratoire (Woods et al., 2015).

<table><caption>TABLE 2 – Nombre de syllabes coupées</caption><thead><tr><td></td><td>Nb moyen de syllabe</td></tr></thead><tbody><tr><td>IPU complet</td><td>53.4</td></tr><tr><td>1<sup>er</sup> mot prosodique</td><td>2.1</td></tr><tr><td>2<sup>ème</sup> mot prosodique</td><td>3.8</td></tr><tr><td>3<sup>ème</sup> mot prosodique</td><td>5.7</td></tr></tbody></table>
Après un court texte expliquant le cadre de l'étude et la durée estimée du test (20 min), il était demandé aux participant·es d'indiquer leur âge, genre et langue maternelle. L'expérience commençait par la modalité audio, supposée plus simple et motivante.

Pour chaque stimulus, les participant·es devaient soit écouter soit lire l'extrait. Les boutons de réponses apparaissaient à la fin de l'écoute pour la modalité audio et après la moitié de la durée de l'extrait audio pour la modalité textuelle. Les participant·es avaient ensuite 30 secondes pour indiquer si une prise de parole sans interrompre le tour courant était possible *Maintenant, Bientôt* ou *Pas encore*. Il leur était demandé de répondre le plus rapidement possible en suivant leur intuition. Le stimulus suivant démarrait après une seconde de pause, une fois la réponse soumise ou si les 30 secondes étaient écoulées.

Un lien vers l'interface de test en ligne a été envoyé à différentes listes de diffusion, incluant des communautés de recherche en informatique et en sociologie, et a été partagé sur des réseaux sociaux. Un total de 53 personnes francophones (29 s'identifiant comme femme, 21 comme homme et 3 comme autre), sans déficit visuel ou auditif non corrigé ont volontairement participé à l'expérience. Leurs âges varient de 20 à 63 ans, avec une moyenne de 35 ans. Cinq personnes ont indiqué avoir une langue maternelle autre que le français.

Soixante-quatre stimulus ont été présentés à chaque participant·e afin que chacun des 64 énoncés originaux soient évalués une et une seule fois, mais dans des conditions de présentations variées selon un design en carré latin mélangeant les facteurs contrôlés suivants : (i) 4 coupures de mot prosodiques (entre 0 aucun mot coupé et 3 derniers mots coupés), (ii) 2 genres, (iii) 2 modalités de présentation et (iv) IPU terminal/non-terminal. Les niveaux de ces quatre facteurs sont répartis selon quatre groupes de participant·es ; les participant·es sont attribués aléatoirement à l'un des quatre groupes.

### 2.2.2 Traitement statistique

Les variations de la proportion de chacune des trois réponses possibles (*Maintenant, Bientôt, Pas encore*) ont été modélisées en fonction des facteurs suivants : présence ou non de TRP, nombre de mots coupés (0 à 3), modalité de présentation (audio/texte) et genre du ou de la locuteur·ice (H/F) – regroupant ainsi ensemble les stimulus présentant les mêmes caractéristiques.

Les réponses sont analysées grâce à une régression polynomiale (Gries, 2021) à l'aide de la bibliothèque R nnet(Venables & Ripley, 2003), prenant la proportion de chaque catégorie de réponse (*Maintenant, Bientôt, Pas encore*) comme variable dépendante, et les variables TRP, Coupure, Modalité et Genre comme facteurs indépendants. Ces quatre facteurs indépendants et leurs interactions forment un modèle maximal qui est ensuite soumis à une procédure de simplification (Crawley, 2013) en supprimant itérativement les interactions d'ordre supérieur, tant que cela ne dégrade pas significativement le modèle. L'interaction quadruple et les interactions triples prenant en compte le genre, ainsi que les interactions doubles (*TRP × Genre*) et (*Modalité × Genre*) ont ainsi été supprimées. Le modèle minimal adéquat est ainsi basé sur les quatre facteurs principaux, quatre interactions doubles (*(*TRP × Coupure*) ; (*TRP × Modalité*) ; (*Coupure × Modalité*) ; (*Coupure × Genre*)) et l'interaction triple (*TRP × Coupure × Modalité*).
<table><caption>TABLE 3 – Table présentant la sortie du modèle minimal adéquat (Type III tests) présenté dans le texte : test du rapport de vraisemblance (LR $\chi^2$), degrés de liberté (df), degrés de significativité (0.001 : ‘***’; 0.01 : ‘**’; 0.05 : ‘*’).</caption><thead><tr><th>Facteur</th><th>LR χ<sup>2</sup></th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>TRP</td><td>214.23</td><td>2</td><td>***</td></tr><tr><td>Coupure</td><td>366.14</td><td>6</td><td>***</td></tr><tr><td>Modalité</td><td>62.71</td><td>2</td><td>***</td></tr><tr><td>Genre</td><td>18.29</td><td>2</td><td>***</td></tr><tr><td>(TRP × Coupure)</td><td>69.03</td><td>6</td><td>***</td></tr><tr><td>(TRP × Modalité)</td><td>74.46</td><td>2</td><td>***</td></tr><tr><td>(Coupure × Modalité)</td><td>14.61</td><td>6</td><td>*</td></tr><tr><td>(Coupure × Genre)</td><td>12.63</td><td>6</td><td>*</td></tr><tr><td>(TRP × Coupure × Modalité)</td><td>14.52</td><td>6</td><td>*</td></tr></tbody></table>

# 3 Résultats

Moins de 0,5% des réponses n'ont pas été traitées parce que les participant·es avaient atteint la limite de 30 s de temps de réponse. Sur les réponses restantes, le modèle de régression montre un rôle significatif de tous les différents facteurs contrôlés lors de cette expérience. La table ANOVA correspondante est présentée dans la Table 3.

La réponse « Pas encore » est la plus fréquente (46%), suivie par « Bientôt » (32%) et enfin « Maintenant » (21%). Cela est lié au fait que les stimulus pour lesquels un changement de tour peut effectivement se produire sont en minorité, du fait des coupures de mots.

L'interaction entre TRP, Modalité et Coupure est décrite à la Figure 2. Cette interaction triple est présentée dans quatre graphiques de façon à montrer l'influence relative de chaque catégorie de réponse, sur les différentes coupures (en abscisse).

La réponse « Pas encore » est en effet prédominante, sauf pour quelques combinaisons de facteurs. Sa probabilité décroît à la coupure 0, pour toutes les combinaisons de modalité et de présence de TRP. Elle atteint ses plus bas niveaux pour les stimulus présentant un TRP, étant déjà plus faible que pour les stimulus sans TRP quel que soit le nombre de mots coupés. La probabilité de la réponse « Pas encore » dépend également de la modalité, montrant des variations plus importantes avec la modalité audio qu'avec le texte : elle est la plus forte, quelle que soit la position dans la phrase, pour les stimulus audio sans TRP, au-dessus de 60%, tandis qu'elle est la plus faible pour les stimulus audio avec TRP. Les présentations audio d'énoncés terminant par un TRP sont les seuls cas où la réponse « Pas encore » n'est jamais la plus probable : les participant·es ont répondu à plus de 50% « Bientôt » pour les coupures > 0, et « Maintenant » à 77% pour la coupure 0.

La réponse « Bientôt » est plutôt stable pour les stimulus sans TRP avec une probabilité autour de 25%, alors que la capacité d'anticipation change en fonction des mots coupés pour les stimulus avec TRP. Pour la modalité textuelle, sa probabilité est la plus forte pour un et deux mots coupés (autour de 40%, comparable aux réponses « Pas encore »), tandis que pour la modalité audio, il s'agit de la réponse la plus probable, autour de 50%, jusqu'aux énoncés complets (coupure=0; pour lesquels la réponse « maintenant » est choisie).
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FIGURE 2 – Effet de la présence ou non de TRP (lignes), de la modalité de présentation (en colonne) et du nombre de mots coupés à la fin des IPU (abscisse) sur la probabilité des trois réponses possibles (« Maintenant » en rouge, « Bientôt » en vert, « Pas encore » en noir) estimée par le modèle.

La réponse « Maintenant » a un comportement opposé à la réponse « Pas encore », étant faible pour les coupures > 0 et augmentant pour les énoncés complets. Elle a aussi une probabilité plus élevée pour les énoncés complets avec TRP que sans, et surtout pour les énoncés en modalité audio : les stimulus complets audio sans TRP ont reçu 14% de réponse « Maintenant » contre 77% pour les ceux avec TRP. Pour la modalité textuelle, le taux de réponse passe de 42% pour les stimulus complets sans TRP à 62% pour ceux avec TRP.

Les inférences effectuées par les participants à propos de la terminalité des IPU sont plus tranchées pour les présentations orales que pour le texte. Avec la modalité textuelle, si la probabilité de la réponse « Maintenant » est plus faible pour les énoncés complets sans TRP qu'avec, il s'agit tout de même de la réponse la plus probable. À l'inverse, pour la modalité audio, les stimulus sans TRP ne sont presque jamais considérés comme pertinents pour une prise de parole, tandis que pour les stimulus avec TRP les participant·es anticipent la possibilité d'une prise de parole quel que soit le nombre de mots coupés (dans les limites de ce test).

L'interaction entre le nombre de mots coupés et le genre montre des différences à la coupure 0 (IPU complets), avec plus de réponses « Pas encore » et moins de « Maintenant » pour les énoncés produits par des hommes (18% « Pas encore » pour les femmes vs 28% pour les hommes, 53% « Maintenant » pour les femmes vs 45% pour les hommes). La probabilité de la réponse « Bientôt » augmente pour les femmes lorsque le nombre de mots coupés diminue. Cependant, ces observations sont les mêmes pour l'audio et le texte : il est possible que ce soit dû aux caractéristiques linguistiques et sémantique de ces énoncés plutôt qu'au genre, cette information n'étant pas disponible pour les stimulus textuels.
# 4 Discussion

L'effet principal sur la catégorie de réponse est lié à la triple interaction entre présence de TRP, nombre de mots coupés et modalité de présentation. S'il semble possible de décider qu'une IPU est terminée sur la base d'informations textuelles (hausse systématique des proportions « Maintenant » pour la coupure 0), distinguer entre IPU terminales ou non est bien mieux effectué si les participant·es ont accès aux informations de parole (proportion haute de « Bientôt » avant la fin des énoncés terminaux avant la coupure 0, puis réponse « Maintenant » très claire; proportion élevée de « pas encore » pour les énoncés non terminaux, quelle que soit la coupure). Cela donne des arguments en faveur de l'importance des marques prosodiques pour la gestion du dialogue. Des indices de non-terminalité existent dans les deux modalités de présentation –il y a moins de réponses « Maintenant » pour les stimulus sans TRP dans les deux modalités– mais la présentation audio permet une meilleure distinction en fonction du nombre de mots coupés, sans confusion pour les énoncés complets : alors que les réponses « Maintenant » et « Pas encore » sont comparables pour les énoncés complets sans TRP présentés sous forme de texte, la réponse « Pas encore » n'est dominante que pour ceux présentés sous forme audio. Ainsi, les indices audio réduisent la probabilité de prendre la parole (réponses « Maintenant ») et augmentent la probabilité d'attendre (« Pas encore ») pour les séquences sans TRP.

À l'inverse, la prise de parole à la fin de séquences terminant par des TRP est plus probable pour les stimulus audio que textuels (62% de « Maintenant » pour le texte contre 77% pour l'audio). Les indices audio permettent aussi une meilleure anticipation : « Bientôt » n'est une réponse dominante que pour les stimulus audio, est l'est avant la fin de l'IPU. Les auditeur·ices peuvent prévoir au moins trois mots prosodiques (6 syllabes en moyenne) à l'avance s'il sera possible de prendre la parole. Ce résultat est cohérent avec les dynamiques de prise de parole présentée dans Levinson & Torreira (2015). Cette capacité d'anticipation n'est observée que pour la modalité audio.

L'augmentation de la réponse « Maintenant » est clairement liée aux énoncés avec 0 mots coupés, indiquant une forte capacité à déterminer qu'un énoncé est complet. Ceci est également observé pour la modalité textuelle, le gain permis par les indices audio est modeste (62% vs 77%). Les informations prosodiques auraient donc un rôle secondaire dans cette détermination. Elles sont par contre fondamentales pour l'anticipation –capacité nécessaire pour une prise de parole fluide–, résultat qui n'est pas reflété dans les réponses de ce test sur la seule base des contenus sémantiques. Nous montrons donc ici l'importance des indices audio pour le timing et l'efficacité de la gestion des tours de parole, sur des données dialogiques spontanées.

Si nous observons un effet du facteur *Genre* de la personne qui parle, le fait que cet effet soit visible aussi bien avec la modalité textuelle qu'audio pointe vers l'utilisation d'indices sémantiques ou syntaxiques plus que vers le genre perçu. Cette étude n'inclut pas un ensemble de locuteur·ices et de participant·es suffisamment large pour étudier l'impact des facteurs sociologiques tels que le rôle, le capital culturel ou la position sociale. Une étude multimodale incluant des indices visuels pourrait également être intéressante à l'avenir, le corpus d'origine étant issu de contenu télévisuel.

# Remerciements

Ce travail a été partiellement financé par les projets ANR « Gender Equality Monitor » (ANR-19-CE38-0012) et ANR-DFG « La documentation automatique des langues à l'horizon 2025 » (CLD 2025, ANR-19-CE38-0015-04). Nous tenons à remercier les participant·es de cette étude.
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# Frontières entre la perception de la voix normophonique et pathologique chez des auditeurs naïfs

Amelia Pettirossi¹ Nicolas Audibert¹ Lise Crevier-Buchman¹,²

(1) Laboratoire de Phonétique et Phonologie (CNRS & Sorbonne Nouvelle), Paris, France

(2) Hôpital Foch : Service de Laryngologie Phoniatre, Suresnes, France
amelia.pettirossi@sorbonne-nouvelle.fr, nicolas.audibert@sorbonne-nouvelle.fr, lise.buchman1@gmail.com

## RÉSUMÉ

Nous étudions l'hétéroévaluation de la qualité de voix chez une population de femmes francophones comprenant des professionnelles de la voix et des patientes recrutées lors d'une consultation de phoniatrie. Des extraits de parole ont été évalués par un expert à l'aide du GRBAS et par deux groupes de 30 et 40 auditeurs naïfs avec des protocoles perceptifs destinés à évaluer la qualité de voix globale. Ces évaluations ont été mises en correspondance afin d'observer de potentielles corrélations entre la perception de la pathologie vocale chez les auditeurs naïfs et les paramètres du GRBAS expert. Les voix perçues comme plus pathologiques par les auditeurs naïfs sont bien associées à un grade global plus élevé, avec une influence prépondérante de la sévérité du serrage vocal. Les indices de raucité et de souffle sont moins liés à la perception par les naïfs des voix comme pathologiques.

## ABSTRACT

**Boundaries between the perception of normophonic and pathological voice by naive listeners**

We study hetero evaluation of voice quality in a population of French female speakers including voice professionals and patients recruited during a phoniatric consultation. Speech samples were evaluated by an expert using the GRBAS and by two groups of 30 and 40 naïve listeners with perceptual protocols to assess overall voice quality. These assessments were matched to observe potential correlations between perception of vocal pathology in naive listeners and expert GRBAS parameters. Voices perceived as more pathological by naive listeners are well associated with a higher overall grade, with a predominant influence of vocal strain severity. The roughness and breathiness dimensions are less related to naive listeners' perception of voices as pathological.

**MOTS-CLÉS** : voix, dysphonie, hétéro-perception, auditeurs experts, auditeurs naïfs

**KEYWORDS** : voice, dysphonia, hetero-perception, expert listeners, naive listeners

## 1 Introduction

Les normes culturelles peuvent faire varier différents aspects de l'évaluation de la qualité de voix, même ceux supposés s'appuyer sur des références solides comme l'évaluation perceptive experte des dysphonies. Il a été observé que des professionnels italiens et français, évaluant des locuteurs dysphoniques de ces deux nationalités, sont en accord pour ce qui est du grade de sévérité général de la dysphonie, mais pas de la raucité, sous-cotée par les experts italophones en comparaison avec

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les francophones (Ghio et al., 2011 ; 2015). Cet écart semble lié au fait que l’auditeur, bien qu’expert, est directement influencé par ses représentations sociales, c’est-à-dire à ce qui est localement et momentanément validé au sein d’une culture donnée (Rouquette et al., 1998). Ces représentations sociales viennent s’ajouter à une expérience personnelle et une éventuelle formation pour venir créer un référent interne propre à chaque auditeur.

Afin de quantifier les altérations de la qualité de voix, il existe des outils acoustiques composites tel que l'AVQI (Acoustic Voice Quality Index) mais également des outils perceptifs qui sont en général considérés comme la référence (gold standard) du diagnostic de la dysphonie. Bien que des revues de littérature mettent en évidence qu'il existe une grande variété de protocoles perceptifs pour l'hétéroévaluation de la qualité de voix pathologique, le GRBAS de Hirano (1981) reste l'un des protocoles les plus utilisés en recherche et en clinique (Kreiman et al., 1993 ; De Bodt et al., 1996 ; Suhail et al., 2016 ; Schuering et al., 2021). Le GRBAS permet de quantifier le grade général de dysphonie (G), la raucité (R), le souffle (B), l'asthénie (A) et le serrage vocal (S). Chaque critère pouvant être coté de 0 (aucun trouble) à 3 (trouble sévère).

Si nous savons que de manière générale les voix dysphoniques induisent des jugements plus négatifs que les voix saines sur différents aspects comme l'attractivité physique (Blood et al., 1979) ou la personnalité (Amir et al., 2013) il est aussi vrai que tout ce qui est catégorisé comme pathologique pour un expert n'est pas forcément associé à une représentation négative chez les auditeurs naïfs. Il a déjà été démontré que dans une population francophone, une légère raucité chez l'homme peut être considérée comme séduisante pour des auditrices alors que cette même raucité est considérée comme pathologique par un expert (Barkat-Defradas & al, 2012). Cette conclusion a également été vérifiée pour les femmes francophones, les locutrices ayant une raucité légère sont évaluées de manière plus positive par des auditeurs des deux sexes (Pettirossi et al., 2020). Ces observations sont facilement explicables par l'idée selon laquelle « *What sounds beautiful is good.* », largement mise en évidence dans les études sur le jugement vocal (Zuckerman & al, 1988).

Il semble nécessaire de comprendre où se place la limite entre une voix qui sera perçue comme pathologique par un auditeur naïf et qui engendrera une image détériorée du locuteur, d'une voix normophonique. Il pourrait être pertinent de prendre en compte qu'en l'absence de plainte physique ou fonctionnel, tous les paramètres perceptifs utilisés par les experts du domaine médical ou paramédical n'évoquent pas nécessairement la pathologie chez les naïfs.

Pour autant, comme susmentionné, l'évaluation des auditeurs naïfs peut être sévère et provoquer certains handicaps sociaux. Il a déjà été mis en évidence que des auditeurs ayant reçu des fiches explicatives visant à les sensibiliser aux troubles vocaux évaluent aussi sévèrement, malgré ce dispositif préalable, des locutrices atteintes de dysphonie et d'hyper-nasalité qu'un deuxième groupe d'auditeurs naïfs maintenu volontairement dans la méconnaissance de la pathologie vocale (Lallh et al., 2000). Les locutrices atteintes de troubles vocaux sont catégorisées comme peu amicales, ennuyeuses et peu attractives, ce qui peut évidemment être pénalisant dans divers contextes sociaux comme les entretiens d'embauche ou même les relations amicales. L'une des principales conclusions de ces travaux est donc que les cliniciens pourraient avoir besoin de faire de la prévention auprès de leurs patients quant aux attitudes sociales négatives des interlocuteurs.

Nous savons également que les auditeurs naïfs sont peu sensibles aux dysphonies légères (G1, G2), et n'obtiennent respectivement que 49% et 38% de bonnes catégorisations lors de l'évaluation de ces voix sur le paramètre G du GRBAS en comparaison avec une évaluation experte (Ghio et al.,
2011). A l'inverse, les dysphonies sévères (G3) obtiennent 68% de bonnes réponses et 86% pour les voix normophoniques (G0), ces résultats sont vérifiables même après un entrainement des naïfs.

D'autre part, certaines études traitent de la différence de perception de l'altération de la qualité de voix entre auditeurs experts (orthophonistes et oto-rhino-laryngologistes) et naïfs en termes d'accord inter-juges. Sans étonnement nous observons généralement de meilleurs degrés d'accord chez les experts (Helou et al., 2010 ; Misono et al., 2012) mais parfois un accord inter-juges aussi élevé pour les experts que les naïfs (Eadie et al., 2010). Ces approches mettent finalement en évidence qu'il y aurait un référent interne plus similaire chez les experts. Évidemment, il est légitime de penser que les naïfs, qui ont une expérience personnelle n'incluant pas de formation commune en santé, auront un référent interne plus variable que les experts.

Dans cet article, nous tenterons de répondre à la question suivante : où se trouve la frontière, aussi ténue soit-elle, entre ce qui est perçu comme une qualité de voix normophonique ou pathologique par un panel d'auditeurs naïfs ? Nous nous baserons sur la perception générale de la qualité de voix par des naïfs par rapport à la cotation des paramètres perceptifs du GRBAS réalisée par une médecin phoniatre à travers deux groupes de locutrices, l'un ayant été recruté dans le cadre d'une consultation de phoniatrie et l'autre étant composé de locutrices professionnelles de la voix volontaires.

# 2 Méthodologie

## 2.1 Locutrices, corpus et prises de données

Nous avons ici deux panels distincts. Nous nous réfèrerons à notre premier panel comme « groupe patientes », il s'agit ici de 10 femmes francophones (29-78 ans) recrutées dans le cadre d'une consultation phoniatrique avec laryngostroboscopie. Leurs métiers peuvent être variés, bien que nous retrouvions 9 professionnelles de la voix dont 5 professeures des écoles. Les critères d'inclusion de ce panel comprenaient le fait d'être diagnostiquées d'une dysphonie lors de la consultation et de ne pas avoir été opéré du larynx précédemment, ni avoir subi de traitement radio-chimiothérapique. Les atteintes du groupe patientes sont multiples : kyste, nodule, laryngite, granulome, œdème de Reinke, reflux, ou encore paralysie récurrentielle.

Nous appellerons le deuxième panel « groupe PE » car il est constitué de 61 femmes francophones, professeures des écoles (PE) en activité (23-61 ans). Il s'agit ici uniquement de volontaires tout-venant. Pour autant, nous nous attendons à recruter des locutrices avec des dysphonies dysfonctionnelles car d'après une étude menée pour l'INSERM la prévalence dans cette population, majoritairement féminine, est très élevée (Autesserre et al., 2006). En 2017, une enquête menée sur 709 femmes professeures des écoles travaillant en France a mis en évidence que 80% de la population auto-déclare des troubles vocaux alors que seulement 18% des PE ont déjà consultée un orthophoniste ou un ORL (Pettirossi, 2021). Les critères d'inclusion de ce panel comprenaient également de ne pas avoir été opéré du larynx précédemment, ni avoir subi de traitement radio-chimiothérapique.

Toutes les participantes ont été enregistrées à partir de la station Computerized Speech Lab 4500 de KayPENTAX avec un micro-casque AKG C 410 positionné à environ 5 cm des lèvres. Les
différentes évaluations perceptives de cette étude ont été réalisées à partir de phrases lues ou de la lecture du texte « La bise et le soleil ».

## 2.2 Hétéroévaluation de la qualité de voix

Dans le cadre de notre hétéroévaluation experte de la qualité de voix, une même phoniatre a réalisé une cotation GRBAS en direct pour le panel « patientes » et en différé avec une interface sur ordinateur réalisée avec Praat (Boersma et al., 2023) pour le panel « PE », dans les deux cas à partir d'un extrait de parole lue. Nous observons, des dysphonies beaucoup plus sévères dans notre groupe patientes et de nombreuses dysphonies légères dans notre groupe PE (Table 1).

<table><caption>TABLE 1 : Récapitulatif du nombre de locutrices dans chaque panel cotée 0, 1, 2 ou 3 sur les différents paramètres perceptifs du GRBAS par une experte phoniatre</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Groupe « patientes » (n = 10)</th><th colspan="4">Groupe « PE » (n=61)</th></tr><tr><th>0</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th></tr></thead><tbody><tr><th>Cotation experte</th><td>0</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>0</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><th>G (n)</th><td>0</td><td>2</td><td>3</td><td>5</td><td>37</td><td>22</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>R (n)</th><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>3</td><td>41</td><td>19</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>B (n)</th><td>2</td><td>5</td><td>3</td><td>0</td><td>52</td><td>9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>A (n)</th><td>9</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>61</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>S (n)</th><td>4</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>57</td><td>4</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Quant à eux, les auditeurs naïfs ont évalué la qualité de voix des locutrices sur des extraits de lecture de « La bise et le soleil » à l'aide d'interfaces générées avec le logiciel Praat (Boersma et al., 2023) avec des variations mineures dans les protocoles d'évaluation appliqués aux deux panels de locutrices. Nous comptons 30 auditeurs pour l'évaluation du panel patientes et 40 pour le panel PE parmi lesquels 15 auditeurs sont communs aux deux tâches, avec environ deux ans d'écart entre les deux évaluations.

Pour le panel patientes, les auditeurs ont dû répondre à la question « Pensez-vous que cette personne a des problèmes de voix ? » à l'aide de 4 boutons « Absolument pas », « Probablement pas », « Probablement », « Absolument ». À la fin de cette expérimentation les réponses ont été cotées 0 pour « Absolument pas », jusqu'à 3 pour « Absolument ».

Enfin, pour le panel PE, les évaluations ont été réalisées sur une échelle sémantique différentielle comprenant 5 échelons avec les mentions « Aucun trouble vocal » et « trouble vocal sévère » à chaque extrémité. Les réponses ont été cotées de 0 pour « Aucun trouble vocal » à 4 pour « trouble vocal sévère ».

## 3 Résultats

Nous réalisons ici des corrélations de Spearman pour comparer les évaluations de la qualité de voix globales réalisées par les auditeurs naïfs avec la cotation experte du GRBAS mais également entre le grade de dysphonie (G) et les autres dimensions (R, B, A et S) de l'évaluation experte (Table 2).
<table><caption>TABLE 2 : Corrélation et valeur-p entre le Grade expert et les autres dimensions du GRBAS</caption><thead><tr><th>Corrélation avec les paramètres GRBAS</th><th>G expert : Coefficient ρ (Valeur-p)</th><th>Naïfs « patientes » : Coefficient ρ (Valeur-p)</th><th>Naïf « PE » : Coefficient ρ (Valeur-p)</th></tr></thead><tbody><tr><td>G</td><td></td><td>0.822 (0.003)</td><td>0.630 (&lt;0.0001)</td></tr><tr><td>R</td><td>0.786 (&lt;0.0001)</td><td>0.227 (0.528)</td><td>0.579 (&lt;0.0001)</td></tr><tr><td>B</td><td>0.653 (&lt;0.0001)</td><td>0.508 (0.134)</td><td>0.391 (0.002)</td></tr><tr><td>A</td><td>0.180 (0.132)</td><td>-0.175 (0.630)</td><td>n/a</td></tr><tr><td>S</td><td>0.605 (&lt;0.0001)</td><td>0.892 (0.0003)</td><td>0.304 (0.02)</td></tr></tbody></table>

Nous effectuons également des comparaisons entre ces corrélations expertes et naïves pour les dimensions perceptives R, B, A et S (Figure 1). Ces comparaisons sont effectuées à l'aide du package *cocor* (Diedenhofen et al., 2015) implémenté dans R (R Core Team, 2024), avec la méthode de Meng et al. (1992).

<figure><img src="image_172.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Corrélation et valeur-p entre le Grade expert et les autres dimensions du GRBAS toutes locutrices confondues (bleu) et entre le GRBAS et le score moyen de l'évaluation globale de la qualité de voix naïve pour chaque groupe de locutrices (rose et ocre). Les accolades indiquent la significativité de la différence entre corrélations au sens de Meng et al. (1992).</figcaption></figure>

Tout d'abord, nous obtenons une corrélation élevée entre le grade général (G) coté par l'expert et la raucité (R), des corrélations moyennes entre G et le souffle (B) et le serrage vocal (S) mais aussi une absence de corrélation entre G et l'asthénie (A). Si les auditeurs naïfs sont sensibles aux mêmes dimensions perceptives que les experts, ils devraient donc être plus influencés par la raucité, et dans une moindre mesure par le souffle, le serrage vocal et enfin l'asthénie.
Les corrélations entre le GRBAS expert et l'évaluation globale de la qualité de voix par les naïfs sont toutes plus modérées pour notre groupe PE. Ce résultat n'est pas étonnant car les dysphonies sont beaucoup plus légères que dans le groupe patientes. En revanche, il semble y avoir une sensibilité des auditeurs naïfs quant à « l'impression générale » d'altération des voix car le grade de sévérité coté par l'expert est fortement corrélé avec l'évaluation globale de la qualité de voix faite par les naïfs pour les patientes et modérément pour le groupe PE. Notons également des divergences presque systématiques entre les corrélations des dimensions R, B, A et S expert avec le G expert et l'évaluation globale de la qualité de voix par les auditeurs naïfs, la plupart des différences entre naïfs et expert étant significatives. Cela suggère que les dimensions perceptives prises en compte par les naïfs et les experts pour évaluer la pathologie vocale seraient foncièrement différentes.

Tout d'abord, pour ce qui est de la raucité, la corrélation avec l'évaluation globale de la qualité de voix réalisée par les naïfs est faible pour le groupe patiente et très modérée pour le groupe PE. Ainsi, la raucité semble plus impacter la perception de la qualité de voix globale dans notre population tout-venant comprenant des locutrices témoins comme des dysphonies légères plutôt que dans notre panel de patientes aux dysphonies plus sévères. Nous observons également une différence significative entre les corrélations experte et naïves pour le groupe patiente (z=-3.071, p=0.002), comme le groupe PE (z=-2.809, p=0.005). Ce résultat suggère que la raucité est plus prise en compte par les experts que par les naïfs pour catégoriser une voix comme pathologique.

La présence de souffle ne semble que très peu corrélée avec la perception de la pathologie vocale par les naïfs dans nos deux groupes de locutrices. Pour ce qui est de la comparaison entre les corrélations experte et l'évaluation naïve, nous observons une différence significative chez les PE (z=-2.852, p=0.004), mais pas chez les patientes (z=-0.812, p=0.417). Bien que ce résultat soit plus mitigé, l'expert semble plus influencé par le souffle que les naïfs pour évaluer la dysphonie.

Nous observons une absence totale de corrélation entre la perception d'une asthénie par l'expert et de la qualité de voix par les auditeurs naïfs. Rappelons tout de même que l'asthénie n'est présente chez aucune de nos locutrices du groupe PE et qu'une seule du groupe patiente en est atteinte. Cela limite grandement la portée de ce résultat, d'autant plus que l'asthénie est souvent le paramètre du GRBAS pour lequel l'accord inter-juges est le plus faible même chez des experts (Hidaka et al., 2022; Yamaguchi et al., 2003; Sellars et al., 2009). La comparaison entre les corrélations experte et naïves ne laisse apparaître aucune différence significative chez les patientes (z=-1.568, p=0.117).

Quant au serrage vocal, il semble toujours assez fortement corrélé à la perception de la pathologie vocale chez les auditeurs naïfs. En effet, dans notre groupe patiente la corrélation de cette dimension avec l'évaluation de la qualité de voix globale des naïfs est élevée et dépasse même celle du grade de sévérité général défini par l'expert. De plus, la différence entre les corrélations experte et naïve est significative pour le groupe patientes (z=2.240, p=0.025) laissant entendre que le serrage vocal est plus considéré comme marqueur de voix pathologique par les naïfs qu'il ne l'est par l'expert. Étonnamment, une corrélation plus faible de l'évaluation naïve du trouble vocal avec le serrage vocal est observée pour le groupe PE, à un niveau significativement inférieur à la corrélation experte (z=3.095, p=0.002). Ce résultat peut néanmoins s'expliquer par le fait que nous n'avons que quatre locutrices avec un serrage vocal léger dans ce panel.

Enfin, nous notons un accord inter-juges modéré pour l'évaluation naïve de la qualité de voix globale des locutrices patientes (corrélation intraclasse ICC de 0.633) alors que ce même accord est faible pour le groupe PE (ICC de 0.201). Évidemment, ce résultat est attendu car des locutrices avec des
troubles dysphoniques plus sévères se trouvent dans le groupe patientes contrairement au groupe PE
qui comprend des dysphoniques légères ainsi que des locutrices normophoniques.

4 Discussion et conclusion

Nos résultats confirment que la perception de la dysphonie et ce qui la caractérise n’est pas uniforme.
En effet, la délicate limite entre la perception de la voix normophonique et de la voix pathologique
a déjà été régulièrement mise en avant et commence évidemment par une simple question : qu’est-
ce que la normophonie, qu’est-ce qu’une voix « normale » ? Nous ne sommes pas en mesure
d’évaluer ce qui constitue une « déviation » sans une norme supposée, ce qui est loin d’être aisé
puisqu’il n’y a pas de consensus sur la définition même de la qualité de voix (Kreiman et al., 2011).
Une étude récente a mis en lumière que des auditeurs invités à classer 20 voix de femmes de la plus
« normale » à la plus « non-normale » montrent un degré d’accord limité pour ce qui est de classer
les voix « anormales » et un degré d’accord encore plus faible pour les voix « normales » (Kreiman
et al., 2020). Dans cette étude, parmi les mesures acoustiques prises en compte, la fréquence
fondamentale (f0) ainsi que le premier et second formant sont celles qui prédisent le mieux
l’évaluation des auditeurs et non des paramètres plus spécifiques à la qualité de voix comme les
mesures d’apériodicités ou de différence d’amplitude entre les premières harmoniques.

Il est important de prendre en compte qu'une voix peut être altérée par de nombreux biais comme
un souffle, une raucité, une hyper ou encore hypo-fonctionnalité et que ces dimensions ne sont pas
nécessairement indépendantes les unes des autres (Ghio et al., 2011). Encore une fois, la raucité
semble être une dimension problématique puisqu'il a déjà été mis en lumière que son évaluation
influence grandement la cotation du souffle, de manière générale, une forte interdépendance
perceptive semble lier ces deux dimensions vocales (Kreiman et al., 1994). La littérature indique
aussi que la perception de la pathologie n'est pas nécessairement constante, même lorsqu'elle est
réalisée par des experts. En effet, l'évaluation de la raucité peut être catégorisée avec toutes les
cotations possibles pour une même voix (Kreiman et al., 1993). La difficulté à isoler les dimensions
perceptuelles est une des raisons pour lesquelles nous ne retrouvons pas un très bon accord entre les
auditeurs sur la perception de la qualité de voix. A l'inverse, il existe un meilleur consensus sur la
qualité de voix dans un corpus composé de voix de synthèse ne variant que par la f0 par rapport à
des échantillons de voix naturelles (Kreiman et al., 2000). Il semble même que parmi diverses
mesures acoustiques objectives, seule la f0 soit un indice robuste et presque unanimement utilisé par
les auditeurs lors de l'évaluation de la qualité de voix d'un locuteur (Kreiman et al., 2020, 1992).

Cette grande variabilité dans l'évaluation perceptive de la qualité de voix semble être une
conséquence de l'image que chacun se fait de ce qui est pathologique selon son expérience et sa
culture. L'accord inter-juge modéré mis en évidence dans nos résultats même sur un panel de
locutrices avec des dysphonies sévères en est une preuve. De plus, cette représentation n'est pas non
plus uniforme parmi les experts. En effet, l'idée même d'un « espace perceptuel commun » a été
remis en question par les divergences observées entre auditeurs et entre études (Kreiman et al.,
1996).

Selon nos résultats, pour catégoriser une voix comme pathologique, les auditeurs naïfs sont
particulièrement sensibles au-delà du grade général de dysphonie (G) à la perception du serrage
vocal (S). Nous avons par ailleurs mis en évidence dans le cadre de travaux non-publiés sur le groupe
patientes qu'il y a une forte corrélation positive entre la sévérité du serrage vocal d'une voix et le
fait que les auditeurs naïfs la considèrent comme étant plus dérangeante à écouter. Les voix avec un
fort serrage vocal sont également connues pour entrainer un plus gros effort d'écoute chez des auditeurs naïfs (Farahani et al., 2020). Ce retour d'impression « dérangeant » ou « fatigant » pourrait provenir du fait que le serrage vocal donne l'impression de forcer sur la voix, une altération du comportement vocal qui serait perçue plus facilement et plus négativement par les naïfs.

En revanche, nous obtenons des corrélations très modérées à faibles entre la catégorisation d'une voix comme étant pathologique et la raucité (R) mais aussi le souffle (B). L'expert semble plus influencé par ces deux dimensions vocales que les naïfs pour évaluer une voix comme dysphonique. Pour le souffle, ces résultats pourraient nous mener à mettre en rapport l'évaluation par les naïfs et les représentations sociales liées à la voix soufflée. En effet, cet indice pourrait également faire partie de ceux qui sont perceptivement appréciés pour les femmes francophones comme c'est le cas pour les femmes anglophones aux États-Unis (Babel et al., 2014). Pour ce qui est de la raucité, ces résultats sont probablement en lien direct avec les représentations sociales et les référents internes des auditeurs naïfs qui semblent apprécier une raucité légère pour les femmes francophones. Nos résultats, ainsi que ceux de la littérature mise en avant dans le cadre théorique, tendent à montrer que la raucité n'est pas considérée comme pathologique par les naïfs francophones. Beaucoup moins de résultats existant sur le souffle, il pourrait être intéressant de réaliser une étude concernant plus précisément cette dimension vocale.

Enfin, au vu des résultats de la littérature et de ceux que nous apportons, il pourrait être intéressant de reconsidérer certains traits perceptifs comme relevant nécessairement de la pathologie, si toutefois ils ne font pas l'objet d'une plainte ou d'une atteinte organique. L'exemple de la raucité est particulièrement frappant puisqu'elle est visiblement dans la culture française, considérée comme vocalement attractive chez les hommes comme chez les femmes, du moins dans le cas d'une raucité légère et n'est que peu prise en compte par les auditeurs naïfs lors de l'évaluation d'une voix comme pathologique. Doit-on alors nécessairement considérer cette dimension comme un indice de pathologie ? L'idée selon laquelle une dimension perceptive pourrait être reconsidérée selon la norme sociale en cours au moment et à l'endroit de l'évaluation vocale pourrait être appuyé par certains arguments, comme le fait qu'en Angleterre, les femmes peuvent moduler leur voix chantée pour augmenter leur attractivité vocale en utilisant une qualité de voix plus rauque (Barkat-Defradas et al., 2013). Dans ce contexte, la raucité n'est pas la conséquence directe d'une altération de la qualité de voix mais d'une volonté de se rapprocher artificiellement d'une image vocale socialement validée.

Pour conclure, les voix perçues comme plus pathologiques par les auditeurs naïfs semblent être celles avec un grade de sévérité global plus élevé mais également celles avec un serrage vocal plus sévère. Cet indice est, selon nos résultats, plus important dans l'identification d'une pathologie vocale pour le jury naïf comparé au jury expert. Certaines autres dimensions comme la raucité ou le souffle semblent être plus à la frontière entre la perception de la voix pathologique et normophonique. Ces écarts entre experts et naïfs proviennent probablement d'un référent interne différent ainsi que de représentations sociales ancrées et hautement variable d'un individu à l'autre. Ce référent interne reste connu pour être plus commun entre experts qu'entre naïfs car bâti sur le nombre d'année d'exercice, ce qui permet aux experts de rattacher ce qu'ils perçoivent à ce qu'ils imaginent du mode de fonctionnement des plis vocaux.

## Remerciements

Ce travail a été soutenu par le Laboratoire d'Excellence Empirical Foundations of Linguistics (LabEx EFL, ANR-10-LABX-0083). Il contribue à l'IdEx Université de Paris (ANR-18-IDEX-0001).
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# Implémentation ouverte et étude de BEST-RQ pour le traitement de la parole

Ryan Whetten<fnref n="1" /> Titouan Parcollet² Marco Dinarelli³ Yannick Estève<fnref n="1" />

(1) Laboratoire Informatique d'Avignon, Avignon Université, France

(2) Samsung AI Center, Cambridge, United Kingdom

(3) Université Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LIG, 38000, Grenoble, France

## RÉSUMÉ

L'apprentissage auto-supervisé (SSL) a fait ses preuves pour le traitement automatique de la parole mais est généralement très consommateur de données, de mémoire et de ressources matérielles. L'approche BEST-RQ (BERT-based Speech pre-Training with Random-projection Quantizer) est une approche SSL performante en reconnaissance automatique de la parole (RAP), plus efficiente que wav2vec 2.0. L'article original de Google qui introduit BEST-RQ manque de détails, comme le nombre d'heures de GPU/TPU utilisées pour le pré-entraînement et il n'existe pas d'implémentation open-source facile à utiliser. De plus, BEST-RQ n'a pas été évalué sur d'autres tâches que la RAP et la traduction de la parole. Dans cet article, nous décrivons notre implémentation open-source de BEST-RQ et réalisons une première étude en le comparant à wav2vec 2.0 sur quatre tâches. Nous montrons que BERT-RQ peut atteindre des performances similaires à celles de wav2vec 2.0 tout en réduisant le temps d'apprentissage d'un facteur supérieur à deux.<fnref n="1" />

## ABSTRACT

### Open Implementation and Study of BEST-RQ for Speech Processing

Self-Supervised Learning (SSL) has proven to be useful in various speech tasks. However, these methods are generally very resource demanding. BERT-based Speech pre-Training with Random-projection Quantizer (BEST-RQ), is an SSL method that has shown great performance on Automatic Speech Recognition (ASR) while being simpler than other SSL methods, such as wav2vec 2.0. Despite BEST-RQ's great performance, details are lacking in the original paper, such as the amount of GPU/TPU hours used in pre-training, and there is no official easy-to-use open-source implementation. Furthermore, BEST-RQ has not been evaluated on other downstream tasks aside from ASR and speech translation. In this work, we describe a re-implementation of BEST-RQ and perform a preliminary study with a comparison to wav2vec 2.0 on four downstream tasks. We discuss the details of our implementation. We show BEST-RQ can achieve similar downstream performance as wav2vec 2.0 while decreasing training time by over a factor of two.

**MOTS-CLÉS** : Apprentissage auto-supervisé, reconnaissance de la parole, reconnaissance du locuteur, repérage de mots-clés.

**KEYWORDS:** Self-supervised learning, speech recognition, speaker recognition, keyword spotting.

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

<footnote n="1">1. Cet article est une traduction de Whetten et al. (2024) publié au workshop ICASSP SASB 2024 sur l'apprentissage auto-supervisé.</footnote>
# 1 Introduction

L'apprentissage auto-supervisé (SSL) est une technique d'apprentissage dans lequel les étiquettes à prédire sont extraites des étiquettes des données d'entrée elles-mêmes. Le SSL peut ainsi tirer parti de grandes quantités de données non étiquetées lors d'une phase de pré-apprentissage, et utiliser une quantité réduite de données déjà étiquetées pour obtenir des résultats très impressionnants sur une grande variété de tâches (Mohamed et al., 2022). Dans le domaine du traitement automatique de la parole, le SSL a permis d'obtenir des résultats à l'état de l'art dans des tâches telles que la reconnaissance automatique de la parole (ASR), la reconnaissance automatique des émotions (ER), la vérification automatique du locuteur (ASV) et la compréhension du langage parlé (SLU) (Mohamed et al., 2022; Yang et al., 2021).

Cependant, le pré-entraînement SSL est très coûteux en termes de données, de mémoire et de calcul. Par exemple, les auteurs de wav2vec 2.0 ont déclaré avoir utilisé environ 2 400 heures de GPU V100 et une taille de lot (batch) de 1,6 heure uniquement pour le modèle de base (Baevski et al., 2020). Pour des ensembles de données très volumineux comme pour LeBenchmark, les auteurs ont déclaré avoir utilisé 54 600 heures de GPU A100 pour leur modèle extra-large (Parcollet et al., 2023a).

Malgré les efforts déployés pour améliorer l'efficacité d'autres modèles SSL largement utilisés pour la parole, tels que HuBERT et data2vec (Chen et al., 2023; Baevski et al., 2023), le processus reste gourmand en ressources.

L'une des raisons de ce coût élevé est liée aux extracteurs de caractéristiques acoustiques qui sont généralement mis en œuvre sous la forme d'une série de couches de réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Des études récentes ont montré qu'ils peuvent être remplacés par des solutions plus efficaces sans perte de performances (Parcollet et al., 2023b).

Un modèle récent, BEST-RQ (BERT-based Speech pre-Training with Random-projection Quanti-zer) (Chiu et al., 2022), réduit ce coût en réintroduisant l'emploi des banques de filtres Mel à la place de couches convolutes qui doivent être apprises. Grâce à cela et à d'autres simplifications (voir la section 2.1), BEST-RQ semble être l'une des méthodes SSL les plus efficaces proposées jusqu'à présent, tout en conservant des performances très compétitives pour la reconnaissance automatique de la parole.

Actuellement, il n'existe aucune implémentation officielle sous licence libre de BEST-RQ, ce qui limite l'accès à la communauté d'une méthode d'apprentissage SSL très efficace. De plus, les performances de BEST-RQ n'ont été étudiées que pour deux tâches, la reconnaissance automatique de la parole et la traduction vocale (Zhang et al., 2023). Notre objectif est de combler ces lacunes.

Dans cet article, nous présentons notre implémentation open-source d'un discrétiseur à projection aléatoire utilisant SpeechBrain (Ravanelli et al., 2021), et le résultat de nos premières expériences en comparant BestRQ à wav2vec 2.0.<fnref n="2" /> Nous analysons le temps de calcul des pré-apprentissages ainsi que les performances sur les tâches suivantes : reconnaissance automatique de la parole, vérification automatique du locuteur, classification de l'intention et reconnaissance des émotions. Les résultats montrent qu'un discrétiseur à projection aléatoire peut atteindre des performances similaires à celles de wav2vec 2.0 sur ces différentes tâches, avec l'avantage supplémentaire de réduire de plus de la moitié le temps de pré-apprentissage auto-supervisé. Nous pensons que notre implémentation open-source pourra servir de point de départ à des recherches ultérieures, facilitant l'exploration de diverses

<footnote n="2">2. Le code de notre implémentation de BEST-RQ est disponible à https://github.com/speechbrain/speechbrain/pull/2309</footnote>
<figure><img src="image_174.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Diagrammes de l'architecture BEST-RQ et de wav2vec 2.0. BEST-RQ opère sur des mel-spectrogrammes, utilise un discrétiseur statique et des couches de type conformer. De son côté, wav2vec 2.0 fonctionne sur l'audio brut, apprend la discrétisation et utilise des couches de type transformer.</figcaption></figure>

architectures pour l’apprentissage auto-supervisé (SSL) dans le cadre du traitement automatique de la parole.

# 2 Contexte

Bien qu'il existe d'autres modèles SSL efficaces pour le traitement de la parole, tels que HuBERT et data2vec (Chen et al., 2023; Baevski et al., 2023), wav2vec 2.0 semble plus répandu et utilisé par la communauté de la parole, avec plusieurs outils et modèles disponibles gratuitement, ce qui rend la comparaison plus aisée. Dans cette section, nous présentons une comparaison entre wav2vec 2.0 et BEST-RQ.

## 2.1 wav2vec 2.0 vs. BEST-RQ

BEST-RQ et wav2vec 2.0 présentent quelques différences majeures, l'une d'entre elles étant que **BEST-RQ n'opère pas directement sur la forme d'onde représentant le signal de parole**. Au lieu de cela, BEST-RQ traite plus classiquement des coefficients de banque de filtres log Mel à 80 dimensions avec deux couches CNN pour l'extracteur de représentations acoustiques. De son côté, wav2vec 2.0 opère sur la forme d'onde du signal audio et utilise sept couches CNN pour extraire des représentations acoustiques.

L'utilisation d'un extracteur de représentations acoustiques conçu à la main, comme les banques de filtres Mel, réduit considérablement la quantité de mémoire et de calculs nécessaires pour entraîner le modèle. Cependant, cela peut limiter les performances du modèle car les banques de filtres sont des vues compressées de la parole basées sur des connaissances psycho-acoustiques (c'est-à-dire basées sur l'expertise humaine) et, par conséquent, pourraient supprimer des indices acoustiques qu'un extracteur non construit à la main pourrait apprendre.

Une deuxième différence majeure est que **BEST-RQ utilise une couche linéaire initialisée de**
manière aléatoire et un livre de codes (codebook) pour la quantification et la discrétisation de l'audio. Ces deux composants sont gelés tout au long de l'apprentissage. Les banques de filtres Mel sont projetées via la couche linéaire, et l'indice de l'entrée du livre de codes la plus proche de la projection est utilisé comme cible. L'entrée du livre de codes la plus proche est trouvée en prenant l'argmin de la distance normalisée entre chaque entrée du livre de codes et la projection.

Ensuite, un masque est appliqué à une partie des banques de filtres Mel et l'objectif du modèle est de deviner les cibles correctes pour les sections masquées. Cette tâche est traitée comme une tâche de classification utilisant l'entropie croisée pour calculer la perte.

Inversement, dans wav2vec 2.0, il y a deux livres de codes qui sont appris en utilisant une fonction softmax de type Gumbel. La fonction de coût pour wav2vec 2.0 est plus complexe et consiste en une combinaison d'une fonction de type constrative loss (c'est-à-dire l'identification de l'étiquette correcte parmi un ensemble de fausses étiquettes sélectionnées au hasard) et d'une fonction de type diversity loss (pour empêcher le modèle de se réduire à l'utilisation d'une seule entrée dans le livre de codes).

Une dernière différence majeure est que **BEST-RQ utilise des couches de type conformers au lieu de couches de type transformers**. Bien que l'utilisation de couches de type conformers dans une architecture wav2vec 2.0 a déjà été étudiée (Zhang et al., 2020), nous ne considérons dans notre étude que l'architecture standard wav2vec 2.0, car notre objectif n'est pas de prouver qu'une méthodologie est meilleure qu'une autre, mais plutôt de montrer que notre implémentation fonctionne comme prévu et se compare favorablement à une autre solution bien connue. La figure 1 illustre schématiquement les principales différences entre ces deux architectures.

Dans (Chiu et al., 2022), les auteurs ont montré qu'il est possible d'obtenir de bonnes performances en transcription automatique sans avoir à apprendre un extracteur de représentations acoustiques ou des livres de codes. En théorie, cela réduit considérablement la complexité du modèle, de la fonction de coût et de la passe arrière de mise à jour des poids. Le temps de pré-apprentissage n'ayant pas été indiqué dans l'article original de BEST-RQ, nous visons à montrer empiriquement comment cela affecte le pré-entraînement et proposons des évaluations sur transcription automatiques et trois autres tâches en aval. Pour des raisons de reproductibilité et pour permettre à d'autres chercheurs d'étudier les effets de l'utilisation d'un discrétiseur à projection aléatoire, notre implémentation est disponible sous licence libre.

# 3 Expériences

Pour nos expériences, nous pré-entraînons un modèle wav2vec 2.0 et notre modèle BEST-RQ, puis nous les utilisons pour un sous-ensemble des tâches du benchmark MP3S (Zaiem et al., 2023). Dans les sections suivantes, nous décrivons l'environnement de pré-apprentissage, l'architecture des modèles, et les tâches évaluées.

## 3.1 Paramètres de pré-apprentissage

Pour le pré-apprentissage, nous utilisons 960 heures de parole issues du corpus LibriSpeech (c'est-à-dire les sous-corpus *train-clean-100*, *train-clean-360* et *train-other-500*) (Panayotov et al., 2015). L'apprentissage auto-supervisé de chacun des modèles est réalisé sur 42 époques ou environ 200k
itérations (mises à jour des poids) en utilisant huit cartes GPU Tesla V100 à 32Go de RAM. Nous sauvegardons un point de contrôle à l'époque 21 (environ 100k itérations), pour évaluer l'évolution de la performance au cours de l'apprentissage. Nous notons la différence entre ces versions du modèle en les nommant 100k et 200k.

Nous utilisons les mêmes paramètres de mise en lot (batch) dynamique pour les modèles wav2vec 2.0 et BEST-RQ, la taille maximale du lot étant de 100 secondes. Comme nous utilisons huit GPU, la taille totale des lots est de 800 secondes, soit environ 13,33 minutes. Nous avons choisi cette taille de lot pour pouvoir réaliser nos expériences sur de petits GPU et dans un temps limité en utilisant seulement quelques centaines d'heures de GPU.

## 3.2 Hyper-paramètres du modèle

Nous utilisons l'architecture du modèle wav2vec 2.0-base (Baevski et al., 2020) comme référence, en utilisant l'implémentation disponible dans SpeechBrain. Nous avons seulement modifié les paramètres du lot dynamique pour avoir une taille de lot maximale de 100 secondes, comme indiqué précédemment.

Pour notre implémentation de BEST-RQ, nous suivons globalement la description des auteurs, tout en introduisant **quelques changements clés** découverts lors de nos expériences préliminaires, et qui se sont révélés très importants pour les performances du modèle en raison de la taille relativement petite de notre lot (13 minutes contre 18 heures dans l'article original des chercheurs de Google), la petite quantité de données de pré-entraînement (960 heures contre 12 millions dans (Zhang et al., 2023)), et le nombre de GPUs à notre disposition. Nous **avons réduit le nombre de couches de type conformers de 24 à 12**. Ce choix a été fait pour correspondre au même nombre de couches que le modèle wav2vec 2.0-base, et a permis au modèle de s'adapter aux GPU utilisés. Nous avons **ajouté un layer drop avec une probabilité de 0,05**, nous avons réduit le taux d'apprentissage initial à 0,0008 et enfin nous avons augmenté le ratio de masquage à environ 60% de l'audio (c'est-à-dire que 15% des trames du mel-spectrogramme sont sélectionnées aléatoirement pour être masquées avec les trois trames suivantes). Des résultats marquants de nos expériences préliminaires sont présentés dans la section 4.2.

## 3.3 Les tâches visées

Pour les tâches finales, nous suivons la méthodologie des benchmarks MP3S (Zaiem et al., 2023) et SUPERB (Yang et al., 2021), c'est-à-dire que le modèle SSL est gelé et que l'entrée du modèle neuronal spécifique à la tâche finale est une somme pondérée des sorties des couches cachées du modèle pré-entraîné.

Pour la tâche de **reconnaissance automatique de la parole**, nous utilisons respectivement le sous-corpus *train-clean-100 et dev-clean* pour l'apprentissage et la validation, puis nous évaluons sur les sous-ensembles *test-clean et test-other* de LibriSpeech (Panayotov et al., 2015).

Pour cette tâche, le modèle neuronal spécifique à la tâche est composé de deux couches BiLSTM, suivie d'une couche linéaire, d'une couche softmax, puis d'une fonction de coût CTC (Zaiem et al., 2023). Chaque couche BiLSTM a une taille de 1024 et se voit appliqué un dropout de 0,2 durant l'apprentissage. La métrique que nous utilisons pour évaluer les performances est le taux d'erreur sur
les mots (WER). Nous indiquons le WER avec et sans l'application du modèle de langage officiel <fnref n="3" />
4-gram.

Pour la tâche de **vérification automatique du locuteur**, nous utilisons Voxceleb1 (Nagrani et al., 2017). Ce jeu de données est composé d'énoncés de plus de 1 000 célébrités recueillis sur YouTube. Il s'agit d'une tâche de classification binaire où, étant donné deux fichiers audio, le modèle doit déterminer si le locuteur est le même ou non dans les deux enregistrements.

Nous utilisons l'architecture ECAPA-TDNN (Desplanques et al., 2020) du benchmark MP3S. Pour mesurer les performances de l'ASV, nous utilisons l'Equal Error Rate (EER).

Pour la classification des intentions, nous utilisons SLURP (Bastianelli et al., 2020), qui est connu pour être plus difficile que d'autres ensembles de données pour la même tâche, consistant en 177 locuteurs à partir de 72k fichiers audio totalisant 58 heures d'audio. La tâche consiste à classer un énoncé donné dans l'une des 18 catégories ou scénarios suivants : email, calendar ou play (comme dans play next song).

Pour l'architecture neuronale, nous utilisons à nouveau celle de MP3S. Cette architecture est composée une couche BiLSTM d'une taille de 1024, suivie d'une couche linéaire, d'une couche de statistical pooling, puis d'une couche linéaire pour la classification finale. La métrique utilisée pour cette tâche est la Précision.

Pour la tâche de **reconnaissance des émotions**, nous utilisons l'ensemble de données IEMOCAP (Busso et al., 2008). Cet ensemble de données contient environ 12 heures de données provenant de 10 locuteurs jouant des scénarios avec quatre émotions différentes (neutre, heureux, triste et en colère). Les performances sont mesurées à l'aide d'une validation croisée sur 10 sous-ensembles (10-fold cross validation). Comme pour la tâche de vérification du locuteur, nous utilisons une architecture ECAPA-TDNN du benchmark MP3S.

Afin d'explorer les capacités de BEST-RQ au-delà de sa capacité à produire des représentations de parole, nous réalisons une expérience supplémentaire dans laquelle nous mettons à jour les poids du modèle pour la tâche de reconnaissance automatique de la parole sur les données LibriSpeech.

Le modèle est fine-tuné sur *train-clean-100* et nous l'évaluons ensuite sur *test-clean* et *test-other*, avec ou sans l'utilisation du modèle 4-gram.

# 4 Résultats

Dans cette section, nous présentons des résultats sur le temps de pré-apprentissage, sur les tâches finales, ainsi que des résultats d'expériences préliminaires qu'il nous semble pertinent de partager.

## 4.1 Benchmark MP3S

Nos résultats sur les tâches présentées dans la section précédente sont rapportés dans le Tableau 1. Pour les tâches de vérification du locuteur, de classification d'intention et de reconnaissance des émotions, BEST-RQ est légèrement plus performant que wav2vec 2.0, alors que son pré-entraînement est environ 2,4 fois plus rapide que celui de wav2vec 2.0.

<footnote n="3">3. Disponible à l'adresse openslr.org/11/</footnote>
<table><caption>TABLE 1 – Résultats sur les tâches en aval à 100k et 200k pas. Les performances de BEST-RQ sont similaires à celles de wav2vec, mais avec moins de la moitié du temps d’apprentissage. Le temps d’apprentissage et le nombre de paramètres sont indiqués respectivement sous GPU hours et # Par.</caption><thead><tr><th rowspan="3">Model / Task<br>Metric</th><th rowspan="3"># Par.</th><th rowspan="3">GPU hours</th><th colspan="4">LibriSpeech train-100 ASR</th><th rowspan="2">VoxCeleb<br>EER ↓<br>ASV</th><th rowspan="2">SLURP<br>Acc. ↑<br>IC</th><th rowspan="2">IEM.<br>Acc. ↑<br>ER</th></tr><tr><th colspan="4">WER ↓</th></tr><tr><th>Clean</th><th>Clean LM</th><th>Other</th><th>Other LM</th></tr></thead><tbody><tr><td>W2V2 100k</td><td>90.9M</td><td>130</td><td>16.26</td><td>10.63</td><td>40.17</td><td>30.83</td><td>4.56</td><td>72.8</td><td>60.9</td></tr><tr><td>W2V2 200k</td><td>90.9M</td><td>262</td><td>13.89</td><td>9.45</td><td>33.55</td><td>25.49</td><td>3.83</td><td>74.5</td><td>63.0</td></tr><tr><td>BRQ 100k</td><td>83.0M</td><td>54</td><td>16.79</td><td>10.79</td><td>38.09</td><td>28.31</td><td>3.84</td><td>74.3</td><td>61.3</td></tr><tr><td>BRQ 200k</td><td>83.0M</td><td>109</td><td>15.11</td><td>9.76</td><td>34.06</td><td>24.74</td><td>3.53</td><td>74.8</td><td>63.8</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 2 – Résultats de la mise au point sur l’ASR avec LibriSpeech train-100.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Model</th><th colspan="4">Fine-Tune LibriSpeech train-100</th></tr><tr><th>Clean</th><th>Clean LM</th><th>Other</th><th>Other LM</th></tr></thead><tbody><tr><td>W2V2 100k</td><td>16.42</td><td>10.29</td><td>36.62</td><td>27.25</td></tr><tr><td>W2V2 200k</td><td>13.47</td><td>8.73</td><td>29.64</td><td>21.92</td></tr><tr><td>BRQ 100k</td><td>14.59</td><td>9.00</td><td>31.49</td><td>23.04</td></tr><tr><td>BRQ 200k</td><td>12.21</td><td>7.78</td><td>26.81</td><td>19.67</td></tr></tbody></table>

wav2vec 2.0 s’est avéré plus performant que BEST-RQ sans modèle de langage sur la tâche de reconnaissance automatique de la parole. Cependant, avec le modèle de langage, BEST-RQ obtient des résultats très proches de ceux de wav2vec 2.0 sur la tâche *test-clean* et même légèrement meilleurs sur la tâche *test-other*. Enfin, lorsque nous affinons BEST-RQ ou wav2vec 2.0 sur la tâche de reconnaissance automatique de la parole, BEST-RQ obtient de meilleurs résultats que wav2vec 2.0, comme l’illustrent les résultats présentés dans le tableau 2.

En examinant la différence entre les performances des modèles à 100k et 200k itérations dans ce tableau, nous remarquons wav2vec 2.0 s’améliore plus fortement durant l’apprentissage. Nous pensons que cela est dû au fait que la transformation du signal de parole en séquence d’embeddings dans wav2vec 2.0 doit être apprise – au contraire de BEST-RQ qui utilise des mel-spectrogrammes pré-calculés – ce qui implique une convergence plus lente.

## 4.2 Impact du taux de masquage

Avant de procéder aux expériences présentées dans la sous-section précédente, nous avons appris tous les modèles sur 18 époques, ou environ 87k itérations, sur 4 GPUs 2080Ti de 11Go, en nous focalisant uniquement sur les performances pour la reconnaissance de la parole sur le sous-corpus *dev-clean* de LibriSpeech. Nous avons fait varier le taux de masquage et la taille du livre de codes en utilisant des taux de masquage compris entre 1 % et 12 %.

Comme le montre le tableau 3, la réduction du livre de codes (CB) de 8192 à 1024 ne semble pas modifier les performances de manière cohérente ou significative. Pour un taux de masquage de 1 %, le livre de codes plus petit est légèrement plus performant, tandis que pour un taux de 10 %, il est légèrement moins performant. Au contraire, l’augmentation du nombre de trames masquées a un impact important, diminuant le WER sur les données *dev-clean* d’environ 15 % (d’un WER d’environ 35 % à un peu plus de 20 %) lorsque le taux de trames masquées passe de 1 à 12 %.
<table><caption>TABLE 3 – Impact de la modification du taux de masquage et de la taille du livre de codes. Le masque % concerne l'indice de la trame de départ choisi pour le masque. Étant donné que les trois trames suivantes sont également masquées, le taux de masquage réel est quatre fois plus important.</caption><thead><tr><td>Mask %</td><td>Dev-Clean WER</td><td>CB</td></tr></thead><tbody><tr><td>1%</td><td>34.08</td><td>1024</td></tr><tr><td>1%</td><td>36.45</td><td>8192</td></tr><tr><td>5%</td><td>25.24</td><td>8192</td></tr><tr><td>10%</td><td>21.10</td><td>1024</td></tr><tr><td>10%</td><td>20.68</td><td>8192</td></tr><tr><td>12%</td><td>20.11</td><td>8192</td></tr></tbody></table>

# 5 Discussion et conclusion

Dans ce travail, nous avons décrit notre implémentation *open-source* de BEST-RQ et nous l'avons comparé à wav2vec 2.0 en termes de temps de pré-entraînement et de performance sur diverses tâches en aval. BEST-RQ démontre des performances comparables à celles de wav2vec 2.0 tout en diminuant le temps de pré-apprentissage auto-supervisé de plus de la moitié. Le code de notre implémentation sera bientôt disponible dans la boîte à outils SpeechBrain (Ravanelli et al., 2021).

Nous émettons l'hypothèse que BEST-RQ converge beaucoup plus rapidement que wav2vec 2.0 parce qu'il démarre avec des mel-spectrogrammes et qu'il a environ 8 millions de paramètres en moins, ce qui lui permet d'obtenir des performances comparables dans sa version à 200k itérations. Les différences de performance entre les modèles 100k et 200k suggèrent que le modèle wav2vec 2.0 pourrait surpasser BEST-RQ avec plus de temps ou d'autres paramètres d'entraînement (tels qu'une taille de lot plus importante).

Néanmoins, nous pensons que nos résultats sont révélateurs des capacités de ces méthodes avec seulement quelques centaines d'heures de GPU et nous continuerons dans cette voie pour nos travaux futurs.

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

Mohammad Abuoudeh¹ Jalal Al-Tamimi² Olivier Crouzet³

(1) Département de Langues et de Linguistique, Al-Hussein Bin Talal University, Ma’an, Jordanie

(2) Laboratoire de Linguistique Formelle, UMR 7110, Université Paris Cité, CNRS, 5 Rue Thomas Mann, 75013, Paris, France

(3) Laboratoire de Linguistique de Nantes (LLING), UMR6310 – Nantes Université / CNRS, France
mohammad.a.abuoudeh@ahu.edu.jo, jalal.al-tamimi@u-paris.fr,
olivier.crouzet@univ-nantes.fr

## RÉSUMÉ

Cette étude examine l'impact des changements pouvant se produire dans deux styles de parole – lire vs. raconter une histoire – sur les informations spectrales et temporelles des voyelles longues et brèves en arabe jordanien. La lecture d'un texte est souvent considérée comme de la parole formelle ou soutenue, alors que la narration est plus spontanée. Le passage d'un style à l'autre peut engendrer des changements temporels et spectraux. C'est pourquoi un intérêt particulier a été porté au comportement des voyelles longues et brèves face à ces deux types de situations. Dix locuteurs de l'arabe jordanien ont lu puis raconté une histoire. Contrairement à ce qui était attendu, les caractéristiques spectrales et temporelles des voyelles n'ont pas été influencées par le changement de style. Cela suppose que dans cette expérience, le passage d'un style à l'autre a eu peu de conséquences sur la qualité et la quantité vocaliques. Cependant, les conditions comparées pourraient ne pas être suffisamment contrastées pour faire ressortir de telles différences. Les autres composantes du corpus en cours de constitution pourraient fournir des conditions plus à même de distinguer différents styles de parole.

## ABSTRACT

### Speaking style impact on vowel length opposition in Jordanian Arabic

This study examines the impact of changes in two speaking styles – story reading vs. storytelling – on the spectral and temporal properties of long and short vowels in Jordanian Arabic. Reading a text is usually associated with formal or clear speech, whereas storytelling is more spontaneous. The transition from one register to another may generate temporal and spectral modifications. This is why a particular interest has been paid to the behavior of long and short vowels in the context of these two speaking conditions. Ten speakers of Jordanian Arabic read then narrated the same short story. Contrary to what was expected, spectral and temporal vowel properties were not influenced by changes in speaking style. These results indicate that in this experiment, the transition from one register to the other had little impact on vowel quality and quantity. However, the conditions under scrutiny in this study may be too close to one another in order to enable such differences to emerge. Additional components of the currently collected corpus may be more appropriate to let differences between controlled and more spontaneous speech styles be revealed.

**MOTS-CLÉS** : style de parole, variations temporelles et spectrales, contraste de longueur vocalique, arabe jordanien.

**KEYWORDS:** speaking style, temporal and spectral variation, vowel length contrast, Jordanian

<figure><img src="image_175.png" /></figure>
# 1 Introduction

Dans la parole continue, le style de parole change généralement de façon systématique selon la situation dans laquelle on se trouve. Par exemple dans une salle de classe, nous pouvons lire un texte (style « lecture »), parler à son professeur (style « formel ») et discuter avec son camarade de classe (style « informel »). D'un point de vue phonétique, le changement de style de parole pourrait provoquer des variations temporelles et spectrales des segments (Lindblom & Lindgren, 1985). Ces variations se produisent à cause du changement des stratégies dans la production de la parole. Il existe des situations dans lesquelles la parole doit être réalisée avec un grand degré de contraste perceptuel ; d'autres en exigent moins et permettent plus de variabilité. Par conséquent, les propriétés acoustiques du même son montrent de grandes variations reflétées à travers un continuum variant de l'hypo- à l'hyper-articulation (Lindblom, 1990; Farnetani & Recasens, 2010). En effet, les travaux de Lindblom et ses collègues (Lindblom & Lindgren, 1985; Lindblom, 1990; Lindblom et al., 1992) – mais aussi ceux de Krull (1987) et Duez (1992) – mettent en avant que le changement de style de parole (parole formelle, informelle, lue, langage enfantin, etc.) peut faire subir de fortes transformations physiques aux mouvements articulatoires. Ces recherches soulignent également que le changement de style de parole vers la parole spontanée (« hypo-speech ») conduit à un degré de coarticulation maximal. De ce fait, les caractéristiques acoustiques des consonnes et des voyelles sont significativement modifiées. L'objectif de cette recherche est ainsi d'évaluer l'effet du changement de style de parole sur les informations temporelles et spectrales des voyelles phonologiquement longues et brèves en arabe.

Plusieurs chercheurs ont examiné l'influence des variations du style de parole sur la qualité et la quantité vocalique dans différentes langues (Leung et al., 2016; DiCanio et al., 2015; Blaauw, 1992; Bolotova, 2003; Meunier & Espesser, 2011). Les résultats de ces recherches ont révélé que dans la parole spontanée / informelle, la durée des segments ainsi que l'espace vocalique sont réduits en comparaison avec la parole lue / soutenue. Un effet d'undershoot est alors attendu lorsque l'on passe de la parole lue à la parole spontanée en arabe.

Néanmoins, peu d'études ont porté sur la relation entre les voyelles longues et brèves quand le style de parole varie. À titre d'exemple, DiCanio & Whalen (2015) ont montré qu'une influence asymétrique du style de parole sur les voyelles longues et brèves existe en arapaho<fnref n="1" />. La durée vocalique des voyelles longues est plus influencée par le changement du style de parole que celle des voyelles brèves. Toutefois, l'espace vocalique des voyelles longues est moins impacté que les voyelles brèves par ce facteur. Des résultats similaires ont été observés dans l'opposition tendue-relâchée en anglais (Leung et al., 2016). La durée des voyelles tendues est plus impactée par la variation du style de parole que celle des voyelles relâchées. De plus, cette variation a moins de conséquences sur l'espace vocalique des voyelles relâchées que sur celui des voyelles tendues.

Des influences asymétriques ont également été remarquées entre les voyelles longues et brèves dans les études de variation de débit de parole dans plusieurs langues (en thaï Svastikula, 1986, en islandais Pind, 1995 et en japonais Hirata, 2004; Hirata & Tsukada, 2009). Selon ces recherches, la durée des voyelles longues est plus allongée que celle de leurs contreparties brèves lorsque le débit de parole ralentit. La durée des voyelles longues est aussi plus raccourcie que celle des voyelles brèves quand le débit de parole s'accélère. Toutefois, l'impact de variation du débit sur l'espace vocalique semble

<footnote n="1">1. Une langue algonquienne en danger d'extinction parlée dans l'État du Wyoming aux États-Unis.</footnote>
dépendre de la langue. En thäi, les informations spectrales des voyelles longues et brèves restent relativement stables (Svastikula, 1986), contrairement à ce qui se passe en japonais, où les fréquences des voyelles brèves sont plus influencées par le changement de débit que leurs correspondantes brèves (Hirata & Tsukada, 2009). En résumé, les voyelles respectivement longues et brèves réagissent de manière différente lorsque le débit ou le style de parole est modifié.

## 2 Questions de recherche

Le but principal de cette recherche est d'évaluer à quel point le passage de la lecture d'une histoire à un style narratif pourrait influencer les informations temporelles et spectrales des voyelles longues et brèves en arabe jordanien. Selon les études mentionnées plus haut, on s'attend à ce que la lecture d'une histoire puisse déboucher sur des durées vocaliques plus longues et des espaces spectraux plus larges par rapport à la narration, puisque la tâche de lecture correspondrait à de la parole hyper-articulée alors que celle de narration se rapprocherait d'un style de parole plus hypo-articulé. De plus, cette influence pourrait être asymétrique entre les voyelles brèves et longues. Le choix de l'arabe jordanien a été motivé par le fait que cette langue est structurée autour d'un contraste entre voyelles phonologiquement longues et brèves, ce qui permettrait d'évaluer le comportement des phénomènes de durée face aux variations du style de parole. De plus, à notre connaissance, l'impact du style de parole n'a pas encore été examiné dans cette langue. Il est à noter que l'arabe jordanien contient trois voyelles brèves et leurs contreparties longues /i, iː, a, aː, u, uː/, ainsi que deux autres voyelles longues /eɪ, oː/. L'importance de la durée vocalique dans cette langue dépend du timbre ; autrement dit, /a, aː/ sont principalement différenciées par la durée, /u, uː/ sont quant à elles distinguées par la durée et l'information spectrale, tandis que /i, iː/ sont essentiellement opposées par l'information spectrale (Al-Tamimi, 2007; Abuoudeh, 2018). En outre, les voyelles longues occupent des positions spectrales plus périphériques que leurs contreparties brèves.

## 3 Méthodologie

### 3.1 Locuteurs

Pour répondre à la problématique de la présente étude, 10 locuteurs jordaniens (5 femmes et 5 hommes) ont participé bénévolement à une expérience de production. Les participants étaient tous étudiants en licence à l'Université Al-Hussein bin Talal, à Ma'an, dans le sud de la Jordanie, et étaient âgés entre 18 et 22 ans lors de l'enregistrement. Ils sont originaires d'Amman et de Zarqa, des villes situées dans la région Centre de la Jordanie. Les locuteurs ont déclaré qu'ils ne souffrent pas de troubles du langage.

### 3.2 Matériel

Le support linguistique de cette expérience est constitué de l'histoire du « Petit chaperon rouge », écrite en alphabet arabe dans une version de l'arabe jordanien rédigée par le premier auteur de l'article. Il est à remarquer que cette histoire étant populaire en Jordanie, l'ensemble des participants
enregistrés la connaissaient. Le choix d'une histoire connue et populaire a pour but de faciliter la tâche de narration<fnref n="2" />.

## 3.3 Procédure

Tout d'abord, il a été demandé aux locuteurs de lire l'histoire du « Petit chaperon rouge » à partir d'un texte qui s'affichait sur un écran d'ordinateur. Par la suite, il leur a été demandé de raconter la même histoire, sans la lire. Avant l'enregistrement de la tâche de narration, les locuteurs pouvaient – s'ils le jugeaient nécessaire – relire à voix basse l'histoire afin de préparer leur narration. Avant le début de l'expérience, il a été indiqué aux participants de lire et de raconter l'histoire dans leur propre dialecte et non en arabe classique.

L'expérience s'est déroulée dans une salle calme des locaux de la Faculté des Lettres de l'Université Al-Hussein bin Talal. Le matériel utilisé pour les enregistrements est un micro Sennheiser e835 relié à un Tascam DR-100. Les fichiers sons ont été échantillonnés à 44100 Hz sur 32 bits en monophonique. Les enregistrements des deux tâches (lecture et narration) ont d'abord été transcrits et translittérés avec le nouveau système de translittération de l'arabe (convention ATR) puis segmentés par alignement forcé en utilisant le service Arabic WebMAUS Basic (Kisler et al., 2017; Al-Tamimi et al., 2022). Les résultats de l'alignement forcé ont été corrigés à la main dans un second temps par le biais du logiciel Praat (Boersma & Weenink, 2022). La durée des segments, la fréquence des formants (F1, F2, F3) et la f0 ont été automatiquement prélevées par un script Praat. L'algorithme d'extraction Burg (analyse LPC par auto-corrélation) a été employé avec une fenêtre d'analyse de 0.025 s et un pas de 0.01 s. Les seuils d'extractions des formants étaient adaptés au sexe du locuteur, autrement dit : 5000 Hz maximum pour les hommes et 5500 Hz maximum pour les femmes. Les données extraites par ce script ont ensuite été sauvegardées dans un fichier .csv. Pour cette étude, la durée et les fréquences des formants F1 et F2 des voyelles ont été analysées. Les fréquences des F1 et des F2 de tous les locuteurs ont été normalisées en utilisant la méthode de Lobanov afin de limiter la variation interlocuteurs (Lobanov, 1971)<fnref n="3" />. Les analyses de données ont été effectuées avec le logiciel R (R Core Team, 2023).

## 3.4 Analyses statistiques

Les relations entre chacune des variables dépendantes étudiées (Durée vocalique, F1 et F2) et les effets fixes (Voyelle et Tâche) ont été évaluées par des modèles linéaires mixtes avec la fonction lmer de la librairie lme4 (Bates et al., 2015). L'intercept pour les locuteurs a aussi été intégré aux modèles comme effet aléatoire. En outre, les pentes aléatoires par locuteur ont été incluses pour chaque effet fixe, correspondant à la variabilité inter-locuteur de l'effet de chaque facteur fixe sur les variables dépendantes de manière à éviter un taux élevé d'erreur de type I. Les *p*-values ont été obtenues par des approximations de type Satterthwaite par le biais de la fonction anova de la librairie lmerTest (Kuznetsova et al., 2017). Ces analyses ont été suivies par des tests *post hoc* de Tukey en utilisant la fonction glht de la librairie multcomp (Hothorn et al., 2008).

<footnote n="2">2. Les données de cette étude font partie d'une base de données plus large qui est actuellement en cours d'élaboration sur l'arabe jordanien (projet « Speech Database of Jordanian Arabic Dialects », abrégé en SDJAD), qui sera constituée de 100 participants provenant de différentes régions de Jordanie.</footnote>

<footnote n="3">3. La normalisation a été effectuée par le biais de la fonction normLobanov de la librairie phonR (McCloy, 2016).</footnote>
# 4 Résultats

Au total, les locuteurs ont produit 4972 voyelles en tâche de lecture et 3992 voyelles en tâche de narration comme détaillé dans la Table 1. Il était attendu que la tâche de narration contienne moins de réalisations que la tâche de lecture car les locuteurs pouvaient omettre ou résumer quelques évènements de l'histoire lors de leur narration. Par ailleurs, il est à remarquer que les voyelles brèves

<table><caption>TABLE 1 – Nombre de réalisations pour chaque voyelle dans chaque style de parole.</caption><thead><tr><th></th><th>i</th><th>i:</th><th>a</th><th>a:</th><th>u</th><th>u:</th><th>e:</th><th>o:</th></tr></thead><tbody><tr><th>Lecture</th><td>1120</td><td>393</td><td>1664</td><td>1185</td><td>81</td><td>188</td><td>278</td><td>63</td></tr><tr><th>Narration</th><td>942</td><td>360</td><td>1211</td><td>871</td><td>155</td><td>182</td><td>180</td><td>91</td></tr></tbody></table>

– à l’exception de la voyelle /u/ – sont globalement plus fréquentes que les voyelles longues dans ces données, peu importe le style de parole, avec un total de 5173 voyelles brèves contre un total de 3791 voyelles longues.

## 4.1 La durée vocalique

<figure><img src="image_176.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Moyennes des durées vocaliques pour les deux conditions de style de parole (en ms, les barres d’erreur représentent l’Intervalle de Confiance à 95%).</figcaption></figure>

Les analyses descriptives indiquent que les deux styles de parole étudiés ont un impact faible sur les durées vocaliques (Figure 1). Les durées moyennes des voyelles brèves restent relativement stables dans les deux styles de parole. Quant aux voyelles longues, /i:, o:/ sont légèrement plus
longues en lecture qu'en narration. Les voyelles /a/, /u:/, au contraire, sont plus allongées en narration qu'en lecture, notamment la durée de la voyelle /u:/ . La durée de la voyelle /e:/ reste relativement inchangée dans les deux styles. Les observations des analyses descriptives sont confirmées par des analyses linéaires mixtes qui ne montrent aucune différence significative entre la tâche de lecture et celle de narration pour la durée ($F_{(1,7)} = 0.30, p = .587$). De plus, les analyses *post hoc* (Tukey) soulignent que la durée des voyelles n'est pas significativement différente en fonction du style de parole à l'exception des voyelles /i/, /u:/ . Ces résultats révèlent aussi que la relation temporelle entre les voyelles longues et brèves en arabe jordanien n'est pas influencée par le changement de style de parole en passant de la lecture à la narration.

Une série d'analyses inférentielles Bayésiennes (Package *brms* dans R; Bürkner, 2017) a été réalisée sur les données de durée vocalique à partir de 4 modèles de complexité décroissante. Les mesures ont été modélisées par une distribution *lognormale* afin de s'approcher au mieux des propriétés distributionnelles de durées vocaliques <fnref n="4" />. Les paramètres par défaut de la modélisation ont été utilisés (distributions de probabilités *a priori* non informatives, 1000 cycles de *warmup* suivis de 2000 itérations, sur 3 chaînes). Le modèle le plus complexe évalue l'effet des 3 prédicteurs que sont la *Catégorie de Voyelle*, le *Sexe* des participants et la *Tâche* réalisée et leurs interactions. Les 2 modèles suivants restreignent l'effet aux deux variables *Catégorie vocalique* et *Sexe* et leur interaction, puis *Catégorie vocalique* seule. Ces 3 modèles intègrent un intercept aléatoire par locuteur et lorsque c'est pertinent des pentes aléatoires par locuteur pour chaque variable intra-sujet (*Catégorie Vocalique* et *Tâche*). Le dernier modèle évalue l'effet de la *Catégorie vocalique* seule en n'intégrant qu'un intercept aléatoire et aucune pente aléatoire. Les temps de traitement de ces 4 modèles sur un serveur de calcul haute-performance ont été respectivement d'environ 3h10, 2h, 1h50 et 11 minutes.

Une comparaison des 4 modèles par méthode *leave-one out* fait ressortir que le modèle complet intégrant les 3 prédicteurs et leurs interactions (*Catégorie vocalique*, *Sexe* et *Tâche*) serait supérieur aux autres en termes de caractérisation des effets de durée mais que, à l'exception du modèle le plus simple (qui n'inclut que la *Catégorie Vocalique* et pas de pente aléatoire, il y a peu de différences –valeur absolue de différence d'ELPD < 4–, entre les 3 modèles les plus pertinents, qu'ils incluent les 3 prédicteurs ou que l'on retire le prédicteur *Tâche* aussi bien que le prédicteur *Sexe*. Ceci suggère que la contribution de la *Tâche* (et du *Sexe*) est relativement négligeable dans ces données. En complément, une exploration préliminaire des distributions *a posteriori* semble indiquer que, en dehors des variations liées à la *Catégorie Vocalique*, les effets sont très spécifiques et correspondent plutôt à des comportements particuliers d'interactions entre 2 ou 3 des prédicteurs plutôt qu'à des tendances globales liées à la *Tâche* ou au *Sexe* des participants.

L'exploration Bayésienne des effets et des distributions *a posteriori* devra être approfondie pour déterminer l'apport spécifique de cette approche aux données présentées. Ces analyses devront ultérieurement être élargies à l'étude des caractéristiques spectrales des voyelles.

## 4.2 L'espace vocalique

L'examen de l'espace vocalique met également en évidence que les deux styles de parole ont très peu d'influence sur les informations spectrales (Figure 2). En effet, les voyelles longues et brèves occupent des positions étroitement proches dans les deux styles de parole sur le plan F1-F2. Ces observations ont été confirmées par des analyses linéaires mixtes qui ne montrent aucune différence significative

<footnote n="4">4. En outre, cette modélisation fait gagner un temps de traitement considérable, souvent dans un rapport de 1 à 10, par rapport à la modélisation par une distribution Gaussienne.</footnote>
entre la tâche de lecture et celle de narration pour les fréquences de F1 ($F_{(1,7)}$ = 0.48, *p* = .494), et de F2 ($F_{(1,7)}$ = 0.0001, *p* = .99). Les analyses *post hoc* (Tukey), quant à elles, confirment aussi que les fréquences de F1 et F2 observées pour toutes les voyelles ne changent pas significativement entre les deux styles de parole. En outre, ces résultats révèlent que la relation spectrale entre les voyelles longues et brèves en arabe jordanien n’est pas influencée par le changement de style de parole en passant de la lecture à la narration.

<figure><img src="image_177.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Espace vocalique des voyelles longues et brèves normalisées avec la procédure de Lobanov en fonction du style de parole.</figcaption></figure>

# 5 Discussion

Cette étude avait pour objectif d’évaluer l’effet du changement de style de parole sur l’opposition phonologique des voyelles longues et brèves en arabe jordanien. D’après les résultats présentés, ce changement influence très peu les informations spectrales et temporelles des voyelles longues et brèves. Dans les faits, la qualité vocalique n’a montré aucune différence significative entre les deux styles de parole pour toutes les voyelles. Quant à la quantité, seulement deux voyelles sur les huit ont révélé une différence significative en fonction du style (/u:/ et /i:/), dont une dans une direction inattendue. En effet, la voyelle /u:/ – et dans une moindre mesure la voyelle /a:/ avec un effet non significatif – présentent un allongement de leur durée en narration plutôt qu’en lecture. Cela pourrait être dû à des hésitations plus importantes dans la tâche de narration que dans celle de lecture.

Ces observations ne sont pas en accord avec les études antérieures sur d'autres langues. Pour rappel, ces études ont décrit que le passage de la parole formelle à la parole spontanée conduit à des variations spectrales et temporelles qui peuvent être asymétriques entre les voyelles longues et brèves. Les
résultats de cette recherche pourraient être expliqués par le fait que ces deux styles de parole ont potentiellement des effets limités au regard des différences temporelles dans une langue qui contient une opposition phonémique de longueur. Autrement dit, la distinction lecture vs. narration n'aboutit peut-être pas, dans le cas de cette étude, à produire une différence de style de parole à cause de la proximité des deux styles par comparaison aux styles étudiés dans les recherches mentionnées en introduction. Par exemple, DiCanio et al. (2015) – mais aussi DiCanio & Whalen (2015) – décrivent que leur condition d'élicitation est une prononciation répétée de mots isolés et que la parole « spontanée » est tirée de narration d'histoires personnelles. Ceci peut être nettement plus discriminant en termes de style de parole que la lecture vs. la narration du même conte telle que celle qu'on compare dans la présente étude.

De plus, l'importance de la séparation de durée entre les voyelles longues et brèves en arabe jordanien pourrait diminuer l'impact temporel et par conséquent, les variations associées à l'espace spectral dans ces deux de style de parole. Il est intéressant de signaler que les différences qualitatives entre les voyelles longues et brèves restent préservées. Par ailleurs, un autre facteur qui peut être avancé pour cette quasi-absence d'effet de style est que les locuteurs de l'arabe jordanien n'ont pas l'habitude de lire des histoires en arabe dialectal, puisque dans la majorité des cas, ils lisent des histoires en arabe classique. Ceci pourrait expliquer pourquoi les phénomènes phonétiques étudiés ici pourraient ne pas être clairement différenciés entre les tâches de lecture et de narration. Lors des enregistrements, une hésitation, voire un temps de réflexion, ont pu être observés chez certains locuteurs dans les deux styles de parole. L'étude des autres tâches du projet SDJAD (tel que les mots produits en isolation, la parole conversationnelle et la description d'une image), qui sont en cours de collecte, pourraient être utiles pour évaluer ces différentes observations.

## Remerciements

Cette recherche fait partie du projet « Speech Database of Jordanian Arabic Dialects - SDJAD » financé par l'Université Al-Hussein Bin Talal avec la subvention numéro « 85/2022 ».

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