# Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d’Études sur la Parole

Christophe Benzitoun, Chloé Braud, Laurine Huber, David Langlois, Slim Ouni, Sylvain Pogodalla, Stéphane Schneider

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## ► To cite this version:

Christophe Benzitoun, Chloé Braud, Laurine Huber, David Langlois, Slim Ouni, et al. Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d’Études sur la Parole. 1 : Journées d’Études sur la Parole, ATALA; AFCP, 2020. hal-02798507v2

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Submitted on 22 Jun 2020

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6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition) (JEP-TALN-RÉCITAL)¹

Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition).

Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole

Christophe Benzitoun, Chloé Braud, Laurine Huber, David Langlois, Slim Ouni, Sylvain Pogodalla, Stéphane Schneider (Éds.)

Nancy, France, 08-19 juin 2020
Crédits : L'image utilisée en bannière est une photographie du vitrail « Roses et Mouettes », visible dans la maison Bergeret à Nancy. La photographie a été prise par Alexandre Prevot, diffusée sur flickr sous la licence CC-BY-SA 2.0.

Le logo de la conférence a été créé par Annabelle Arena.
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Loria

Laboratoire lorrain de recherche
en informatique et ses applications

Inist

Institut de l'information
scientifique et technique

cnrs

atilf

ANALYSE ET TRAITEMENT
INFORMATIQUE
DE LA LANGUE FRANÇAISE

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UNIVERSITÉ
DE LORRAINE

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MINISTÈRE
DE LA CULTURE

Liberté
Égalité
Diversité

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Inria

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IMPACT

OLKi

iD'IC

MASTER
TRAITEMENT AUTOMATIQUE
DES LANGUES

EUROPEAN
LANGUAGE
NATIONAL
EL
ORAS
RESOURCES

Synapse

yseop

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Message des présidents de l'AFCP et de l'ATALA

En ce printemps 2020, et les circonstances exceptionnelles qui l'accompagnent, c'est avec une émotion toute particulière que nous vous convions à la 6e édition conjointe des Journées d'Études sur la Parole (JEP), de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) et des Rencontres des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL). Après une première édition commune en 2002 (à Nancy, déjà !), et une expérience renouvelée avec succès en 2004, c'est désormais tous les quatre ans (Avignon 2008, Grenoble 2012) que se répète cet événement commun, attendu de pied ferme par les membres des deux communautés scientifiques voisines.

Cette édition 2020 est exceptionnelle, puisque dans le cadre des mesures sanitaires liées à la pandémie mondiale de COVID-19 (confinement strict, puis déconfinement progressif), la conférence ne peut avoir lieu à Nancy comme initialement prévu, mais se déroule à distance, sous forme virtuelle, soutenue par les technologies de l'information et de la communication. Nous remercions ici chaleureusement les organisateurs, Christophe Benzitoun, Chloé Braud, Laurine Huber, David Langlois, Slim Ouni et Sylvain Pogodalla, qui ont dû faire preuve de souplesse, d'inventivité, de détermination, de puissance de travail, et de tant d'autres qualités encore, afin de maintenir la conférence dans ces circonstances, en proposant un format inédit. Grâce aux différentes solutions mises en œuvre dans un délai court, la publication des communications scientifiques est assurée, structurée, et les échanges scientifiques sont favorisés, même à distance.

Bien entendu, nous regrettons tous que cette réunion JEP-TALN-RECITAL ne permette pas, comme ses prédécesseurs, de nouer ou renforcer les liens sociaux entre les différents membres de nos communautés respectives – chercheurs, jeunes et moins jeunes, académiques et industriels, professionnels et étudiants – autour d'une passionnante discussion scientifique ou d'un mémorable événement social... Notre conviction est qu'il est indispensable de maintenir à l'avenir de tels lieux d'échanges dans le domaine francophone, afin bien sûr de permettre aux jeunes diplômés de venir présenter leurs travaux et poser leurs questions sans la barrière de la langue, mais aussi de dynamiser nos communautés, de renforcer les échanges et les collaborations, et d'ouvrir la discussion autour des enjeux d'avenir, qui questionnent plus que jamais la place de la science et des scientifiques dans notre société.

Lors de la précédente édition, nous nous interrogeons sur les phénomènes et tendances liés à l'apprentissage profond et sur leurs impacts sur les domaines de la Parole et du TAL. Force est de constater que l'engouement pour ces approches dans nos domaines a permis un retour sur le devant de la scène des domaines liés à l'Intelligence Artificielle, animant parfois un débat tant philosophique que technique sur la place de la machine dans la société, notamment à travers le questionnement sur la vie privée de l'utilisateur. Ces questionnements impactent tant la Parole que le TAL, d'une part sur la place de la gestion des données, d'autre part sur les modèles eux-mêmes. Malgré ces questionnements, nous constatons que les acquis et les expertises perdurent, et les nouvelles approches liées à l'apprentissage profond ont permis un rapprochement des domaines de la Parole et du TAL, sans les dénaturer, à la manière des conférences JEP-TALN-RECITAL qui créent un espace plus grand d'échange et d'enrichissement réciproques.

Nous terminons ces quelques mots d'ouverture en remerciant l'ensemble des personnes qui ont rendu possible cet événement qui restera, nous l'espérons, riche et passionnant, malgré les circonstances. L'ATALA et l'AFCP tiennent tout d'abord à réitérer leurs remerciements aux organisateurs des JEP, de TALN et de RECITAL, qui sont parvenus à maintenir le cap à travers vents et marées. Nos remerciements vont également à l'ensemble des membres des comités de programme, dont le travail et l'implication ont permis de garantir la qualité et la cohérence du programme finalement retenu. Un grand merci aux relecteurs pour le temps et le soin qu'ils ont dédiés à ce travail anonyme et indispensable. Ils se reflètent dans la qualité des soumissions que chacun pourra découvrir sur le site de la conférence.

En conclusion, cette 6e édition conjointe JEP-TALN-RECITAL est exceptionnelle parce qu'elle se tient dans un contexte de crise généralisée — crise sanitaire, économique, voire sociale et politique. Mais nous
formons le vœu qu'elle reste également dans les annales pour la qualité des échanges scientifiques qu'elle aura suscités, et pour le message envoyé à nos communautés scientifiques et à la société dans son ensemble, un message de détermination et de confiance en l'avenir, où la science et les nouvelles technologies restent au service de l'humain.

Véronique Delvaux, présidente de l'Association Francophone de la Communication Parlée
Christophe Servan, président de l'Association pour le Traitement Automatique des LAngues
# Préface

En 2002, l'AFCP (Association Francophone pour la Communication Parlée) et l'ATALA (Association pour le Traitement Automatique des Langues) organisèrent conjointement leurs principales conférences afin de réunir en un seul lieu, à Nancy, les communautés du traitement automatique et de la description des langues écrites, parlées et signées.

En 2020, la sixième conférence commune revient à Nancy, après Fès (2004), Avignon (2008), Grenoble (2012) et Paris (2016). Elle est organisée par le LORIA (Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications, UMR 7503), l'ATILF (Analyse et traitement informatique de la langue française, UMR 7118) et l'INIST (Institut de l'information scientifique et technique) et regroupe :

— les 33es Journées d'Études sur la Parole (JEP),

— la 27e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),

— la 22e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL).

Les circonstances particulières liées à l'épidémie de Covid-19 en France et dans le monde ont conduit à une virtualisation de la conférence. Ainsi, malgré un rassemblement physique qui n'a pu avoir lieu, diffusions, présentations (au gré des auteurs) et discussions des articles acceptés ont lieu sur le site internet de la conférence. Les tutoriels, certains ateliers, et le salon de l'innovation qui accompagnent la conférence ont cependant dû être annulés, mais les ateliers suivants sont maintenus :

— Défi Fouille de Textes (DEFT 2020),

— Éthique et TRaitemeNt Automatique des Langues (ÉTeRNAL).

La conférence accueille également des conférencières et conférenciers invités dont les exposés sont diffusés sur le site : Dirk Hovy (université de Bocconi, Milan, Italie, invité ÉTeRNAL) ainsi que Marie-Jean Meurs (Université du Québec à Montréal, UQAM, Canada) et Hugo Cyr (Faculté de science politique et droit à l'Université du Québec à Montréal UQAM, Canada). En raison des circonstance particulières, un exposé conjoint de Christine Meunier (Laboratoire Parole et Langage LPL, CNRS, Aix-en-Provence, France) et Christophe Stécoli (police technique et scientifique française) a dû être annulé et reporté à une journée spéciale en septembre 2020.

Ces actes regroupent les articles des conférences JEP (volume 1), TALN (volume 2), RÉCITAL (volume 3), les articles décrivant les démonstrations (volume 4), et les articles des ateliers DEFT (volume 5) et ÉTeRNAL (volume 6). Pour la première fois, un appel spécifique à résumés en français d'articles parus dans une sélection de conférences internationales en 2019 était également proposé (volume 4). Un appel spécifique apprenti·e·s chercheur·euse·s destiné aux étudiants de licence, de master, ou en première année de thèse a également été proposé, pour leur proposer des présentations courtes ou sous forme de poster de leurs projets.

Pour les JEP, 87 articles ont été soumis, parmi lesquels 74 ont été sélectionnés, soit un taux de sélection de 85%.

Pour TALN, 58 articles ont été soumis, parmi lesquels 37 ont été sélectionnés, soit un taux de sélection de 63%, dont 10 comme article longs (17% des soumissions) et 27 comme article courts dont 20 en présentation orale (34% des soumissions) et 7 en présentation poster (12% des soumissions).

Pour RÉCITAL, 22 articles ont été soumis, parmi lesquels 16 ont été sélectionnés, soit un taux de sélection de 73%.

Nous souhaitons vivement remercier toutes les personnes qui ont participé à ce travail de relecture et de sélection :

— l'ensemble des relecteurs (voir page xi),

— le comité de programme des JEP (voir page viii),

— le comité de programme de TALN (voir page ix),

— le comité de programme de RÉCITAL (voir page x).

Nous souhaitons également remercier nos sociétés savantes : l'AFCP, assurant la continuité des éditions successives des JEP, et l'ATALA, dont le CPerm (comité permanent) assure la continuité des éditions
successives de TALN.

Nous remercions le comité d'organisation et les nombreuses personnes qui ont assuré le soutien administratif et technique pour que cette conférence se déroule dans les meilleures conditions, et en particulier Yannick Parmentier pour son travail pour la diffusion de ces actes sur HAL et les différents sites d'archives ouvertes (anthologie ACL et talnarchives.atala.org/).

Nous remercions enfin tous les partenaires institutionnels et industriels qui nous ont fait confiance, en particulier l'université de Lorraine, le CNRS, l'Inria, le LORIA, l'ATILF, l'INIST, le master TAL de l'Institut des Sciences du Digital Management & Cognition (IDMC), le projet OLKI de l'initiative Lorraine Université d'Excellence (LUE), la Région Grand Est, *The Evaluations and Language resources Distribution Agency* (ELDA), le projet ANR PARSEME-FR, la délégation générale à la langue française et aux langues de France (DGLFLF), l'Association des Professionnels des Industries de la Langue (APIL) et les entreprises Synapse, Yseop et Orange.

Bonne conférence à toutes et à tous!

Les présidentes et présidents JEP : David Langlois et Slim Ouni

TALN : Chloé Braud et Sylvain Pogodalla

RÉCITAL : Christophe Benzitoun et Laurine Huber
# Comités

## Comité de programme des JEP

Martine Adda-Decker (Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS)

Jean-François Bonastre (LIA, Université d'Avignon)

Fethi Bougares (LIUM, Le Mans Université) Philippe Boula De Mareüil (LIMSI, CNRS)

Hervé Bredin (LIMSI, CNRS)

Olivier Crouzet (LLING, Université de Nantes)

Elisabeth Delais-Roussarie (LLING, Université de Nantes)

Véronique Delvaux (Laboratoire de Phonétique, IRSTL, Université de Mons)

Camille Fauth (LiLPa, Université de Strasbourg)

Emmanuel Ferragne (CLILLAC-ARP, Université de Paris)

Cecile Fougeron (Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS)

Corinne Fredouille (LIA, Université d'Avignon)

Alain Ghio (LPL, CNRS)

Camille Guinaudeau (LIMSI, Université Paris Sud)

Anne Guyot Talbot (CLILLAC-ARP, Université de Paris 7)

Bernard Harmegnies (Laboratoire de Phonétique, IRSTL, Université de Mons)

Nathalie Henrich Bernardoni (Gipsa-lab, CNRS)

Bassam Jabaian (LIA, Université d'Avignon)

David Langlois (LORIA, Université de Lorraine)

Yves Laprie (LORIA, CNRS)

Anthony Larcher (LIUM, Université du Maine)

Gwénolé Lecorvé (IRISA, Université de Rennes)

Benjamin Lecouteux (LIG, Université Grenoble Alpes)

Georges Linarès (LIA, Université d'Avignon)

Damien Lolive (IRISA, Université Rennes)

Julie Mauclair (IRIT)

Yohann Meynadier (LPL, Aix-Marseille Université)

Slim Ouni (LORIA, Université de Lorraine)

Thomas Pellegrini (IRIT, Université de Toulouse)

François Portet (LIG, Grenoble INP)

Fabian Santiago (Structures Formelles du Langage, Université de Paris 8)

Christophe Savariaux (Gipsa-lab, CNRS)

Nathalie Vallee (Gipsa-lab, Université Grenoble Alpes)

Ioana Vasilescu (LIMSI, CNRS)
Comités de programme TALN

Maxime Amblard (LORIA, Université de Lorraine)

Chloé Braud (IRIT, CNRS)

Caroline Brun (Naver Labs Europe)

Nathalie Camelin (LIUM, Université du Maine)

Marie Candito (Université Paris 7)

Vincent Claveau (IRISA, CNRS)

Chloé Clavel (Telecom-ParisTech)

Mathieu Constant (ATILF, CNRS, Université de Lorraine)

Pascal Denis (Inria)

Cécile Fabre (Université Toulouse 2)

Thomas François (Université catholique de Louvain)

Núria Gala (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Natalia Grabar (STL, CNRS, Université Lille 3)

Anne-Laure Ligozat (LIMSI, CNRS, ENSIIE, Université Paris-Saclay)

Emmanuel Morin (LINA, Université de Nantes)

Sylvain Pogodalla (LORIA, Inria)

Solen Quiniou (LINA, Université de Nantes)

Corentin Ribeyre (Etermind)

Tim van de Cruys (IRIT, CNRS)

Pierre Zweigenbaum (LIMSI, CNRS, Université Paris-Saclay)
Comité de programme RÉCITAL

Jean-Yves Antoine (Université François Rabelais de Tours)

Sonia Badene (Linagora, IRIT)

Frédéric Béchet (LIF, Aix Marseille Université)

Christophe Benzitoun (ATILF, Université de Lorraine)

Maria Boritchev (LORIA, Inria)

Léo Bouscarrat (EURA NOVA, Aix-Marseille Université)

Manon Cassier (INALCO, Paris)

Kevin Deturck (Viseo Technologies)

Emmanuelle Esperança-Rodier (GETALP, Université Grenoble Alpes)

Kim Gerdes (sorbonne nouvelle)

Nicolas Hernandez (LINA, UMR 6241, CNRS, Université de Nantes)

Lydia-Mai Ho-Dac (CLLE-ERSS, Université Toulouse Jean Jaurès)

Laurine Huber (LORIA, Université de Lorraine)

Sylvain Kahane (Modyco, Université Paris Ouest Nanterre)

Gwénolé Lecorvé (IRISA, Université de Rennes, CNRS)

Joël Legrand (LORIA, Inria, CNRS)

Anne-Laure Ligozat (LIMSI, CNRS, ENSIIE, Université Paris-Saclay)

Pierre Ludmann (LORIA, Université de Lorraine)

Yann Mathet (Université de Caen)

Anne-Lyse Minard (IRISA, CNRS)

Sandrine Ollinger (ATILF, UMR 7118, CNRS)

Yannick Parmentier (LORIA, Université de Lorraine)

Justine Reynaud (LORIA, Université de Lorraine)

Stella Zevio (LIPN, Université de Paris 13)
## Relectrices et relecteurs

Gilles Adda (LIMSI, CNRS) Salah Ait-Mokhtar (Naver Labs Europe)

Charlotte Alazard (Université Toulouse 2 Jean Jaurès)

Alexandre Allauzen (LIMSI-CNRS, Université Paris-Sud)

Pascal Amsili (Université Paris Diderot)

Pierre André Hallé (Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS-Université Paris 3)

Régine André-Obrecht (Université Paul Sabatier Toulouse III)

Jean-Yves Antoine (Université François Rabelais de Tours)

Nicolas Audibert (Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS-Université Paris 3)

Nelly Barbot (IRISA, Université de Rennes 1)

Claude Barras (LIMSI, CNRS)

Loïc Barrault (University of Sheffield)

Katarina Bartkova (ATILF, Université de Lorraine)

Frédéric Béchet (LIF, Aix Marseille Université)

Nathalie Bedoin (DDL, Université Lyon 2)

Patrice Bellot (LSIS, CNRS, Aix-Marseille Université)

Asma Ben Abacha (National Library of Medicine, National Institutes of Health)

Delphine Bernhard (LiLPa, Université de Strasbourg)

Roxane Bertrand (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Laurent Besacier (Laboratoire d'Informatique de Grenoble)

Yves Bestgen (F.R.S-FNRS et Université Catholique de Louvain)

Frédéric Bimbot (IRISA, CNRS)

Caroline Bogliotti (MODYCO, UMR 7114, CNRS, Université Paris Nanterre)

Anne Bonneau (LORIA, CNRS)

Stéphanie Borel (Université de Tours)

Féthi Bougarès (LIUM, Le Mans Université)

Leila Boutora (Laboratoire Parole et Langage, Aix Marseille Université)

Paul Caillon (LORIA, Université de Lorraine)

Mélanie Canault (DDL, Université Lyon 2)

Thierry Charnois (LIPN, CNRS, Université de Paris 13)

Chloé Clavel (Telecom-ParisTech)

Maximin Coavoux (Université Grenoble Alpes, CNRS)

Vincent Colotte (LORIA, Université de Lorraine)

Juan Manuel Coria (LIMSI, Université Paris-Saclay Paris 13)

Benoît Crabbé (Université Paris 7)

Lise Crevier Buchman (Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS, Hôpital Foch)

Béatrice Daille (LINA, Université de Nantes)

Géraldine Damnati (Orange Labs)

Dan Dediu (Dynamique du Langage, UMR5596, Université Lumière Lyon 2)

Joseph Di Martino (LORIA, Université de Lorraine)

Gaël Dias (Université Caen Normandie)

Amazouz Djegdjiga (LPP, Université Sorbonne Nouvelle – Paris 3)

Benjamin Elie (IMSIA, ENSTA ParisTech)

Iris Eshkol-Taravella (Université d'Orléans)

Emmanuelle Esperança-Rodier (GETALP, Université Grenoble Alpes)

Yannick Estève (LIA, Université d'Avignon)

Dominique Estival (Western Sydney University)

Olivier Ferret (CEA LIST)

Lionel Fontan (Archean Labs)

Karën Fort (Sorbonne Université)

Claire Gardent (LORIA, CNRS)

Eric Gaussier (LIG, Université Grenoble Alpes)

Cédric Gendrot (LPP, Université Sorbonne Nouvelle – Paris 3)

James German (Laboratoire Parole et Langage, Aix Marseille Université)

Cyril Goutte (National Research Council Canada)

Cyril Grouin (LIMSI, CNRS, Université Paris-Saclay)

Pierre André Hallé (LPP, Université Sorbonne Nouvelle – Paris 3)

Olivier Hamon (Syllabs)

Thierry Hamon (LIMSI, Université Paris-Saclay, CNRS, Université Sorbonne Paris Nord)

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

Nabil Hathout (CLLE, CNRS)

Amir Hazem (LS2N, Université de Nantes)

Nicolas Hernandez (LS2N, Université de Nantes)

Fabrice Hirsch (Praxiling, Université Paul Valéry Montpellier 3)

Thomas Hueber (GIPSA-lab, CNRS)

Kathy Huet (Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Université de Mons)
Stéphane Huet (LIA, Université d'Avignon)

Mathilde Hutin (LIMSI, Université Paris-Saclay, CNRS, Université Sorbonne Paris Nord)

Irina Illina (LORIA, Université de Lorraine)

Christine Jacquin (LS2N Université de Nantes)

Adèle Jatteau (STL, UMR 8163, Université de Lille, CNRS)

Denis Jouvet (LORIA, Inria)

Sylvain Kahane (Modyco, Université Paris Ouest Nanterre)

Takeki Kamiyama (LPP, Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis)

Hannah King (CLILLAC-ARP, Université Paris Diderot)

Olivier Kraif (Université Grenoble Alpes)

Matthieu Labeau (Telecom Paris)

Mathieu Lafourcade (LIRMM, Université de Montpellier)

Mohamed Lahrouchi (SFL, UMR 7023, CNRS Université Paris 8)

Muriel Lalain (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Joseph Lark (Dictanova)

Thomas Lavergne (LIMSI, CNRS, Univ. Paris Sud, Université Paris Saclay)

Guillaume Le Berre (LORIA, Université de Lorraine)

Gwénolé Lecorvé (IRISA, Université de Rennes, CNRS)

Benjamin Lecouteux (Laboratoire Informatique de Grenoble)

Claire Lemaire (Université Grenoble Alpes)

Yves Lepage (Waseda University)

Joseph Le Roux (LIPN, Université de Paris 13)

Veronika Lux (ATILF, CNRS)

Paolo Mairano (STL, UMR 8163, Université de Lille)

Anna Marczyk (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Denis Maurel (Université François Rabelais de Tours)

Christine Meunier (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Alexis Michaud (LACITO, CNRS)

Richard Moot (LIRMM, CNRS)

Véronique Moriceau (LIMSI, CNRS)

Philippe Muller (IRIT, Université de Toulouse)

Alexis Nasr (LIF, Université de la Méditerranée)

Sylvain Navarro (CLLE-ERSS, CNRS)

Luka Nerima (Université de Genève)

Aurélie Névéol (LIMSI, CNRS, Université Paris-Saclay)

Jian-Yun Nie (Université de Montreal)

Damien Nouvel (INaLCO)

Nicolas Obin (IRCAM)

Yannick Parmentier (LORIA, Université de Lorraine)

Sebastian Peña Saldarriaga (Dictanova)

Marie Philippart de Foy (Université de Mons)

Myriam Piccaluga (Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Université de Mons)

Claire Pillot-Loiseau (LPP, UMR 7018, CNRS, Université Sorbonne Nouvelle – Paris 3)

Serge Pinto (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Agnès Piquard (LORIA, CNRS, Université de Lorraine)

Thierry Poibeau (LaTTiCe, CNRS)

Alain Polguère (ATILF Université de Lorraine)

Laurent Prévot (LPL, CNRS, Aix-Marseille Université)

Jean-Philippe Prost (LIRMM, Université de Montpellier)

Christian Raymond (IRISA, INSA de Rennes)

Christian Retoré (LIRMM, Université de Montpellier)

Albert Rilliard (LIMSI, CNRS, Université Paris-Saclay)

Virginie Roland (Institut de Recherche en Sciences et Technologies du Langage, Université de Mons)

Sophie Rosset (LIMSI, CNRS, Université Paris-Saclay)

Véronique Sabadell (LPC, Aix Marseille Université)

Stéphane Schneider (INIST, CNRS)

Didier Schwab (Université Grenoble Alpes)

Pascale Sébillot (IRISA, INSA de Rennes)

Djamé Seddah (Almanach, Université Paris la Sorbonne)

Gilles Serasset (LIG, Université Grenoble Alpes)

Romain Serizel (LORIA, Université de Lorraine)

Kamel Smaïli (LORIA, Université de Lorraine)

Rudolph Sock (LiLPa, Université de Strasbourg)

Ludovic Tanguy (CLLE, CNRS)

Xavier Tannier (LIMICS, Sorbonne Université, IN-SERM)

Andon Tchechmedjiev (IMR, Mines Alès)

Juan-Manuel Torres-Moreno (LIA, Université d'Avignon)

Nicolas Turenne (LISIS, INRA)

Béatrice Vaxelaire (LiLPa, Université de Strasbourg)
Anne Vilain (GIPSA-lab, Université de Grenoble Alpes)

Coriandre Vilain (GIPSA-lab, Université de Grenoble Alpes)

Guillaume Wisniewski (LLF, Université de Paris)

Jane Wottawa (LIUM, Le Mans Université)

Yaru Wu (LPP, MoDyCo, Université Paris Nanterre)

Kossi Seto Yibokou (LiLPa, Université de Strasbourg)

François Yvon (LIMSI, CNRS, Université Paris-Sud)
Table des matières

<table><tbody><tr><td>'Il était une fois' les patterns prosodiques des contes de fée<br>Rim Abrougui, Katarina Bartkova</td><td>1</td></tr><tr><td>Production de la continuation du français par des apprenants japonophones : gestion de la F0 et de la durée<br>Rachel Albar</td><td>10</td></tr><tr><td>La pause chez les personnes âgées - une étude exploratoire<br>Betty Appavoo, Camille Fauth, Rudolph Sock, Béatrice Vaxelaire</td><td>19</td></tr><tr><td>Reconnaissance automatique de la parole : génération des prononciations non natives pour l'enrichissement du lexique<br>Ismael Bada, Dominique Fohr, Irina Illina</td><td>27</td></tr><tr><td>La phonotaxe du russe dans la typologie des langues : focus sur la palatalisation<br>Ekaterina Biteeva Lecocq, Nathalie Vallée, Denis Faure-Vincent</td><td>36</td></tr><tr><td>Débit et réduction vocalique : effets de la tâche de parole et du locuteur<br>Angélina Bourbon, Daria D'Alessandro, Cécile Fougeron</td><td>45</td></tr><tr><td>Voice Onset Time en code-switching anglais-français : une étude des occlusives sourdes en début de mot<br>Marguerite Cameron</td><td>54</td></tr><tr><td>Où en sommes-nous dans la reconnaissance des entités nommées structurées à partir de la parole?<br>Antoine Caubrière, Sophie Rosset, Yannick Estève, Antoine Laurent, Emmanuel Morin</td><td>64</td></tr><tr><td>PTSVOX : une base de données pour la comparaison de voix dans le cadre judiciaire<br>Anaïs Chanclu, Laurianne Georgetown, Corinne Fredouille, Jean-François Bonastre</td><td>73</td></tr><tr><td>Dis-moi comment tu varies ton débit, je te dirai qui tu es<br>Estelle Chardenon, Cécile Fougeron, Nicolas Audibert, Cédric Gendrot</td><td>82</td></tr><tr><td>Caractérisation du locuteur par CNN à l'aide des contours d'intensité et d'intonation : comparaison avec le spectrogramme<br>Gabriele Chignoli, Cédric Gendrot, Emmanuel Ferragne</td><td>91</td></tr><tr><td>C'est "mm-hm, oui" ou "mm-hm, non" ? Propositions pour une grammaire des composantes acoustiques des interactions nasalisées<br>Aurélie Chlébowski, Nicolas Ballier</td><td>100</td></tr><tr><td>Variation prosodique des styles de parole et interface syntaxe-prosodie : Étude sur corpus à grande échelle<br>George Christodoulides</td><td>109</td></tr><tr><td>Proximité rythmique entre apprenants et natifs du français Évaluation d'une métrique basée sur le CEFC<br>Sylvain Coulange, Solange Rossato</td><td>118</td></tr></tbody></table>
Étude comparative des paramètres d'entrée pour la synthèse expressive audiovisuelle de
la parole par DNNs
127

Sara Dahmani, Vincent Colotte, Slim Ouni

Rythme et contrôle articulatoire : étude préliminaire du Human Beatbox
136

Alexis Dehais Underdown, Paul Vignes, Lise Crevier-Buchman, Didier Demolin

Unités prosodiques et grammaire intonative du français : vers une nouvelle approche
145

Elisabeth Delais-Roussarie, Brechtje Post, Hiyon Yoo

Quel type de systèmes utiliser pour la transcription automatique du français ? Les HMM
font de la résistance
154

Paul Deléglise, Carole Lailler

Adaptations sur le F1 et le débit en réponse à diverses perturbations
163

Ivana Didirková, Leonardo Lancia, Cécile Fougeron

Perception des consonnes dans la dysarthrie parkinsonienne : effets du contexte phoné-
mique, prosodique et lexical
172

Danielle Duez, Alain Ghio Alain, François Viallet

Statistiques des sons naturels et hypothèse du codage efficace pour la perception de la
musique et de la parole : Mise en place d'une méthodologie d'évaluation
181

Agnieszka Duniec, Olivier Crouzet, Elisabeth Delais-Roussarie

Adaptation de domaine non supervisée pour la reconnaissance de la langue par régulari-
sation d'un réseau de neurones
190

Raphaël Duroselle, Denis Jouvet, Irina Illina

Modifications des flux aérodynamiques de la parole après chirurgie naso-sinusienne
199

Amélie Elmerich, Angélique Amelot, Lise Crevier-Buchman

Reconnaissance de parole beatboxée à l'aide d'un système HMM-GMM inspiré de la
reconnaissance automatique de la parole
208

Solène Evain, Adrien Contesse, Antoine Pinchaud, Didier Schwab, Benjamin Lecouteux, Nathalie Henrich Bernardoni

Perception et production du trait de nasalité vocalique chez l'enfant porteur d'implants
cochléaires
217

Sophie Fagniart, Brigitte Charlier, Véronique Delvaux, Anne Huberlant, Kathy Huet, Myriam Piccaluga, Isabelle Watterman, Bernard Harmegnies

Une nouvelle mesure de la réverbération pour prédire les performances a priori de la
transcription de la parole
226

Sébastien Ferreira, Jérôme Farinas, Julien Pinquier, Julie Mauclair, Stéphane Rabant

Analyse de l'effet de la réverbération sur la reconnaissance automatique de la parole
235

Sébastien Ferreira, Jérôme Farinas, Julien Pinquier, Julie Mauclair, Stéphane Rabant

Représentation du genre dans des données open source de parole
244

Mahault Garnerin, Solange Rossato, Laurent Besacier

Reconnaissance de phones fondée sur du Transfer Learning pour des enfants apprenants
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>lecteurs en environnement de classe<br/>Lucile Gelin, Morgane Daniel, Thomas Pellegrini, Julien Pinquier</td>
      <td>253</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs<br/>Cedric Gendrot, Emmanuel Ferragne, Thomas Pellegrini</td>
      <td>262</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Evaluation de l'intelligibilité de patients avec traitement du cancer des cavités orales et pharyngales<br/>Alain Ghio, Muriel Lalain, Marie Rebourg, Corinne Fredouille, Virginie Woisard</td>
      <td>271</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Apprentissage automatique de représentation de voix à l'aide d'une distillation de la connaissance pour le casting vocal<br/>Adrien Gresse, Mathias Quillot, Richard Dufour, Jean-François Bonastre</td>
      <td>280</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Lénition et fortition des occlusives en coda finale dans deux langues romanes : le français et le roumain<br/>Mathilde Hutin, Adèle Jatteau, Ioana Vasilescu, Lori Lamel, Martine Adda-Decker</td>
      <td>289</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Sur l'utilisation de la reconnaissance automatique de la parole pour l'aide au diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et l'AMS<br/>Imed Laaridh, Julie Mauclair</td>
      <td>299</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Variation stylistique en français québécois : l'effet de l'identité de l'interlocuteur<br/>Mélanie Lancien</td>
      <td>308</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>De la possibilité d'un relâchement des voyelles hautes dans les troncations finissant par /v, z, ʒ, ɔ/ en français québécois<br/>Mélanie Lancien</td>
      <td>317</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Paramètres acoustiques et phonétiques dans la parole parkinsonienne avant et après traitement LSVT LOUD®<br/>Maëlle Le Cerf, Emmanuel Ferragne</td>
      <td>326</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Étude comparative de corrélats prosodiques de marqueurs discursifs français et anglais selon leur fonction pragmatique<br/>Lou Lee, Denis Jouvet, Katarina Bartkova, Yvon Keromnes, Mathilde Dargnat</td>
      <td>335</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Phénomènes de proéminence dans les subordonnées en conversation spontanée<br/>Manon Lelandais</td>
      <td>344</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Une base de données de phrases en français pour l'étude du rôle conjoint des incertitudes sémantique et acoustique dans la perception de la parole<br/>Loriane Leprieur, Olivier Crouzet, Etienne Gaudrain</td>
      <td>353</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Introduction d'informations sémantiques dans un système de reconnaissance de la parole<br/>Stéphane Level, Irina Illina, Dominique Fohr</td>
      <td>362</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Production de la parole en réponse à de multiples perturbations du feedback auditif<br/>Jinyu Li, Leonardo Lancia</td>
      <td>370</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Prédiction continue de la satisfaction et de la frustration dans des conversations de centre d'appels</td>
      <td>379</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Manon Macary, Marie Tahon, Yannick Estève, Anthony Rousseau

Production de parole chez l'enfant porteur d'implant cochléaire : apport de la Langue française Parlée Complétée 388

Laura Machart, Anne Vilain, Hélène Lævenbruck, Geneviève Meloni, Clarisse Puissant

Détection de la somnolence par estimation d'erreurs de lecture 397

Vincent P. Martin, Gabrielle Chapouthier, Mathilde Rieant, Jean-Luc Rouas, Pierre Philip

Détection de la somnolence objective dans la voix 406

Vincent P. Martin, Jean-Luc Rouas, Pierre Philip

(Article retiré à la demande des auteurs) 415

Représentation phonologique des signes à deux mains en LSF : faut-il reconsidérer l'orientation absolue dans les modèles phonologiques des langues des signes ? 424

Justine Mertz

La mobilisation du tractus vocal est-elle variable selon les langues en parole spontanée ? 433

Christine Meunier, Morgane Peirolo, Brigitte Bigi

Interaction entre durée et position dans la perception des fricatives voisées chuchotées 442

Yohann Meynadier, Noël Nguyen, Sophie Dufour

Analyse d'erreurs de transcriptions phonémiques automatiques d'une langue « rare » : le na (mosuo) 451

Alexis Michaud, Oliver Adams, Séverine Guillaume, Guillaume Wisniewski

Comment l'oreille de présentation affecte-t-elle la capacité des francophones à discriminer des contrastes accentuels natifs et non-natifs ? 463

Amandine Michelas, Sophie Dufour

Beatboxer, est-ce parler ? Ce que nous en dit l'étude de la dynamique articulatoire d'un beatboxer 472

Annalisa Paroni, Nathalie Henrich Bernardoni, Christophe Savariaux, Pierre Baraduc, Hélène Lævenbruck

Différences acoustiques inter-genres chez des bilingues Anglais/Français : une étude des formants vocaliques et de la qualité de voix 480

Erwan Pépiot, Aron Arnold

Corrélat acoustiques et perceptifs de la personnalité perçue à travers la voix dans une population de dysphoniques légères 489

Amelia Pettirossi, Nicolas Audibert, Lise Crevier-Buchman

Émergence du contraste entre les fricatives sibilantes /s/ - /ʃ/ du français en contexte d'acquisition bilingue 498

Marie Philippart de Foy, Véronique Delvaux, Kathy Huet, Morgane Monnier, Myriam Piccaluga, Bernard Harmegnies

Apport des comptines pour la prononciation du /y/ français chez des enfants italophones : une étude perceptive pilote 507
Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie
Yevhenii Prokopalo, Sylvain Meignier, Olivier Galibert, Loïc Barrault, Anthony Larcher
516

La voix actée : pratiques, enjeux, applications
Mathias Quillot, Lauriane Guillou, Adrien Gresse, Rafaël Ferro, Raphaël Röth, Damien Malinas, Richard Dufour, Axel Roebel, Nicolas Obin, Jean-François Bonastre, Emmanuel Ethis
525

Étude des facteurs affectant la compréhensibilité de documents multimodaux : une étude expérimentale
Estelle Randria, Lionel Fontan, Maxime Le Coz, Isabelle Ferrané, Julien Pinquier
534

Évaluer l'intelligibilité, mots ou pseudo-mots ? Comparaison entre deux groupes d'auditeurs
Marie Rebourg, Muriel Lalain, Alain Ghio, Corinne Fredouille, Nicolas Fakhry, Virginie Woisard
543

Sur le voisement des consonnes fricatives finales en français du Québec
Josiane Riverin-Coutlée
552

Imprécision dans la production des voyelles : un potentiel marqueur infraclinique dans la maladie de Parkinson
Virginie Roland, Véronique Delvaux, Kathy Huet, Myriam Piccaluga, Bernard Harmegnies
561

Modèles de l'enrouement de la voix
Jean Schoentgen, Philipp Aichinger, Francis Grenez
570

La « voyelle apicale » n'est pas une voyelle : étude acoustique et articulatoire de la voyelle apicale en chinois de Jixi
Bowei Shao, Rachid Ridouane
579

Symbolisme phonétique du genre dans les prénoms français
Alexandre Suire, Alba Bossoms Mesa, Michel Raymond, Melissa Barkat-Defradas
588

Caractérisation des plosives finales dans des langues d'Asie : une étude multilingue du non relâchement
Thi-Thuy-Hien Tran, Nathalie Vallée, Christophe Savariaux, Inyoung Kim, Sunhee Kim
597

Capacités d'apprentissage phonétique chez des patients aphasiques francophones : étude de cas
Clémence Verhaegen, Véronique Delvaux, Kathy Huet, Sophie Fagniart, Myriam Piccaluga, Bernard Harmegnies
606

Qualité vocale dans l'acquisition d'une langue étrangère : le cas des apprenants sinophones en FLE
Dongjun Wei, Mohamed Embarki
617

Réduction temporelle en français spontané : où se cache-t-elle ? Une étude des segments, des mots et séquences de mots fréquemment réduits
Yaru Wu, Martine Adda-Decker
627

Les variations du schwa transitionnel en tachlhit : Une analyse acoustique
Minmin Yang, Rachid Ridouane
636
Effets du sexe et de la langue parlée sur la production de la parole chez les locuteurs coréens et français 645

Dayeon Yoon, Nicolas Audibert, Cécile Fougeron

Étude des caractéristiques spatio-temporelles de la production de la parole chez des patients glossectomisés 654

Hasna Zaouali, Béatrice Vaxelaire, Christian Debry, Rudolph Sock

Perception des tons du mandarin par les apprenants français : effets des contextes segmental et syllabique 664

Qing Zhou, Didier Demolin
‘Il était une fois’ les patterns prosodiques des contes de fée

Rim Abrougui², Katarina Bartkova¹,²

(1) Atilf UL, 54000 Nancy, France

(2) Université de Lorraine, 54000 Nancy, France

{rim.abrougui;katarina.bartkova}

@univ-lorraine.fr

RÉSUMÉ

Nous étudions ici la différence des patterns prosodiques entre deux styles de lecture, un que nous appelons ‘lecture littéraire neutre’ et un style de ‘lecture des contes’. Les données appartenant au style de ‘lecture de contes’ comportent deux sous-ensembles, des contes destinés aux jeunes enfants (0-6 ans) et des contes destinés aux enfants plus âgés et aux adultes. Les corpus ont été manuellement annotés avec des étiquettes sémantico-prosodiques exprimant des attitudes, des émotions et d’autres styles prosodiques. Une analyse détaillée des caractéristiques prosodiques nous a permis d’identifier les traits pertinents des patterns intonatifs des différentes étiquettes et des différents styles de lecture. Une quantification vectorielle, utilisant essentiellement des informations de F0, a été utilisée pour dégager les patterns prosodiques typiques correspondant aux différentes étiquettes. Une classification automatique basée sur des paramètres prosodiques a montré une bonne identification des étiquettes quand leur fréquence était suffisamment élevée pour obtenir une modélisation robuste.

ABSTRACT

‘Once upon a time’ prosodic patterns of fairy tales

Here, we study the difference in prosodic patterns between two reading styles, one that we call "neutral literary reading" and one corresponding to "storytelling reading". The data concerned with the “storytelling” style include two subsets, tales intended for young children (0-6 years) and tales intended for older children and adults. The corpora have been manually annotated with semantic-prosodic labels expressing attitudes, emotions and other prosodic styles. A detailed analysis of the prosodic characteristics allowed to identify the relevant features of the intonation patterns associated to the different labels and different reading styles. A vector quantization procedure, essentially using F0 values information, was used to identify the typical prosodic patterns of the different semantic-prosodic labels. Using a tree classifier, an automatic classification based on the prosodic parameters showed a good identification of the labels when their frequency was high enough to obtain a reliable modeling.

MOTS-CLÉS : style de parole, prosodie, étiquette sémantico-prosodique

KEYWORDS: speech style, prosody, prosodico-semantic label

<figure><img src="image_11.png" /></figure>
# 1 Introduction

Le style de voix peut être identifié en grande partie par la prosodie utilisée. Si l'étude des styles est souvent réalisée sur l'écrit, elle est aussi omniprésente dans l'analyse orale. Les variations phoniques dues aux situations ou aux individus constituent les objets primordiaux dans le domaine de la phonostylistique. À travers la variation codée des paramètres prosodiques, se réalisent les différents styles de voix reflétant des informations implicites dans la communication qui restent souvent inaccessibles dans le sens explicite d'un énoncé (Ackerman, 1981). La variation de ces paramètres contribue à la perception naturelle de la parole car elle permet d'identifier les attitudes et les émotions exprimées par le locuteur. L'analyse et la modélisation de ces paramètres demeurent un défi permanent pour les chercheurs afin d'introduire le naturel dans la synthèse automatique de la parole (Gelin et al., 2010, Doukhan, 2007, Cambell, & Mokhtari, 2003).

L'analyse acoustique des styles de voix a démontré que les paramètres prosodiques varient systématiquement en fonction de la situation de communication et que ce sont ces variations qui reflètent l'expressivité (Beller, 2009). Cependant l'expressivité couvre un domaine encore plus vaste puisqu'elle peut se définir comme un indicateur vocal d'un état émotionnel, d'un style de parole ou même d'une intention implicite (Granström, & House, 2005). Ainsi, certains styles partagent les mêmes comportements prosodiques, comme par exemple la ressemblance dans l'utilisation des patterns de F0 entre les émotions 'tristesse' et 'dégout' (Scherer, 2005, Bartkova et al., 2016). Cette complexité des paramètres peut expliquer la multiplication des études sur la prosodie en relation avec l'expressivité abordée souvent dans un but de modélisation de l'expressivité pour les technologies vocales (Chella et al., 2008, Burkhardt, 2011).

Dans notre étude, nous avons choisi de nous intéresser à la narration des contes de fée. Cela nous a apparu pertinent pour l'étude des styles de voix car le conte, qui est par définition un récit narratif rattaché primordialement à l'écrit, est tout d'abord oral par tradition, ce que témoigne le style de narration des conteurs. En effet, lorsqu'un conteur prend la parole pour lire une histoire, il exploite la variation de sa voix, et celle de sa prosodie, pour attirer l'attention de son public. De nombreuses études se sont intéressées au style des contes souvent dans le but de leur utilisation dans les technologies de la parole (Doukhan et al., 2011 ; Sarkar et al., 2014) ou pour analyser d'une façon détaillée les phénomènes prosodiques pertinents pour l'expression de ce style de parole (Delais-Roussarie & Yoo, 2014).

L'autre style de parole étudié est la lecture de texte littéraire que l'on peut considérer comme un style plus neutre. La lecture 'neutre' se définit comme la parole préparée, elle est donc construite, et tend vers l'écrit (Bazillon et al., 2008). En cela, la lecture 'neutre' est comme la lecture des contes puisque les deux sont des genres narratifs. Elle est définie en tant que 'neutre', car son expressivité demeure à un degré qui avoisine '0', (Tao, 2006, Inanoglu, 2009). C'est pour cela que nous n'enregistrons pas de variations importantes de ses patterns prosodiques. Nous avons analysé la lecture 'neutre' pour la comparer avec le style de lecture des contes en mettant en évidence les points communs et les points de différence entre ces deux styles.

Le but de notre étude est de comparer les patterns prosodiques des contes destinés pour les auditeurs jeunes (narration visant un public d'enfants de moins de 6 ans) avec les contes destinés à des auditeurs plus âgés et des adultes. Notre objectif est d'étudier si une différence de style existe et si elle existe, nous voudrions vérifier si elle est portée par la majorité des patterns intonatifs ou si c'est la fréquence d'occurrence de certains patterns qui caractériserait un style de voix. La deuxième
question que nous nous posons dans cette étude, concerne la possibilité d'utilisation de modèles de patterns intonatifs pour annoter des corpus de parole. En effet, il n'est pas facile pour un annotateur humain de faire abstraction de contenu sémantique et de se focaliser exclusivement sur les caractéristiques prosodiques de la parole. Or, cela serait tout à fait envisageable si une approche automatique était mise en place. Mais pour une telle approche une bonne identification automatique des patterns prosodiques s'avère indispensable.

# 2 Corpus de parole

Notre corpus est constitué de 3 styles de lecture : style conte de fée destiné aux jeunes auditeurs ('CP', pour contes pour les petits), style conte de fée destiné aux auditeurs plus âgés ('CG', pour contes pour les grands) et style de lecture que nous considérerons comme un style neutre de lecture de texte littéraire ('LN'), destiné aux adultes et adolescents. La quasi-totalité de nos données sonores ont été obtenues à partir du site de la littérature audio (http://www.litteratureaudio.com/).

## 2.1 Traitement prosodique du corpus

Des traitements manuels, semi-automatiques et automatiques ont été appliqués sur les données. Les données de parole ont été transcrites orthographiquement (avec l'outil Transcriber) et ont été segmentées automatiquement par le logiciel Astali (http://ortolang108.inist.fr/astali/). La segmentation automatique a été manuellement vérifiée et corrigée quand cela semblait nécessaire. Des paramètres de F0 et d'énergie ont été calculés avec le logiciel Aurora (ETSI, 2005). À partir de ces données, différentes caractéristiques prosodiques (pentes et niveau de F0, durée et énergie vocalique normalisées ...) ont été calculées. Ces données prosodiques ont été utilisées pour segmenter automatiquement la base de données en groupes intonatifs (GI) en évaluant des marques prosodiques sur les syllabes finales des unités lexicales (Bartkova et al., 2012). Pour cette segmentation une vérification manuelle a été également réalisée.

Les GI ont été utilisés comme fenêtre d'observation des paramètres prosodiques devenant également des unités d'étiquetage. Chaque GI a été étiqueté (voir section 2.2), et a été représenté par 6 valeurs de F0, 3 valeurs correspondant aux valeurs de F0 sur la dernière voyelle (début, milieu et fin), une valeur correspondant à la première voyelle et la valeur la plus basse et la valeur la plus haute parmi les valeurs restantes, tout en respectant l'ordre temporel de ces valeurs. Si le groupe prosodique ne contenait pas assez de voyelles (4 au minimum pour obtenir les 6 valeurs de F0), alors une interpolation a été effectuée à partir des valeurs disponibles. La décision de représenter la dernière voyelle par 3 valeurs de F0 a été prise dans un souci de représenter correctement un pattern intonatif de forme complexe (circonflexe, concave, etc.) présent surtout dans le style des contes.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 1 : Exemples de formes intonatives complexes et des (6) valeurs de F0 retenues pour chaque GI</figcaption></figure>
Le corpus CP comporte 6 contes lus par 4 locuteurs. Le corpus CG comporte 3 contes lus par 3 locuteurs et le corpus LN comporte 7 enregistrements lus par 6 locuteurs. Dans chaque corpus, les locuteurs-conteurs était féminins et masculins.

<table><caption>Table 1 : Caractéristiques des corpus utilisés (voir explications dans le texte)</caption><thead><tr><th></th><th>Nb Mots</th><th>VA syl/sec</th><th>Durée (ms) V[-acc]</th><th>Durée (ms) V[+acc]</th><th>GS (nb syll)</th><th>GI (nb syll)</th><th>Pause (ms)</th><th>Étendue voc. (st)</th></tr></thead><tbody><tr><td>CP</td><td>4605</td><td>4.6</td><td>79 (±33)</td><td>155 (±61)</td><td>4</td><td>2.4</td><td>627</td><td>24</td></tr><tr><td>CG</td><td>8379</td><td>4.9</td><td>75 (±32)</td><td>147 (±62)</td><td>5</td><td>2.6</td><td>517</td><td>26</td></tr><tr><td>LN</td><td>10995</td><td>5.5</td><td>68 (±23)</td><td>131 (±40)</td><td>6</td><td>3.0</td><td>639</td><td>16</td></tr></tbody></table>

La table 1 indique la taille des corpus, ainsi que quelques informations sur l'organisation temporelle et les caractéristiques de la fréquence fondamentale de nos trois corpus. Le style le plus rapide (aussi bien par la vitesse d'articulation (VA) que par la durée des voyelles non-accentuées (V[-acc]) et accentuées (V[+acc]) est le style LN, et le plus lent est le style CP. C'est également le style CP qui a les groupes de souffles (GS) et les groupes intonatifs (GI) les plus courts (constitués en moyenne de 4 et de 2.4 syllabes respectivement). Le paramètre de l'étendue vocale du locuteur (en semi-tons dans le tableau) s'avère être très pertinent pour différencier les trois styles de parole. En effet elle est nettement plus large pour les styles de narration de contes (CP et CG) que pour le style LN. L'étendue vocale, pour un locuteur, correspond ici à la différence entre la valeur de F0 la plus élevée et la valeur la plus basse. Afin de pallier les éventuelles erreurs de détection de F0, les 2% des valeurs les plus basses et les plus élevées de F0 ont été écartées de l'estimation de l'étendue vocale.

## 2.2 Étiquetage sémantico-prosodique des corpus

Nos corpus ont été étiquetés manuellement par des étiquettes sémantico-prosodiques reflétant différentes attitudes et émotions ainsi que des réalisations prosodiques liées à un style donné (Akpossan-Confiac, 2007). L'étiquetage a été réalisé par 2 étiqueteurs experts qui ont attribué à chaque GI une étiquette. Les étiquettes ont été structurées sur trois niveaux (voir la figure 2) nous permettant d'introduire un lissage en cas d'étiquettes peu fréquentes dans les corpus. Les étiquettes sémantico-prosodiques représentaient des attitudes et des émotions positives et négatives (Vaudable, 2012) et des réalisations prosodiques plus neutres.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 2 : Etiquettes sémantico-prosodiques</figcaption></figure>
Lors de l'étiquettage sémantico-prosodique, l'attention des étiqueteurs devait se focaliser avant tout sur le pattern prosodique et non sur le contenu sémantique de l'énoncé. Les étiquettes sont distribuées d'une façon inégale dans les différents corpus. Dans le style LN, la très grande majorité (70%) des étiquettes correspondait au style 'narration'. Le nombre d'étiquettes de 'narration' avoisinait à peu près 50% dans les deux styles de contes (CP & CG). Pour les étiquettes restantes, la distribution était peu équilibrée (voir la Figure 3), les fréquences d'occurrences les plus élevées ont été observées pour l'étiquette 'suspense' dans le style CG et 'évidence' dans le style CP.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 3 : Fréquence d'occurence des étiquettes sémantico-prosodiques (l'étiquette « narration », n'est pas représentée sur la figure)</figcaption></figure>

Pour évaluer le niveau de l'accord inter-annotateur, un test sur un sous-ensemble réduit de données représentant chaque style a été mené avec 6 étiqueteurs non entrainés (étudiants en linguistique du niveau master). Le test du Kappa a été réalisé à partir de ces différentes annotations et les résultats ont montré un accord inter annotateur faible (0.3) pour l'ensemble des étiquettes posées. Pour les 3 étiquettes ('emphase', 'désaccord' et 'narration') l'accord Kappa était modéré (>0.4). Ce test montre un accord d'étiquetage acceptable pour un groupe non-entrainé mais spécialiste du langage et laisse penser qu'un accord plus élevé existe entre des annotateurs entraînés à la tâche ce qui était le cas lors de l'étiquetage de nos corpus.

## 3 Patterns intonatifs

Afin d'identifier les patterns intonatifs typiques correspondant à nos étiquettes sémantico-prosodiques, nous avons utilisé la technique de la quantification vectorielle pour classer tous les patterns intonatifs associés aux étiquettes. Avant d'appliquer la quantification vectorielle, nous avons quantifié les valeurs de F0. Pour cela nous avons estimé une étendue vocale théorique des locuteurs, comme étant supérieure d'une octave et inférieure d'une demi-octave aux valeurs médianes de F0 de chaque locuteur (De Looze, Hirst, 2014). L'étendue vocale théorique a été divisée en 10 niveaux permettant d'exprimer les valeurs de F0 par un niveau tonal de 1 à 10 à l'intérieur de l'étendue vocale théorique. Lorsqu'une valeur de F0 sort de l'étendue vocale théorique, sa valeur quantifiée (son niveau tonal) sera supérieure à 10 ou inférieure à 1.
## 3.1 Patterns intonatifs représentatifs

Pour représenter chaque étiquette sémantico-prosodique par son pattern intonatif, nous avons sélectionné le centroïde de la classe obtenue par la quantification vectorielle qui regroupait un grand nombre d'éléments et qui présentait un écart-type faible, c'est-à-dire, dont la variation des paramètres des éléments regroupés était faible. Ainsi nous avons obtenu un pattern typique, représentatif par étiquette.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 4 : Exemple de patterns intonatifs pour deux étiquettes 'Peur' et 'Malice' et pour les 3 styles (1 Niveau tonal = 1,8 semi-tons)</figcaption></figure>

La figure 4 présente les patterns intonatifs typiques obtenus avec la quantification vectorielle pour deux étiquettes sémantico-prosodiques. Ces exemples montrent une similitude dans l'expression de la 'peur' dans le style des contes (les deux patterns contiennent des valeurs de F0 d'un niveau élevé – valeurs comprises entre le niveau 7 et 11) alors que dans le style LN l'expression de la 'peur' est plus 'contenue', exprimée sur un niveau tonal plus bas (entre les niveaux 3 et 4.5). Quant à la 'malice', cette attitude est exprimée avec le même pattern intonatif dans les styles CG et LN et sur un niveau très élevé (plus haut que l'étendue vocale estimée, entre 11 et 13,5) pour le style CP.

<table><thead><tr><th colspan="10">Émotions & attitudes positives</th></tr><tr><th></th><th>Narr.</th><th>Malice</th><th>Merv.</th><th>Admir.</th><th>Attendr.</th><th>Emphase</th><th>Évidence</th><th>Joie</th><th>Susp.</th></tr></thead><tbody><tr><th>CP</th><td>2,7</td><td>11,9</td><td>1,4</td><td>7,3</td><td>1,4</td><td>7,0</td><td>3,1</td><td>8,5</td><td>1,8</td></tr><tr><th>CG</th><td>4,9</td><td>6,4</td><td>1,2</td><td>5,7</td><td>1,4</td><td>5,6</td><td>1,8</td><td>6,9</td><td>7,4</td></tr><tr><th>LN</th><td>3,6</td><td>6,3</td><td>2,5</td><td>4,2</td><td>3,0</td><td>4,3</td><td>2,8</td><td>6,9</td><td>4,6</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Table 2 : Niveau tonal moyen des étiquettes sémantico-prosodiques (3,3 correspond à la valeur F0 médiane du locuteur)</caption><thead><tr><th colspan="6">Émotions & attitudes négatives</th></tr><tr><th></th><th>Peur</th><th>Tristesse</th><th>Colère</th><th>Déception</th><th>Désaccord</th></tr></thead><tbody><tr><th>CP</th><td>9,8</td><td>1,9</td><td>7,3</td><td>2,1</td><td>8,0</td></tr><tr><th>CG</th><td>7,7</td><td>1,0</td><td>6,6</td><td>5,2</td><td>2,0</td></tr><tr><th>LN</th><td>3,6</td><td>2,7</td><td>4,4</td><td>3,1</td><td>5,0</td></tr></tbody></table>

La variation des niveaux de F0 à l'intérieur d'un même pattern (sur un même GI), n'était pas très importante – les valeurs variaient modérément d'une voyelle à l'autre, par conséquent, il est permis de considérer que les F0 des patterns peuvent être caractérisés par leur niveau intonatif moyen. Pour pouvoir comparer d'une façon plus synthétique les patterns intonatifs correspondant aux différentes étiquettes des trois corpus étudiés, nous les représentons dans la table 2, par leur valeur moyenne,
calculée sur les patterns représentatifs. Uniquement les étiquettes qui ont été observées dans les trois corpus, sont indiquées dans le tableau et seront analysées ci-après.

Les valeurs des tonalités moyennes des différents patterns représentatifs nous montrent que les patterns du style CP ont le niveau tonal le plus extrême (le plus haut – couleur rouge dans la table 2 ou le plus bas – couleur bleue dans la table 2) dans presque 86% des cas. Quant au style LN, le niveau tonal de ses patterns intonatifs se situe majoritairement (dans 80% des cas) sur un niveau bas. Le style CG reste dans la plupart des cas entre les niveaux tonaux de ces deux styles, pouvant être considéré comme un style ‘transitoire’ entre le style CP et le style LN.

Si conformément à notre arborescence un regroupement plus global des étiquettes au niveau 1 est effectué (émotions & attitudes positives versus émotions & attitudes négatives) alors nous obtenons pour les patterns intonatifs positifs un niveau tonal moyen de 10.5 pour le style CP, un niveau de 6,2 pour le style CG et finalement un niveau tonal moyen de 4.4 pour le style LN. Pour les patterns intonatifs négatifs, nous obtenons de nouveau le niveau tonal le plus haut, 7,9, pour le style CP, le niveau tonal le plus bas, 2.3, pour le style LN, et de nouveau un niveau tonal intermédiaire de 6,7 pour le style CG.

## 3.2 Classification automatique

L’étiquetage sémantico-prosodique des données de parole est fastidieux et comme indiqué dans la section 2.2, l’accord inter-annotateur pour les annotateurs non-experts n’est pas très élevé car la tâche reste très complexe. Par conséquent, l’utilisation d’une annotation automatique, basée essentiellement sur les indices prosodiques, serait très utile. Pour tester la faisabilité et la fiabilité d’une telle approche, nous avons réalisé une classification automatique de nos étiquettes afin d’évaluer si une identification automatique des étiquettes à partir des patterns intonatifs et de la durée quantifiée de la voyelle accentuée (voyelle finale) était envisageable. Pour la classification automatique, nous avons utilisé l’arbre de décision J48, disponible dans le toolkit weka (https://sourceforge.net/projects/weka/). Pour les tests, nous avons, d’une part, regroupé toutes les étiquettes de nos différents corpus (‘Tous corpus’), et d’autre part, nous avons également classifié les étiquettes de chacun des trois corpus séparément. Comme déjà mentionné, notre corpus LN est déséquilibré car la majorité des étiquettes de ce corpus correspond à la ‘narration’. Pour pallier au moins en partie ce biais, nous n’avons gardé qu’un cinquième de ces étiquettes dans les tests de classification. Les tests ont été réalisés pour les étiquettes se trouvant au niveau 3 (feuilles) et au niveau 2 (nœuds immédiatement supérieurs) de notre arborescence d’étiquettes (cf. figure 2).

<table><caption>Table 3 : Taux d'identification correcte des étiquettes sémantico-prosodiques</caption><thead><tr><th></th><th>Tous corpus</th><th>CP</th><th>CG</th><th>LN</th></tr></thead><tbody><tr><th>Niveau 3</th><td>45%</td><td>27%</td><td>33%</td><td>49%</td></tr><tr><th>Niveau 2</th><td>50%</td><td>43%</td><td>38%</td><td>55%</td></tr></tbody></table>

Les faibles résultats du ‘Niveau 3’ sont imputables au nombre réduit d’exemples pour certaines étiquettes, sauf l’étiquette ‘narration’. Quand un lissage est opéré sur les étiquettes (‘Niveau 2’) on obtient des résultats légèrement (LN) ou significativement (CP, CG) meilleurs pour les différents corpus

Il nous a semblé intéressant de tester si le pattern intonatif de l’étiquette ‘narration’, très fortement présente dans nos corpus, est identifiable comme appartenant à un style de parole particulier, c’est-à-dire pouvant être identifié comme ‘narration-CP’, ‘narration-CG’ ou ‘narration-LN’. Nous avons
effectué un test de détection uniquement sur cette étiquette en sélectionnant un sous-ensemble du corpus LN pour éviter le biais de la surreprésentation des étiquettes appartenant à ce corpus. L'identification de l'appartenance du pattern de *narration* à un corpus particulier a atteint 65%. Les résultats plus détaillés sont dans le tableau de confusion de la table 4.

<table><caption>Table 4 : Classification de l'étiquette 'narration'</caption><thead><tr><th></th><th>CP</th><th>CG</th><th>LN</th></tr></thead><tbody><tr><th>CP</th><td>40%</td><td>44%</td><td>16%</td></tr><tr><th>CG</th><td>22%</td><td>58%</td><td>20%</td></tr><tr><th>LN</th><td>6%</td><td>14%</td><td>80%</td></tr></tbody></table>

Comme cela apparaît dans la table 4, les étiquettes 'narration' sont fortement dépendantes des corpus. Les étiquettes 'narration-CP' ont été souvent confondues avec les étiquettes 'narration-CG'. Les deux corpus étant des contes, leurs différences prosodiques sont probablement exprimées par d'autres étiquettes que celle de 'narration'. Quand des confusions existent dans l'identification de l'étiquette 'narration-CG', elles se font aussi bien avec les étiquettes 'narration-CP' qu'avec les étiquettes 'narration-LN', suggérant ainsi un positionnement intermédiaire de ces étiquettes entre ces deux styles, CP et LN. Finalement, l'étiquette 'narration-LN' est très bien identifiée comme appartement au style de lecture et uniquement une très faible confusion (6%) existe avec les étiquettes 'narration-CP' et une confusion très légèrement plus élevée avec les étiquettes 'narration-CG' (14%).

# 4 Conclusion

Le but de cette étude était d'étudier 3 styles de parole lue, deux appartenant à la lecture de contes et un au style de lecture neutre de textes littéraires. Le corpus de contes contenait des contes destinés aux enfants jeunes et des contes destinés aux enfants moins jeunes et aux adultes. Une différence des patterns intonatifs a été observée parmi ces 3 styles, le style CP étant le plus extrême et le style LN est le plus neutre. Il apparaît de cette étude, que les styles de lecture des contes et de lecture neutre n'ont pas de socle stylistico-prosodique commun important, ainsi, par exemple, même pour l'étiquette 'narration', très fréquente dans chaque style, les caractéristiques prosodiques sont fortement dépendantes de chaque style. Par conséquent, le style de parole doit être considéré comme un phénomène plus global que simplement l'apparition plus au moins fréquente d'étiquettes exprimant des attitudes ou des émotions.

Nous voulions également tester si l'identification automatique des patterns prosodiques représentant des étiquettes sémantico-prosodiques était suffisamment fiable, afin de les utiliser dans l'avenir pour annoter des corpus de différents styles de voix. En effet, une telle annotation bien que nécessaire, reste chronophage et fastidieuse. De plus, un annotateur humain a souvent du mal à faire abstraction du contenu sémantique de la parole et à se focaliser uniquement sur les patterns intonatifs. Cependant, pour développer une approche d'étiquetage automatique performante, il faudrait disposer de corpus plus larges et représentatifs des différentes étiquettes ; en effet, le nombre limité d'occurrences de certaines étiquettes dans nos corpus n'a pas permis d'obtenir des modèles prosodiques suffisamment fiables pour une classification robuste.
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# Production de la continuation du français par des apprenants japonophones : gestion de la F0 et de la durée

Rachel Albar

Laboratoire de Linguistique Formelle, UMR 7110, Université de Paris, 5 Rue Thomas Mann, 75013, Paris,
France

rachel.albar@univ-paris-diderot.fr

## RÉSUMÉ

Dans cette étude, nous nous intéressons à la réalisation des contours de continuation en français, par des apprenants japonophones en parole semi-spontanée. Pour ce faire, nous avons analysé des productions obtenues à partir de description d'images en prenant en compte le niveau d'apprentissage et différentes positions prosodiques. Les résultats montrent une bonne gestion de la fréquence fondamentale par les apprenants. En effet, ils produisent des montées prosodiques aux frontières de AP et IP et sont capables de produire des montées plus importantes aux frontières de IP. Cependant, la gestion du paramètre de durée est moins homogène. Les résultats montrent que la durée n'est pas un paramètre acoustique robuste utilisé pour produire la continuation. Ces résultats suggèrent que les deux paramètres acoustiques de durée et de F0 ne peuvent pas être mis au même niveau quant à l'analyse de la continuation.

## ABSTRACT

### Production of French continuation by Japanese learners : F0 and duration

This study investigates the realisation of continuation contours at French prosodic boundaries by Japanese learners in semi-spontaneous speech. We thus analysed the production of image descriptions performed by Japanese learners. Our results show that learners produce rising continuation contours at both IP and AP levels and are able to produce a greater F0 rise at IP boundaries, no matter their proficiency level. However, duration is a parameter that presents lots of variability. It suggests that the two acoustic parameters calculated with duration and F0 should be considered separately when analysing continuation.

**MOTS-CLÉS** : Prosodie, acquisition L2, contours continuatifs, description d'images.

**KEYWORDS:** Prosody, L2 acquisition, continuation contours, image description.

## 1 Introduction

En français, la continuation joue en premier lieu un rôle important dans la structuration prosodique ; les contours de continuation sont ceux qui apparaissent à l'intérieur d'un énoncé, en contribuant ainsi à l'organisation interne d'une phrase syntaxique et établissant la cohérence de l'énoncé. Delattre (Delattre, 1966) l'oppose à la finalité. Il rajoute une différence supplémentaire en distinguant une « continuation majeure » et une « continuation mineure », indiquant ainsi qu'il peut exister différents types de continuation à l'intérieur d'une même phrase. Cependant, la continuation peut jouer également un rôle d'un point de vue sémantique ou discursif, puisqu'elle peut apparaître en position finale

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
de phrase, seulement si elle garde une valeur discursive (Portes & Bertrand, 2005). Ces dernières
ont également montré que dans cette position on trouve principalement une continuation majeure lui
donnant une valeur conversationnelle discursive importante. De plus, l'énumération est considérée
comme une sous-catégorie de la continuation. Dans les modèles intonatifs du français, la continuation
peut être réalisée aux deux (voire trois) niveaux d'analyse, les niveaux AP, IP (Jun & Fougeron, 2000)
correspondant aux niveaux accentuel et intonatif, et le niveau ip, ou niveau intermédiaire (Michelas,
2011). Les attributs acoustiques sont différents à chacun de ces niveaux puisqu'au niveau intonatif,
les contours de continuation seront produits avec une montée mélodique et un allongement de la
dernière syllabe plus importants aux niveaux supérieurs. Bien que ce niveau prosodique reste encore
controversé (Di Cristo, 2016), Michelas (Michelas, 2011) propose qu'au niveau de l'ip, certains para-
mètres prosodiques tels qu'une différence d'allongement et un rehaussement mélodique permettent
de le distinguer des autres niveaux.

La question du nombre de niveaux prosodiques devient cruciale lorsqu'on s'intéresse à l'acquisition
de la prosodie par des apprenants, puisque ces derniers doivent gérer deux, voire trois réalisations
prosodiques différentes, dépendantes d'un niveau prosodique. Cette gestion devient d'autant plus
difficile pour des apprenants japonais dont la structure prosodique de leur L1 est différente de celle
du français. En effet, le japonais est décrit comme une langue à accent tonal qui, contrairement
au français, n'associe pas des contours montant à la fin des frontières prosodiques. La structure
prosodique du japonais possède deux niveaux, le niveau de syntagme accentuel portant l'accent tonal
(se terminant généralement par un ton bas final) tandis que le niveau de syntagme intonatif est associé
au downstep (Venditti et al., 1998; Beckman & Pierrehumbert, 1986).

Cependant, si cette description prosodique est attestée en lecture, des mouvements mélodiques aux
frontières prosodiques sont observés en parole spontanée. Il est donc fréquent, même si ce n'est pas
obligatoire, que les japonophones produisent des contours montants (L%H%) ou montant-descendants
(L%HL%) en frontière de IP. Les contours montant-descendants correspondent à une montée de F0
suivie d'une forte descente sur la dernière more, et ils sont généralement associés au maintien du tour
de parole (Koiso et al., 1998). La situation des contours montants, quant à elle, est plus complexe
puisque selon la même étude de Koiso, ils sont plutôt associés à une interruption du tour de parole qu'à
son maintien. Or, ces contours sont souvent considérés comme interchangeables : leur choix serait
induit par le style de parole (le contour L%H% serait corrélé à un style plus formel, Maekawa 2009),
et le contour montant L%H% pourrait être une variante "tronquée" du contour L%HL% (Igarashi,
2015). Yoneyama (Yoneyama et al., 2003), dans son étude basée sur des monologues, recense un
pourcentage comparable de contours montants et de montant-descendants (24,8 et 32,5%) lorsque la
force de frontière de discours est faible, et donc que ces contours ont une fonction de continuation.
Outre l'utilisation de contours montants pour indiquer une continuation ou le maintien du tour de
parole, les japonophones produiraient également un allongement significatif du dernier phonème
(Koiso et al., 1998) (généralement une voyelle en japonais, car seule la nasale peut apparaître en
coda) ou syllabe (Yoneyama et al., 2003).

Dans cet article, nous nous proposons d'analyser la production des contours de continuation du
français par des apprenants japonophones en parole semi-spontanée, dans une tâche de description
d'image. Nous cherchons à analyser la gestion des contours montants des apprenants japonophones, à
la fois au niveau phrastique que discursif, et aux différents niveaux d'analyse (IP et AP). Deuxième-
ment, nous cherchons à déterminer quels sont les critères prosodiques (F0 et durée) utilisés lors de la
production de la continuation en français. Enfin, nous cherchons à voir si le niveau d'apprentissage
influe sur la production de cette continuation.
# 2 Corpus et méthodologie

## 2.1 Corpus

Le corpus que nous avons utilisé pour nos enregistrements est le corpus COREIL (Delais-Roussarie & Yoo, 2011), conçu pour recueillir les productions d'apprenants de différentes L1 et permettre l'étude des systèmes d'acquisition de la prosodie chez les apprenants. Ce corpus comporte différentes tâches telles que des lectures de texte et de dialogues, de la parole spontanée et des descriptions d'images. Dans le cadre de cette étude, nous avons choisi d'analyser cette dernière tâche. Quatre images ont été sélectionnées, trois représentant des scènes de vie quotidienne et un tableau de Van Gogh.

## 2.2 Participants

Nous avons enregistré 17 apprenants japonophones (trois hommes et quatorze femmes) à Tokyo ainsi que 4 francophones natifs à Paris (deux hommes et deux femmes). Nous avons ensuite classé les participants en trois groupes d'apprentissage suivant les cours où ils étaient inscrits à l'université et leur durée d'apprentissage du français : un groupe de niveau débutant (A1-A2, N=2), un groupe de niveau intermédiaire (A2-B1, N=10) ainsi qu'un groupe de niveau intermédiaire plus avancé (B1-B2, N=5). Les locuteurs natifs servent de groupe contrôle.

## 2.3 Méthodologie

Les participants à l'expérience ont été enregistrés dans une chambre sourde à l'aide d'un micro-casque Shure WH20XLR et d'une carte son externe Roland Quad Capture. Les images ont été présentées une par une sous format papier et nous avons donné comme consigne aux locuteurs de les décrire en français aussi longuement que possible. Les apprenants ont produit en moyenne 170 mots, contre 514 pour les natifs. Les enregistrements ont été segmentés, phonétisés et alignés automatiquement en utilisant SPPAS (Bigi, 2015). Cette segmentation a ensuite été revue manuellement dans Praat (Boersma, 2002). Nous avons ensuite rajouté deux tires ; la première contient une annotation ToBI des énoncés et la deuxième contient un découpage des différents niveaux prosodiques. Nous nous sommes basés sur les critères d'identification des contours montants donnés dans Portes et al. (Portes et al., 2007). Nous avons donc distingué les syntagmes intonatifs (IP) terminaux et non-terminaux ainsi que les énumérations. Pour la présente analyse, nous avons choisi de regrouper deux niveaux : le niveau 2 correspondant aux frontières de AP (frontières mineures), et le niveau 3 correspondant aux frontières de IP en position finale d'énoncé (terminaux) et d'énumération. Les voyelles restantes non porteuses d'un accent H ont automatiquement été notées comme de niveau 0 soit non accentuées. Nous avons ainsi pu analyser en moyenne 24 positions AP et 20 positions IP par apprenant contre respectivement 63 et 50 pour les francophones. Les mesures acoustiques de la durée des voyelles ainsi que de F0 à différents pourcentages de la voyelle ont été extraites automatiquement. La différence de F0 entre la voyelle accentuée et la voyelle de la syllabe précédente a également été calculée (valeurs à 75% de la voyelle) et les contours ont été classifiés comme montant lorsqu'ils étaient audibles et que cet écart était supérieur à 1 demi-ton. Les hésitations produites par les locuteurs ont également été annotées ainsi que la présence de voix craquée afin de les exclure respectivement de l'analyse de la durée et de la F0. Les données ont ensuite été traitées avec le logiciel R (R Core Team, 2017) pour l'analyse statistique.
# 3 Résultats

## 3.1 Analyse des contours selon le niveau prosodique

Les résultats montrent des pourcentages de contours montants aux frontières de AP et de IP globalement très proches entre les natifs et les apprenants (Figure 1). Nous avons construit un modèle linéaire généralisé mixte (GLMM) avec comme variable dépendante le contour prosodique observé (montant ou non, codé 1 ou 0), une interaction entre le niveau de langue et la frontière prosodique comme effets fixes et le locuteur comme effet aléatoire. Ce modèle nous a confirmé que tous les groupes de langue distinguent bien les deux frontières en produisant significativement plus de montées prosodiques aux frontières de IP que AP (groupe B1-B2 : p = .005**, autres groupes : p < .001**).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Pourcentage moyen de contours montants aux frontières de AP et de IP selon le niveau de langue. Les barres représentent l’écart-type.</figcaption></figure>

Toutefois, il est important de noter que l’on observe une grande variabilité entre les locuteurs à la fois chez les apprenants et les francophones, notamment aux frontières de IP. En effet, même si l’on observe chez trois des francophones un pourcentage de contours montants élevé allant de 89 à 92%, la quatrième locutrice (FR2) a une stratégie très différente puisqu’elle produit seulement 37,5% de montées prosodiques. Concernant les apprenants, ils produisent aussi une majorité de montées en frontières de IP, sur un intervalle plus étendu que les natifs allant de 63 à 100%, mais l’un d’entre eux (JP9, groupe A2-B1) ne produit que très peu de contours montants (25%).

## 3.2 Analyse des contours mélodiques montants

Les résultats de l’analyse de F0 des contours montants (Figure 2) montrent que les frontières de IP sont généralement associées à un écart de F0 plus important qu’aux frontières de AP, que ce soit chez les apprenants ou les natifs. Afin de vérifier ces observations, nous avons construit un modèle
linéaire mixte avec comme variable dépendante l'écart de F0 en demi-ton, le niveau de langue et la frontière prosodique comme effets fixes et le locuteur ainsi que la nature de la voyelle accentuée comme effets aléatoires. L'interaction entre le niveau de langue et les frontières prosodiques s'est révélée significative lors du test ANOVA ($\chi^2(3) = 27.39, p < .001^{***}$). L'analyse des contrastes de cette interaction avec le package *emmeans* nous a montré que la différence d'écart de F0 entre les frontières AP et IP était significative pour tous les groupes de langue (*p* < .001***) à l'exception du groupe A1-A2 (*p* = .55), mais il faut noter que ce groupe étant seulement composé de deux locuteurs il est donc difficile d'interpréter ce résultat.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Ecart de F0 (en demi-tons) selon la frontière prosodique et le niveau de langue</figcaption></figure>

Nous n'observons que peu de variation entre les différents locuteurs : seulement 4 locuteurs montrent une tendance inverse avec des montées prosodiques légèrement moins importantes en frontière de IP. Les apprenants semblent ainsi, de façon générale, capables de produire des montées prosodiques plus importantes aux frontières de IP.

## 3.3 Analyse de la durée

Si les résultats de l'analyse du F0 ont montré que les apprenants distinguaient les frontières de AP des frontières de IP, il semblerait que cette distinction ne se retrouve pas dans les résultats de durée de la voyelle accentuée (voir Figure 3). En effet, les francophones produisent des voyelles nettement plus longues en frontière de IP tandis que l'on observe qu'une faible tendance chez les apprenants. Pour confirmer ces observations, nous avons construit un modèle linéaire mixte avec comme variable dépendante la durée de la voyelle en milliseconde, une interaction entre le niveau de langue et la frontière prosodique comme effets fixes et le locuteur ainsi que la nature de la voyelle accentuée comme effets aléatoires. L'analyse des contrastes de l'interaction vont dans le sens des observations faites : les francophones natifs produisent des voyelles significativement plus longues en frontière de IP que de AP (*p* < .001***) mais ce n'est pas le cas des deux groupes intermédiaires. Cette distinction significative est aussi présente dans le groupe de débutants (*p* = .002**) mais encore une fois le peu de données dans ce groupe de langue ne nous permet pas de généraliser cette observation.
<figure><img src="image_19.png" /></figure>

FIGURE 3 – Durée de la voyelle suivant le niveau de langue et la frontière prosodique : 0 (pas de frontière), AP ou IP

Différentes stratégies peuvent être observées chez les locuteurs (Figure 4). Les natifs produisent tous des voyelles plus longues en frontière de IP que de AP mais cette distinction est plus marquée chez deux locuteurs, en particulier FR2, où l'écart important entre les deux frontières est également associé à la suppression de la distinction voyelle non-accentuée – frontière de AP. Les quelques apprenants montrant un schéma similaire aux natifs (ici JP5 en exemple) se rapprochent plus de la production de FR1.

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

FIGURE 4 – Exemples de durées vocaliques produites par six locuteurs, deux natifs (FR1 et FR2) ainsi que quatre apprenants
Cependant, seulement 4 apprenants observent un tel schéma et le reste d'entre eux ne distinguent pas les frontières de AP de celles de IP. Trois autres schémas peuvent ainsi être observés :

- L'apprenant produit des voyelles accentuées plus longues que celle non-accentuées mais ne distingue pas les frontières de AP de celles de IP (exemple : JP7)

- L'apprenant produit des voyelles de durées équivalentes qu'elles soient accentuées ou non (exemple : JP9)

- L'apprenant produit des voyelles plus courtes en frontière de IP que de AP (exemple : JP2)

La locutrice FR2 est également celle qui produisait un faible pourcentage de contours montants aux frontières de IP (voir 3.1) parmi les natifs et il est intéressant de noter qu'en contrepartie elle y associe un allongement très important de la voyelle. Ce n'est pas le cas de l'apprenant JP9, qui produit également peu de contours montants à cette position prosodique, mais dont la durée des voyelles accentuées n'est pas allongée. Cela montre que si les deux stratégies peuvent sembler similaires (contours descendants), elles diffèrent dans leur réalisation phonétique.

## 3.4 Ratio d'allongement des voyelles accentuées

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Ratio voyelle accentuée/ non-accentuée aux frontières AP et IP selon le niveau de langue. Les barres représentent l'écart-type.</figcaption></figure>

Les analyses présentées en 3.3. nous ont montré que les apprenants japonophones ne différenciaient pas les frontières prosodiques avec l'indice de durée et ne produisaient donc pas des voyelles plus longues en frontière de IP que de AP. La figure 5 présente le ratio voyelle accentuée / voyelle non-accentuée aux frontières de AP et de IP, et nous pouvons observer que ce ratio tend à être plus élevé chez les natifs en frontière de IP que pour les apprenants. En frontière de AP, il semble en revanche
plus réduit chez les natifs. Encore une fois, nous observons également beaucoup de variation dans les groupes de locuteurs comme nous le suggère l'écart-type important à l'intérieur des groupes. De manière générale, et en prenant pour référence le groupe de francophones natifs et par rapport à la durée des voyelles non accentuées, l'allongement vocalique des apprenants japonophones serait donc légèrement trop important en frontière de AP tandis qu'il serait insuffisant en frontière de IP.

# 4 Conclusion

Nos résultats montrent que les apprenants japonophones produisent autant de contours montants que les natifs lors des descriptions et d'images et que, comme eux, ils produisent plus de contours montants en frontière de IP que de AP. Ils arrivent également à distinguer les montées prosodiques à ces deux frontières en produisant des montées de F0 plus importantes en IP qu'en AP. En revanche, leur utilisation du paramètre de durée diffère des francophones natifs puisqu'ils produisent un allongement équivalent en frontière de AP et de IP, là où la différence est très claire dans les productions du groupe contrôle. Ainsi, les apprenants japonophones ne parviendraient pas à produire un allongement suffisant lors des continuations majeures aux frontières de IP.

La capacité des apprenants à bien gérer la fréquence fondamentale pour produire des contours montants en distinguant les frontières pourrait s'expliquer par la présence de ce même type de mouvements mélodiques montants dans leur langue maternelle en parole spontanée pouvant être produits aux frontières prosodiques (Igarashi, 2015). Ces contours, ayant une fonction discursive comparable aux continuations majeures du français, sont cependant facultatifs et cela aurait pu impliquer un nombre réduit de contours montants, que nous ne n'avons cependant pas observé. En ce qui concerne la gestion de la durée, les apprenants produisent des voyelles plus longues en position accentuée que non accentuée. Néanmoins, ce paramètre ne semble pas être un indice robuste pour exprimer la continuation discursive, contrairement aux observations sur la parole spontanée et monologue en japonais L1 (Koiso et al., 1998; Yoneyama et al., 2003).

En japonais, les mouvements mélodiques montants n'apparaissent qu'en parole spontanée, et les frontières prosodiques sont donc associées à un ton bas (L%) en parole lue. Nos résultats peuvent être mis en parallèle avec ceux obtenus par l'étude de lectures de textes des mêmes apprenants (Albar & Yoo, 2020). Cette étude a montré que les apprenants ne distinguent pas les frontières prosodiques (notamment AP et IP) en parole lue dans leur production de la F0 et de la durée. Si ces résultats sont très proches de ceux obtenus dans la présente étude, la principale différence réside dans la gestion de la F0. En effet, nous avons observé que les apprenants sont ici capables de produire des montées plus importantes en frontière de IP que de AP. Ce résultat spécifique à la parole spontanée confirmerait ainsi l'hypothèse d'un transfert positif des mouvements mélodiques montants et de leur fonction discursive, facilitant la gestion de la fréquence fondamentale. En revanche, la facilité à produire les montées prosodiques à la fois en parole lue (où les contours montants sont absents en japonais) et en parole semi-spontanée ne peut s'expliquer par un potentiel transfert prosodique.

# Remerciements

Cette étude a été financée par l'ANR-10-LABX-0083. Je souhaite également remercier Hiyon Yoo pour sa supervision.
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# La pause chez les personnes âgées – une étude exploratoire

Betty Appavoo, Camille Fauth, Béatrice Vaxelaire et Rudolph Sock
Université de Strasbourg, LiLPa UR1339, F-67000 Strasbourg

bappavoo@unistra.fr

## RESUME

La production de la parole chez la personne âgée a fait l'objet de nombreuses études qui portaient essentiellement mais pas exclusivement sur les aspects vocaux. Dans ce travail exploratoire, nous cherchons à évaluer les effets du vieillissement sur l'organisation de la lecture. La distribution des pauses et des groupes rythmiques, ainsi que leurs durées respectives ont été quantifiés, de même que la vitesse d'élocution et la vitesse d'articulation pour un groupe de 10 locuteurs âgés (60 à 80 ans) et un groupe de 10 locuteurs témoins (40 à 55 ans). Les résultats indiquent des différences significatives pour les durées des groupes rythmiques et des pauses et pour la vitesse d'élocution ; les locuteurs âgés ayant un débit plus lent que les locuteurs plus jeunes. Ces différences nous semblent intéressantes à poursuivre afin d'étudier plus précisément les différentes stratégies de réorganisation que peuvent mettre en place les locuteurs en fonction de leur âge.

## ABSTRACT

### Pauses in Older Speakers reading task - An Exploratory Study.

The production of speech in the elderly has been the subject of many studies that have focused primarily, but not exclusively, on the vocal aspects. In this exploratory work, we seek to evaluate the effects of aging on the organization of reading. The distribution of pauses and rhythmic groups and their respective durations were quantified, as well as the speed of speech and the speed of articulation for a group of 10 elderly speakers (60 to 80 years old) and a group of 10 control speakers (40 to 55 years old). The results indicate significant differences for the duration of the rhythm groups and pauses and for the speaking rate; older speakers had slower speaking rate than younger speakers. These differences seem interesting to us to pursue in order to study more precisely the different strategies that speakers can implement according to their age.

MOTS-CLES : Production de la parole, lecture, pauses, vieillissement

KEYWORDS: Speech production, reading, pauses, aging,

<figure><img src="image_22.png" /></figure>
# 1 Introduction

A l'heure où la population française continue de croître et où le vieillissement démographique se poursuit, il faut considérer les spécificités de la production de la parole chez les personnes âgées dans sa globalité. Les études sur le vieillissement de la voix sont relativement anciennes (par ex Linville, 1987, 1996 et Schötz, 2007) et se sont souvent attachées à décrire les marqueurs acoustiques du vieillissement vocal cherchant parfois à y trouver des similitudes avec la dysphonie (Amman, 1999). Avec l'âge, le temps maximum phonatoire diminue (Remacle, 2006) ce qui est notamment le reflet d'une réduction de l'efficacité pulmonaire (Abitbol, 2013), des facteurs de béance glottique (Remacle, 2006) et d'une modification générale du larynx (Bianco, 2017). Ces études regroupent les modifications de la voix chez la personne âgée sous le terme de presbyphonie (Dehesdin, 1992, Estienne 1998, ou Thomas, 2012 par exemple).

Par ailleurs, nous savons que l'organisation des cycles respiratoires lors de la production de la parole diffère selon différents paramètres tels que les stratégies individuelles (Teston & Autesserre, 1987), la complexité de la planification (Mitchell et al., 1996), la nature de la tâche de production (Wang, et al., 2010), la condition physique (Fauth et al, 2018) mais également selon l'âge du locuteur (Sperry & Klich, 1992). Selon Huber et al. (2012), les adultes âgés produisent un plus grand nombre de respirations aux frontières syntaxiques mineures et que très peu à des endroits non syntaxiques sans pour autant affecter l'intelligibilité. Rousier-Vercruyssen et al. (2018) ont étudié les pauses silencieuses en relation avec la saillance référentielle et avec l'habilité de prise en compte de l'autre lors de narrations d'images séquentielles. Ils ont uniquement considéré les pauses d'une durée supérieure à 200ms pour calculer la durée moyenne des pauses (DMP) relevant d'une activité cognitive. Ils ont trouvé que « le passage d'une étape de discours à l'autre [comme un changement référentiel] semble plus complexe pour les séniors » et que ceux-ci présentent également « une difficulté de prise en compte de l'autre [qui] est corrélée à une augmentation de la DMP chez les séniors » (Rousier-Vercruyssen et al., 2018). Rousier-Vercruyssen et al. (2014) notent cependant que l'âge n'a pas d'effet sur la fréquence du nombre de pauses par seconde (Rousier-Vercruyssen et al., 2014). Pour eux, « la planification discursive des locuteurs âgés étudiée sous la loupe de variations phonétiques serait moins efficiente que celle de participants jeunes ».

Le vieillissement peut donc provoquer diverses perturbations au niveau de la phonation (et de la cognition) qui vont entrainer des changements au niveau acoustique et au niveau de l'organisation temporelle de la parole. L'objectif de ce travail est de comparer les stratégies de lecture de locuteurs âgés (60 et 80 ans) et des locuteurs plus jeunes (40 et 55 ans). La plupart des études comparent les productions de locuteurs ayant de plus grandes différences d'âge, nous cherchons au contraire à observer s'il est possible d'établir un continuum. Notre comparaison se fonde sur la
réalisation des pauses, la vitesse d'élocution et la vitesse d'articulation en situation de lecture d'un texte court.

# 2 Méthodologie

## 2.1 Corpus et participants

Les sujets ont été enregistrés dans la chambre anéchoïque de l'Institut de Phonétique de Strasbourg ou à leur domicile dans une pièce calme, en position assise à l'aide d'un microphone cardioïde de type micro-cravate à pinces, relié à un enregistreur numérique. Les locuteurs avaient pour tâche de lire à une hauteur et à une vitesse confortables une version modifiée de l'histoire des Trois petits cochons, soit 13 phrases. Pour cette étude exploratoire, 20 locuteurs ont été enregistrés. 5 hommes (67,4 ans en moyenne, E.T. 7,7) et 5 femmes (71,6 ans en moyenne, E.T. 6,7) âgés de 60 à 80 ans et 10 personnes appariées en genre âgées de 51,5 ans en moyenne (groupe témoin). Ils avaient tous pour langue maternelle le français, ne présentaient aucune pathologie vocale, respiratoire ou auditive et été non-fumeurs. Le niveau d'éducation a également été contrôlé.

## 2.2 Mesures

Les données acoustiques ont été analysées à l'aide de Praat. Elles ont été segmentées de façon semi-automatique grâce à EasyAlign (Goldman, 2011). La détection des pauses s'est faite à partir d'indices perceptivo-visuels, On a considéré que les pauses silencieuses correspondaient à un silence perceptible, accompagné d'une rupture d'activité acoustique visible sur le signal de parole. Aucun seuil de durée n'a été appliqué hormis pour la tenue des occlusives non voisées, leur tenue a été fixée à 50ms dans ces cas. Les pauses initiales et finales de l'énoncé n'ont pas été prises en compte.

La durée et le nombre des syllabes, des pauses silencieuses syntaxiques et des pauses non syntaxiques ont été relevés automatiquement. Nous avons considéré qu'une pause silencieuse syntaxique est une pause silencieuse dont l'emplacement respecte les règles de syntaxe. Elle doit être placée entre deux groupes syntaxiques. Nous avons considéré les pauses silencieuses placées à l'intérieur d'un groupe syntaxique minimal, ne respectant pas les règles de syntaxe comme non syntaxiques. Etant donné que nous nous intéressons à l'organisation temporelle de la parole, les hésitations, faux-départs et allongements ont été considérés comme faisant partie du signal de parole et non comme des pauses remplies. De plus ont été calculées : la vitesse d'élocution (VE), c'est-à-dire le nombre de syllabes par seconde en prenant en compte la durée des pauses, et la vitesse d'articulation (VA) ou le nombre de syllabes par secondes sans tenir compte de la durée des pauses.
## 2.3 Hypothèses

Étant donné que le vieillissement touche également le système de production de la parole, il devrait y avoir des différences objectives entre les stratégies de lecture des locuteurs âgés et les plus jeunes, ce qui devrait se traduire par une durée totale d'élocution plus longue chez les locuteurs âgés par rapport aux locuteurs témoin, un nombre de pauses et donc un nombre de groupes rythmiques plus important chez les locuteurs âgés par rapport aux locuteurs témoin, une durée de pauses plus longue chez les locuteurs âgés par rapport aux locuteurs témoin, une vitesse d'élocution et une vitesse d'articulation plus lente chez les locuteurs âgés par rapport aux locuteurs témoin.

# 3 Résultats

Les valeurs suivant une loi normale, nous avons appliqué un test t de Student pour échantillon appariés ou non appariés en fonction des données sélectionnées. Le seuil de significativité a été considéré comme suit : p < 0,05.

## 3.1 Durées totales d'énonciation

La durée totale de lecture (voir Figure 1), qui prend en compte la durée d'articulation et la durée des pauses silencieuses, est en moyenne plus longue chez les locuteurs âgés que chez les locuteurs témoins, soit 79 129ms (E.T. 12 678) et 71 367ms (E.T. 11 491). Autrement dit, les locuteurs âgés ont produit en moyenne une énonciation totale 11% plus longue que les locuteurs témoin. Cette différence n'est toutefois pas significative (p > 0.05). Ce sont notamment les femmes âgées qui ont la durée totale d'énonciation la plus longue (19% plus importante que celles des locutrices témoins). La différence est moins notable pour les locuteurs masculins. Les écarts-types témoignent de la grande variabilité de stratégie pour ces deux populations.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 1 : durées moyennes totales pour les locuteurs âgés (à gauche) et pour les locuteurs témoins (à droite)</figcaption></figure>
## 3.2 Groupes rythmiques et pauses silencieuses

Le nombre de groupes rythmiques dépend du nombre de pauses. Il est égal au nombre de pauses +1. En comparant les nombres moyens de groupes rythmiques et donc de pauses entre le groupe âgé et le groupe témoin, on peut observer que si le nombre moyen de groupes rythmiques et de pauses syntaxiques dans le groupe âgé est légèrement moins important que dans le groupe témoin, la différence n'est pas significative (32 groupes rythmiques en moyenne et 31 pauses syntaxiques en moyenne pour le groupe âgé ; 34 et 32 respectivement pour le groupe témoin). Comme attendu, les locuteurs produisent très peu de pauses non syntaxiques (maximum 1 par locuteur), ceci s'explique naturellement par la tâche de production et par sa simplicité, nous avons donc considéré les pauses dans leur totalité qu'elles soient syntaxiques ou non syntaxiques du moment qu'elles étaient silencieuses.

Si l'on s'intéresse aux durées des groupes rythmiques (figure 2) et des pauses silencieuses (figure 3) pour chacun des groupes, nous observons des différences significatives (p < 0,05) de durées.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 2 : Durée moyenne en seconde des groupes rythmiques pour les locuteurs âgés (à gauche) et pour les locuteurs témoins (à droite)</figcaption></figure>

La durée moyenne des groupes rythmiques est de 1 818ms pour le groupe des locuteurs âgés alors qu'elle n'est que de 1 610ms pour les locuteurs plus jeunes, soit une différence significative (p < 0.008). Les locuteurs âgés produisent donc des groupes rythmiques plus longs que les locuteurs témoins. Les écarts types sont très faibles pour les deux populations (997ms et 866ms respectivement) et témoignent d'une faible variabilité pour cette mesure. Toutefois, si l'on étudie les groupes un peu plus en détail, nous observons que ce sont les femmes âgées qui produisent les groupes rythmiques les plus longs. Ceci était partiellement prévisible puisque ce sont également elles qui avaient la durée d'énonciation totale la plus importante.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 3 : Durée moyenne en seconde pauses pour les locuteurs âgés (à gauche) et pour les locuteurs témoins (à droite)</figcaption></figure>

Enfin, en ce qui concerne la durée des pauses, leur durée moyenne dans le groupe âgé est de 641ms et de 518ms dans le groupe de témoin. Cette différence est significative (p < 0.001). Concernant les pauses, les écarts-type par groupe et sous-groupe sont relativement importants, cela signifie qu'il existe une forte variabilité interindividuelle. Ici également, ce sont les femmes âgées qui produisent les pauses les plus longues, ce qui s'explique partiellement compte tenu du fait que c'était également elles qui avaient la durée totale d'énonciation la plus importante. Il apparaît donc qu'elles ont les groupes rythmiques les plus longs mais également les pauses les plus longues.

## 3.3 Vitesse d'élocution et d'articulation

Enfin en dernier lieu, nous avons cherché à quantifier les vitesses d'élocution et d'articulation en syllabes par seconde (en prenant en compte les pauses ou sans prendre en compte les pauses, respectivement). En ce qui concerne ces deux mesures, elles sont effectivement modifiées en fonction du groupe mais seule la vitesse d'élocution est significativement modifiée en fonction de l'âge du locuteur (p < 0.03). La vitesse d'articulation est, en moyenne, de 4,8 syllabes par seconde (E.T. 0,64) pour les locuteurs âgés et de 5,2 syllabes par seconde (E.T. 0,48) pour les locuteurs témoins. La vitesse d'élocution, elle, est en moyenne de 3,5 syllabes par seconde (E.T. 0,73) pour les locuteurs âgés et de 4,1 syllabes par seconde (E.T. 0,64) pour les locuteurs témoins (E.T. 0,60). C'est donc bien la durée des pauses qui produit le plus grand changement dans l'organisation temporelle de la parole chez les locuteurs âgés, ceci étant particulièrement marqué dans les productions des locutrices âgées.

# 4 Conclusions

Il convient à présent de vérifier si nos hypothèses initiales. Nous pouvons confirmer notre première hypothèse, qui stipulait que les locuteurs âgés présenteraient une durée totale d'énonciation plus longue que les locuteurs témoins. Cette différence n'est
toutefois pas significative. Contrairement à notre seconde hypothèse, les locuteurs âgés ne produisent pas nécessairement plus de pauses syntaxiques et donc plus de groupes rythmiques que les locuteurs témoin. Il n'existe en effet pas de différence remarquable au niveau du nombre de pauses syntaxiques et des groupes rythmiques. Quant aux pauses non syntaxiques, elles sont présentes dans les deux groupes mais en très petit nombre. Il n'est donc pas pertinent de les étudier dans une comparaison de locuteurs âgés et moins âgés dans une tâche de lecture. Les locuteurs âgés ont, en effet, tendance à produire des pauses significativement plus longues que les locuteurs témoin. En ce qui concerne la vitesse d'articulation et la vitesse d'élocution, il existe certes une différence mais celle-ci est essentiellement due à une durée plus longue des pauses. Les locuteurs âgés présentent une vitesse d'articulation moyenne moins importante que celle des locuteurs témoin. Il ne s'agit cependant que d'une petite différence. Nous pouvons confirmer ce que la littérature postule quant à l'existence de différence entre la production de la parole féminine âgée et la production de la parole masculine âgée. Ces différences n'existent cependant qu'au niveau de la vitesse d'articulation qui est plus rapide chez les hommes si on considère les paramètres pris en compte dans notre étude. L'augmentation de la durée des pauses confirment les résultats attestés dans la littérature notamment dans des tâches de parole spontanée. Les auteurs (Rousier et al, 2018 par exemple) font le lien entre la durée des pauses et les capacités cognitives de planification des séniors. Si nos investigations n'ont pas mesuré cette variable, il apparaît cependant que l'âge a effectivement un effet, non pas sur le nombre, mais bien sur la durée moyenne des pauses. Il convient donc de prendre en considération toutes les étapes des processus de production de parole qui devraient être examinées dans un contexte conceptuel élargi en prenant en compte les modèles psycholinguistiques de la production de la parole, notamment.

# 5 Perspectives

Notre étude exploratoire présentait une cohorte relativement étroite, il aurait été intéressant de travailler avec des locuteurs plus nombreux et peut-être considérer des intervalles d'âge plus jeunes (également appariés en sexe). Par ailleurs, il nous semble intéressant de proposer la lecture d'un texte plus long qui pourrait faire émerger de façon plus saillante encore des stratégies de lecture différentes notamment en raison de la fatigue vocale. De plus, le vieillissement a également un effet sur la loquacité des sujets, une tâche de parole semi-spontanée pourra donc également être ajoutée (Singh et al., 2001). Enfin, cette étude acoustique nous semble être un bon point de départ pour conduire des investigations sur la gestion des flux respiratoires. Ces données pourront être acquises à l'aide d'un Respitrace et ainsi permettre des comparaisons avec d'autres études. Notons enfin que la tâche de lecture n'est peut-être pas aussi aisée pour certains sujets que pour d'autres. Ceci peut être dû à l'évidence à des problèmes sensoriels visuels. Ce peut être aussi le résultat d'une mauvaise maitrise du processus de lecture, voire des processus d'oralisation de la lecture performée.
# 6 Références

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# Reconnaissance automatique de la parole : génération des prononciations non natives pour l'enrichissement du lexique

Ismaël Bada, Dominique Fohr, Irina Illina

Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA
F-54000 Nancy, France
{ismael.bada,dominique.fohr,irina.illina}@loria.fr

## RÉSUMÉ

Dans cet article nous proposons une méthode d'adaptation du lexique, destinée à améliorer les systèmes de la reconnaissance automatique de la parole (SRAP) des locuteurs non natifs. En effet, la reconnaissance automatique souffre d'une chute significative de ses performances quand elle est utilisée pour reconnaître la parole des locuteurs non natifs, car les phonèmes de la langue étrangère sont fréquemment mal prononcés par ces locuteurs. Pour prendre en compte ce problème de prononciations erronées, notre approche propose d'intégrer les prononciations non natives dans le lexique et par la suite d'utiliser ce lexique enrichi pour la reconnaissance. Pour réaliser notre approche nous avons besoin d'un petit corpus de parole non native et de sa transcription. Pour générer les prononciations non natives, nous proposons de tenir compte des correspondances graphèmes-phonèmes en vue de générer de manière automatique des règles de création de nouvelles prononciations. Ces nouvelles prononciations seront ajoutées au lexique. Nous présentons une évaluation de notre méthode sur un corpus de locuteurs non natifs français s'exprimant en anglais.

## ABSTRACT

In this study we propose a method for lexicon adaptation in order to improve the automatic speech recognition (ASR) of non-native speakers. ASR suffers from a significant drop in performance when used to recognize the speech of non-native speakers, since the phonemes of the foreign language are frequently poorly pronounced by these speakers. To take into account this problem of erroneous pronunciations, we integrate non-native pronunciations in the lexicon and subsequently we use this augmented lexicon for speech recognition of non-natives speakers. To realize our approach we need a small corpus of non-native speech and its transcription. To generate non-native pronunciations, we take into account relationships graphemes-phonemes in the analyzed pronunciations, with a view to automatically generating rules for creating new pronunciations, which will be added to the lexicon. We present an evaluation of our method on a corpus of non-native French speakers, pronouncing sentences in english.

**MOTS-CLÉS** : reconnaissance automatique de la parole, locuteurs non natifs, lexique

**KEYWORDS** : automatic speech recognition, non-native speech, lexicon

## 1 Introduction

Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (SRAP) ont fait des progrès continus au fil des années, grâce à l'utilisation des réseaux de neurones artificiels dans l'élaboration des modèles acoustiques et à la puissance de calcul toujours plus élevée, entraînant une baisse notable du taux d'erreur de reconnaissance. Mais le traitement de la parole non native reste encore un défi à relever.

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
Des études phonologiques (Park et Culnan, 2019) ont mis en évidence les problèmes posés par les locuteurs non natifs : les prononciations des phonèmes de la langue parlée, influencées par celles de la langue maternelle, des intonations différentes, des prononciations hachées, des hésitations et des auto-corrections. Plusieurs approches ont été tentées pour rendre les SRAP tolérants à la parole non native. Elles sont de deux types : l'une utilise l'**augmentation automatique du lexique** avec des prononciations alternatives, et l'autre consiste à **modifier les modèles acoustiques** pour les rendre compatibles avec les phonèmes de la langue parlée. Cela peut être effectué en utilisant un corpus de parole non native (Duan et al., 2017 ; Li et al., 2016) ou seulement la parole native (Lee et Glass, 2015 ; Das et Hasegawa-Johnson, 2015). Une combinaison de ces deux approches est également envisageable (Tan, 2008 ; Goronzy et al., 2004). Une bonne reconnaissance des noms propres dans un contexte multilingue est obtenu en utilisant un modèle acoustique multilingue et de transcriptions nativisées émergeant de G2P (*grapheme-to-phoneme*) de ces langues (Reveil et al. 2010).

L'enrichissement du lexique par génération automatique de prononciations alternatives peut se faire *via* un jeu de règles pré-établies de substitution de phonèmes (Schaden, 2004). Ces règles sont issues d'études phonologiques entre les différences de prononciations de phonèmes entre la langue parlée et la langue native. Une autre variante automatisée consiste à utiliser une base de données de parole non native afin de générer une matrice de confusion entre les phonèmes de la langue parlée et les phonèmes de la langue native (Livescu et al., 2000).

L'adaptation des modèles acoustiques en vue de rendre tolérant le SRAP à la parole non native peut consister à utiliser deux ensembles de modèles acoustiques, l'un adapté à la langue maternelle du locuteur, et l'autre à la langue non native. Cela permet de faire une reconnaissance phonétique et un alignement sur la parole non native, dans le but d'extraire les différences de prononciations de phonèmes et de les intégrer dans les modèles acoustiques (Morgan J., 2004). Enfin une variante consiste à intégrer la graphie des mots (Bouselmi G. et al., 2006) dans l'étude des différences de prononciations entre la parole native et celle non native, afin de générer des règles de création de prononciations, règles qui seront ensuite utilisées pour modifier les modèles acoustiques pour les rendre tolérant à une parole non native.

Dans notre article nous nous intéressons à l'**augmentation du lexique**. Notre méthode pour traiter le problème de la parole non native emprunte certaines idées de deux approches : l'enrichissement du lexique canonique par génération de règles, et la prise en compte des correspondances graphèmes-phonèmes dans l'élaboration de ces règles. Nous ne modifions pas le modèle acoustique, c'est donc une approche rapide à mettre en œuvre. Pour réaliser notre approche nous avons besoin d'un petit corpus de parole non native et sa transcription qui nous permet de générer ces nouvelles règles de prononciations. Par rapport aux méthodes de l'état de l'art, notre approche permet d'utiliser simultanément des phonèmes de la langue cible et de la langue maternelle du locuteur. De plus, seul le lexique de l'application est modifié.

## 2 Méthodologie proposée

Notre approche de prise en compte de la parole non native dans un système de reconnaissance de la parole s'appuie sur l'hypothèse que les locuteurs non natifs peuvent être influencés par la graphie des mots étrangers à prononcer. Dans ce cas, les locuteurs non natifs peuvent prononcer certains phonèmes d'un mot en utilisant des règles de phonétisation issues de leur langue maternelle. Par exemple, le graphème « e » du mot anglais zero doit se prononcer /ɪ/ (zero /z ɪ r əʊ/). Mais un
français risque de le prononcer /e/ car le graphème « e » ne se prononce pratiquement jamais /i/ en français.

Pour prendre en compte ce phénomène, nous proposons d'enrichir le lexique du système de reconnaissance en y ajoutant les prononciations non natives en tenant compte de la graphie des mots. Nous proposons effectuer seulement les **substitutions** de certains phonèmes natifs par des phonèmes non natifs en fonction de la graphie. Le lexique augmenté sera utilisé pour effectuer la reconnaissance.

Voici en quelques lignes le résumé de notre méthode. Dans une première étape, nous extrayons les correspondances phonème-graphème à partir d'un *lexique phonétique canonique* (lexique de départ du SRAP) : nous effectuons un lien entre chaque phonème d'un mot du lexique et les graphèmes composant ce mot. Puis, à l'aide d'un corpus audio de parole non native, nous identifions les associations entre les phonèmes attendus et les phonèmes réellement prononcés (en utilisant un alignement forcé et une reconnaissance phonétique). A partir de cela, nous créons des règles de substitution des phonèmes en tenant compte des couples graphème-phonème. Ces règles seront appliquées au lexique destiné à la reconnaissance de la parole des locuteurs non natifs, afin de l'enrichir en nouvelles prononciations. La Figure 1 illustre ces étapes. Dans les sections suivantes nous présenterons ces étapes plus en détails et avec des exemples.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>**Figure 1:** Les étapes de la génération des nouvelles prononciations non natives.</figcaption></figure>

## 2.1 Création d'un lexique avec les associations graphème-phonème

Dans un système de reconnaissance automatique de la parole, **un lexique** phonétisé est une liste de mots avec leurs prononciations (suite de phonèmes). Dans le cadre de notre étude, nous avons également besoin d'un second type de lexique, qui contient ces mêmes mots, mais avec des associations graphème-phonème pour chaque mot. Ce lexique sera généré automatiquement de la manière suivante : en utilisant un algorithme de programmation dynamique, à chaque phonème (ou
groupe de phonèmes) d'un mot du lexique canonique (CMU dictionary), nous affectons le graphème (ou le groupe des graphèmes) qui lui correspond. Voici quelques exemples d'associations graphème-phonème générées :

nogo n:n o:əug:g:g o:əug
weather w:w ea:e th:ð er:ə-
taxi t:t a:æ x:k=s i:i
zero z:Z e:I r:r o:ou

On peut noter que ces associations sont parfois du type « un graphème associé à un phonème » (par exemple e:1) ou parfois du type plusieurs graphèmes associés à un phonème (par exemple ea:e) ou du type « un graphème associé à plusieurs phonèmes » (x:k=s).

## 2.2 Alignement forcé et reconnaissance phonétique

Pour générer les variantes de prononciations non natives, nous utilisons un corpus audio de parole non native pour lequel nous avons la transcription. Tout d'abord, nous effectuons un alignement forcé de corpus non natif en utilisant le signal audio, les transcriptions et un lexique canonique. Le résultat est un alignement au niveau des phonèmes et au niveau des mots. Ensuite, nous effectuons une reconnaissance phonétique du même corpus, trame par trame (sans lexique ni modèle de langage). Par exemple, pour le mot nogo à l'issu de l'alignement forcé nous obtenons :

1.530 0.130 n
1.660 0.100 əug
1.760 0.070 g
1.830 0.680 əug

A l'issu de la reconnaissance phonétique trame par trame, pour le segment de parole correspondant à la prononciation du phonème əug du mot nogo, débutant à la trame 166 et se terminant à la trame 175, nous obtenons les probabilités suivantes :

166 əug 0.43 n 0.21 a 0.13 u 0.11 ɔ 0.05
167 əug 0.88 u 0.04 a 0.04 ɔ 0.02
168 əug 0.73 ɔ 0.13 u 0.10 a 0.02
169 əug 0.65 ɔ 0.26 u 0.03 a 0.02
170 əug 0.62 ɔ 0.27 u 0.03 a 0.02 ^ 0.01
171 əug 0.52 ɔ 0.36 u 0.03 ^ 0.02 r 0.02 # 0.01
172 əug 0.67 ɔ 0.21 r 0.04 l 0.02 ^ 0.02 a 0.02
173 əug 0.78 ɔ 0.10 r 0.04 u 0.02 ^ 0.01
174 r 0.31 əug 0.22 ɔ 0.11 u 0.11 m 0.07 η 0.04
175 r 0.66 əug 0.11 g 0.04 m 0.04 ɔ 0.02 3: 0.02

On peut noter que la somme des probabilités pour chaque trame somme à 1 (les phonèmes qui ont une probabilité inférieure à 0.01 ne sont pas affichés).

## 2.3 Création de statistiques

Pour créer des statistiques, nous allons utiliser les résultats de l'alignement forcé et de la reconnaissance phonétique. Pour chaque association graphème-phonème, pour chaque phonème reconnu, et pour chaque trame correspondant à ce phonème, nous cumulons les probabilités obtenues. De plus, nous calculons le nombre de trames affecté à chaque association (graphème - phonème, phonème reconnu). Ainsi, nous obtenons des statistiques où pour chaque couple
graphème-phonème, nous avons la distribution en pourcentage des phonèmes reconnus, et leur nombre d'apparitions. Nous appelons ces paramètres α et β. Par exemple, pour le graphème-phonème e:1 nous avons obtenu :

<table><thead><tr><th>Association</th><th colspan="4">Phonèmes reconnus</th></tr></thead><tbody><tr><td>e: 1</td><td>1 (40%) (3200)</td><td>e (35%) (2800)</td><td>Λ (23%) (1840)</td><td>i: (2%) (160)</td></tr></tbody></table>

Ce tableau montre que le phonème 1 lorsqu'il est associé à la graphie « e », est dans 40 % des cas correctement reconnu comme 1, mais dans 35 % des cas il est reconnu comme e.

## 2.4 Création de règles de prononciations alternatives et génération de nouvelles prononciations

A l'aide de ces statistiques, nous créons des règles de prononciations pour les associations graphème-phonème selon deux critères : nous utilisons seulement les associations graphème-phonème qui ont un pourcentage suffisamment élevé et un nombre d'apparitions est suffisamment grand. On obtient alors un ensemble de règles qui serviront à générer de nouvelles prononciations. Par exemple, en utilisant un seuil de 20 % de taux de phonèmes reconnus et un nombre d'apparitions de 1500, pour notre corpus de parole non native nous obtenons les règles suivantes :

$$e: I \rightarrow e$$

$$e: I \rightarrow \Lambda$$

Ces règles seront appliquées à l'ensemble des mots du lexique qui contient ces associations graphème-phonème. Cela permet de créer un nouveau lexique enrichi de prononciations alternatives non natives. Par exemple, pour le mot anglais zero du lexique avec les associations graphème-phonème suivantes :

$$\text{zero z:Z e:I r:r o:\theta u}$$

et deux règles trouvées e:I → e, e:I → Λ, après application de ces règles nous ajouterons dans notre lexique les prononciations suivantes :

$$\text{zero z e r \theta u}$$

$$\text{zero z \Lambda r \theta u}$$

# 3 Expériences

Cette partie décrit les corpus utilisés et le protocole expérimental.

## 3.1 Les corpus utilisés

Pour valider l'approche proposée dans cet article, nous avons utilisé trois corpus de parole non natives. Ces trois corpus ont été prononcés par des français qui s'expriment en anglais :

* **Nombres**: Il est constitué d'enregistrements audio de locuteurs français non natifs lisant des nombres en anglais. Dans ce corpus, il y a 15 locuteurs, chacun a prononcé 66 commandes comprenant des nombres et de chiffres. La durée totale du corpus est de 78 minutes, le nombre des mots différents est 70. Le corpus contient de la parole lue.

* **HIWIRE**: Ce corpus est constitué d'enregistrements audios de locuteurs français non natifs lisant des commandes simples d'aéronautique en anglais. Ce corpus a été enregistré dans le cadre du projet HIWIRE (Bouselmi, 2008). Dans ce corpus, 31 locuteurs français ont chacun prononcé 100 commandes. Des données audios ont été enregistrées dans
différents bureaux à l'aide de micro-casque (close-talking microphone). Au total il y a 128 minutes de parole enregistrée. La taille du vocabulaire est de 130 mots différents. Le corpus correspond à la parole lue.

* **Aéro**: ce corpus contient des commandes aéronautiques en anglais prononcées par 2 locuteurs français. Les enregistrements correspondent à des commandes aéronautiques complexes. A la différence des deux corpus précédents qui étaient de la parole lue, ce corpus est un enregistrement de parole spontanée et de nombreuses hésitations et reprises sont présentes. La durée d'enregistrement est de 27 minutes. Le vocabulaire est de 900 mots.

La Table 1 résume ces corpus. Tous les corpus ont été transcrits manuellement. Nous utilisons le corpus *Aero* et une partie du corpus *HIWIRE* pour valider l'approche proposée et les **autres corpus** pour la **génération automatique des règles** de prononciations non natives.

<table><caption>**Table 1 :** Statistiques des corpus.</caption><thead><tr><td>Corpus</td><td>Taille de vocabulaire (nbr. de mots)</td><td>Nbr. de locuteurs</td><td>Durée (minutes)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombres</td><td>70</td><td>15</td><td>78</td></tr><tr><td>HIWIRE</td><td>130</td><td>31</td><td>128</td></tr><tr><td>Aero</td><td>900</td><td>2</td><td>27</td></tr></tbody></table>

## 3.2 Système de reconnaissance

Notre système de reconnaissance est fondé sur la boîte à outils de reconnaissance vocale *Kaldi* (Povey et al., 2011). Nous utilisons les modèles acoustiques senones de type TDNN (*Time Delay Neural Network*).

Nous avons développé deux systèmes de reconnaissance.

* **SRAP_anglais.** Il est appris sur un corpus de conférences en **anglais** (TED-LIUM). L'apprentissage des modèles acoustiques anglais TDNN a été réalisé en utilisant les 452 heures du corpus d'apprentissage. 39 phonèmes anglais plus un modèle de silence et un modèle de bruit sont utilisés.

* **SRAP_anglais-français.** Il est appris en utilisant le même corpus que précédemment (les 452 heures de TED-LIUM) auquel on a ajouté un corpus radiophonique **français** (247 heures des corpus ESTER et ETAPE (Gravier et al., 2012). Les phonèmes français et anglais sont appris simultanément : 30 phonèmes français, 39 phonèmes anglais, un modèle de respiration, un modèle de bruit et un modèle de silence. Ce système permet de reconnaître une personne s'exprimant en français ou en anglais et même de changer de langue au cours d'une même phrase.

Le lexique du système de reconnaissance **SRAP_anglais** utilise uniquement des phonème anglais. Le lexique du système **SRAP_anglais-français** contient les mêmes mots avec les mêmes prononciations (anglaises) mais certains mots ont également des prononciations qui utilisent les phonèmes français. Par exemple, pour les noms de villes françaises (comme, par exemple, *Marseille*), nous avons ajouté les prononciations canoniques françaises (avec des phonèmes français). C'est aussi le cas pour les mots transparents, c'est-à-dire les mots qui existent en français et en anglais, comme *ok* ou *possible*.
Les modèles de langage utilisés sont propres aux deux corpus de test : *HIWIRE* et *Aero*. Pour le corpus *HIWIRE*, le modèle de langage est une boucle de mots. Pour le corpus *Aéro*, nous avons appris un modèle tri-gramme sur un corpus textuel de commandes aéronautiques.

Les résultats de reconnaissance seront présentés en terme de taux d'erreur de mots (*Word Error Rate*, *WER*).

## 3.3 Protocole expérimental

Les nouvelles règles de prononciations non natives sont générées en utilisant soit le corpus *Nombres* seul, soit le corpus *Nombres* et le corpus *HIWIRE*. Les règles générées sont ensuite appliquées au lexique de départ pour générer des nouvelles prononciations non natives. Puis ce lexique augmenté est utilisé pour effectuer la reconnaissance des phrases du corpus de développement et de test. Pour chaque configuration, nous choisissons les valeurs qui maximisent le taux de reconnaissance sur le corpus de développement pour les paramètres suivants :

* le seuil de la distribution en pourcentage des phonèmes : paramètre α ;

* le seuil de nombre minimal de trames d'apparitions des phonèmes : paramètre β.

## 4. Résultats

Nous étudions l'impact du lexique de prononciation avec variantes non natives et l'impact des modèles acoustiques. Nous nous intéressons également à la génération des règles en utilisant le corpus de *Nombres* ou le corpus de *Nombres* et le corpus *HIWIRE*. α et β étant optimisés sur un corpus de développement.

Les résultats des expériences sont présentés dans les tables 2 et 3. Dans ces tables « Système de base » désigne le SRAP avec le lexique canonique avant l'enrichissement du lexique. La colonne *Phonèmes* désigne quel ensemble de phonèmes est utilisé pour représenter les phonèmes du lexique et les modèles acoustiques. Notons que le corpus *Aéro* contient la parole de seulement 2 locuteurs, donc il est délicat d'évaluer la variabilité des prononciations générées par notre approche. En revanche ce corpus correspond à de la parole spontanée et son vocabulaire est de 900 mots. De l'autre coté, le corpus *HIWIRE* présente une plus variabilité en termes de locuteurs (31). Mais le vocabulaire de ce corpus est plus petit (130 mots) et la parole est lue. Pour générer les règles de prononciations, pour la Table 2 nous utilisons le corpus *HIWIRE* entier, pour la Table 3 nous utilisons une partie de *HIWIRE* (cf. les explications ci-dessous).

<table><caption>**Table 2.** Résultats de reconnaissance en terme de WER (%). Corpus de test : *Aero*. α et β sont optimisés sur le corpus de développement.</caption><thead><tr><th></th><th>Phonèmes</th><th>Corpus pour<br/>générer les règles</th><th>Nbr. de nouvelles<br/>prononciations</th><th>Corpus Aero<br/>WER (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Système de<br/>base</td><td>anglais</td><td></td><td></td><td>13,84</td></tr><tr><td>anglais+français</td><td></td><td></td><td>12,43</td></tr><tr><td rowspan="4">Approche<br/>proposée</td><td rowspan="2">anglais</td><td>Nombres</td><td>290</td><td>13,6</td></tr><tr><td>Nombres et HIWIRE</td><td>290</td><td>13,6</td></tr><tr><td rowspan="2">anglais+français</td><td>Nombres</td><td>219</td><td>12,38</td></tr><tr><td>Nombres et HIWIRE</td><td>1148</td><td><strong>12,09</strong></td></tr></tbody></table>
La Table 2 montre que pour le corpus Aéro, utiliser juste les phonèmes anglais ne semble pas améliorer le taux d'erreurs (ligne 3 et 4 de Table 2). En revanche, en utilisant les phonèmes anglais et français notre approche de génération de nouvelles prononciations améliore les performances du SRAP. En générant les règles à partir des corpus *Nombres et HIWIRE*, nous obtenons 12,09 % WER par rapport à 12,43 % obtenu par le système de base.

La Table 3 montre les résultats de reconnaissance sur le corpus *HIWIRE* dans les mêmes configurations que les expériences présentées dans la Table 2. Pour *HIWIRE* nous avons utilisé la technique de validation croisée : nous utilisons la parole de 10 locuteurs pour générer les règles, puis 10 locuteurs comme corpus de développement et puis 11 locuteurs restant pour le test. Puis nous répétons l'opération en sélectionnant une autre répartition de locuteurs. Nous itérons 3 fois.

Dans la Table 3 nous observons que le nombre de règles générées est plus petit que celles données dans la Table 2, car le vocabulaire de *HIWIRE* contient seulement 130 mots par rapport au vocabulaire de 900 mots du corpus *Aero*. Nous observons une légère amélioration de taux d'erreurs de reconnaissance avec notre approche en utilisant les phonèmes anglais : de 9,7 % WER nous passons à 9,5 %. L'utilisation des phonèmes anglais+français n'améliore pas les résultats. Nous allons faire des investigations pour comprendre pourquoi le meilleur résultat n'est pas obtenu avec les phonèmes anglais+français et comment il est possible de mieux sélectionner les règles de prononciations non natifs.

<table><caption>**Table 3.** Résultats de reconnaissance en terme de WER (%). Corpus de développement et de test : *HIWIRE* (validation croisée). α et β sont optimisés sur le corpus de développement.</caption><thead><tr><th></th><th>Phonèmes</th><th>Corpus pour<br/>générer les règles</th><th>Nbr. de nouvelles<br/>prononciations</th><th>HIWIRE<br/>WER (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Système<br/>de base</td><td>anglais</td><td></td><td></td><td>9,7</td></tr><tr><td>anglais+français</td><td></td><td></td><td>10,0</td></tr><tr><td rowspan="4">Approche<br/>proposée</td><td rowspan="2">anglais</td><td><em>Nombres</em></td><td>19</td><td><strong>9,5</strong></td></tr><tr><td><em>Nombres et HIWIRE</em></td><td>35</td><td><strong>9,5</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">anglais+français</td><td><em>Nombres</em></td><td>20</td><td>9,9</td></tr><tr><td><em>Nombres et HIWIRE</em></td><td>15</td><td>10,0</td></tr></tbody></table>

## 5. Conclusion

Dans cette étude nous avons présenté notre approche de génération des nouvelles prononciations pour l'enrichissement du lexique. Cette approche est conçue pour l'adaptation à la parole de locuteurs non natifs. Les nouvelles prononciations sont générées à partir des règles de prononciation déduites en utilisant un petit corpus représentatif de parole non native. Les règles prennent en compte les graphies des mots et permettent de substituer certains phonèmes par des phonèmes plus appropriés pour la parole non native. L'avantage de notre méthode est que seul le lexique du SRAP est modifié, les modèles acoustiques et le modèle de langage restent inchangés. Les expériences montrent que cette approche est pertinente pour enrichir le lexique de SRAP. Une validation sur un corpus de parole non native plus important serait intéressante. Nous travaillons sur la prise en compte des insertions et des suppressions de phonèmes effectuées par les locuteurs non natifs.
Remerciements

Les auteurs remercient la DGA (Direction Générale de l’Armement), Thales AVS et Dassault
Aviation qui soutiennent le financement de cette étude et du programme scientifique «Man-Machine
Teaming» dans lequel se déroule ce projet de recherche.

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# La phonotaxe du russe dans la typologie des langues : focus sur la palatalisation

Ekaterina Biteeva Lecocq Nathalie Vallée Denis Faure-Vincent

Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP*, GIPSA-lab, 38000 Grenoble, France

*Institute of Engineering Univ. Grenoble Alpes
ekaterina.lecocq@gipsa-lab.fr, nathalie.vallee@gipsa-lab.fr,
denis.faure-vincent@gipsa-lab.fr

## RÉSUMÉ

Cet article présente un travail de description phonotactique du russe basé sur une analyse de 15 000 lemmes transcrits phonologiquement et syllabés. Un ensemble de données quantitatives relatives aux structures syllabiques a été examiné dans une perspective typologique. À partir d'une analyse distributionnelle des segments consonantiques ±PAL, des probabilités phonotactiques ont été estimées. Les résultats montrent que le russe suit globalement les tendances générales observées dans les langues de la base de données G-ULSID (Vallée, Rousset & Rossato, 2009) et mettent en évidence des asymétries de distribution des consonnes ±PAL à l'intérieur de la syllabe. Le fait que le système consonantique du russe présente une distinctivité ±PAL étendue à tous les lieux d'articulation, semble contraindre les coccurrences entre consonne et voyelle d'une même syllabe prédites par la théorie Frame/Content (MacNeilage, 1998) et trouvées dans de nombreuses langues.

## ABSTRACT

This paper presents a phonotactic description of Russian based on an analysis of 15,000 phonologically transcribed and syllabified lemmas. A set of quantitative data relating to the syllabic structures of Russian has been examined in a typological perspective. From a distributional analysis of ±PAL consonant segments, phonotactic probabilities were estimated. Our results show that Russian broadly follows the general trends observed in the languages of the G-ULSID database (Vallée, Rousset & Rossato, 2009) and highlight asymmetries in the distribution of ±PAL consonants within-syllable units. The fact that Russian presents ±PAL distinctiveness extended to all its consonant places of articulation seems to constrain tautosyllabic consonant/vowel cooccurrences predicted by the Frame/Content Theory (MacNeilage, 1998) and overrepresented in lot of languages.

**MOTS-CLÉS** : russe, phonotaxe, syllabe, palatalisation, tendances universelles, G-ULSID

**KEYWORDS:** Russian phonotactics, syllable, palatalization, universal trends, G-ULSID

## 1 Introduction

La prise en compte des données phonotactiques dans la caractérisation des langues n'est plus à démontrer. Au niveau segmental, les langues ne se distinguent pas seulement dans l'inventaire de leurs systèmes phonologiques, les régularités distributionnelles des segments à l'intérieur des mots et des syllabes participent elles aussi à définir le processus structurel de formation des séquences phonologiques. Ainsi les langues possèdent des propriétés phonotactiques qui règlent les combinaisons de segments dans les syllabes et dans les enchainements de syllabes qui forment les

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séquences sonores. Les contraintes de positions syllabiques et celles sur la formation des mots, ainsi que les probabilités de cooccurrences entre segments déterminent la phonotaxe des langues (Jusczyk et al. 1994). Nombreuses sont les études qui ont montré un effet de la composante phonotactique de la langue sur le traitement du langage : la phonotaxe, avec ses patrons de régularité, conditionne la perception de la parole (Segui et al., 2002 ; Dehaene-Lambertz et al., 2000), fournit des indices de segmentation du flux de parole (Mattys & Jusczyk, 2001), agit sur les performances de rappel mnésique (Gathercole et al., 1999) et influence la production de la parole (Goldrick & Larson, 2008). La sensibilité aux contraintes phonotactiques de la langue maternelle se mettrait en place aux alentours de 9 mois (Jusczyk & Luce, 1994) et l'effet de probabilité sur le traitement lexical entre 7 et 10 ans (Storkel & Rogers, 2000). Les contraintes de la phonotaxe influencent aussi la phonologisation des emprunts (Kenstowicz, 2010) et on les retrouve également dans les patrons structurels des erreurs de production (Warker & Dell, 2006). Ces études montrent la nécessité de disposer de données de phonotaxe. D'autres travaux montrent également l'intérêt d'utiliser les indices phonotactiques dans le domaine de l'identification (ex. Najafian et al. 2016 ; Srivastava et al. 2017) ou du traitement automatique des langues (ex. Zhu & Adda-Decker, 2006) ou encore de l'apprentissage automatique (Eychenne, 2015). Ce dernier propose d'intégrer au cadre théorique formel Maximum Entropy de Hayes et Wilson (2008) une modélisation des phénomènes phonotactiques basée sur des contraintes pondérées de bonne formation afin de modéliser la grammaire sous forme probabiliste. On comprend alors pourquoi la recherche des régularités phonotactiques s'impose dans la description des langues.

Nous proposons ici une étude de la phonotaxe du russe basée sur une analyse de 15 000 lemmes phonologisés et syllabés de première main. Elle nous permet de présenter un ensemble de généralisations pour le russe que nous abordons dans une perspective typologique en adressant aux contraintes phonotactiques la question de la marque. Notre étude propose également un focus sur les consonnes palatalisées pour lesquelles des désaccords persistent entre les deux écoles phonologiques de Saint-Pétersbourg (ex. Zinder, 1979) et de Moscou (ex. Avanesov, 1956). En russe, contrairement à d'autres langues slaves (Iskarous & Kavitskaya, 2018), la palatalisation connaît un fort rendement phonologique puisque la plupart des consonnes possèdent leur équivalent palatalisé. La palatalisation peut être également l'output d'un processus d'assimilation régressive lorsque $C_{[-PAL]} \to C_{[+PAL]} / C_{[+PAL]}$. La phonologisation de la palatalisation devant les voyelles coexiste ainsi avec la palatalisation comme résultat d'une assimilation régressive lorsque les consonnes acquièrent une articulation palatale secondaire au contact de $C_{[+PAL]}$. Ce processus allophonique ainsi que les six phonèmes palatals /tʃʃtʃ/ : ʒ (ʒtʃ) j/ rendent le système phonologique du russe très intéressant pour observer, grâce à l'approche typologique, des régularités distributionnelles des consonnes palatalisées considérées comme articulatoirement complexes. À notre connaissance, les travaux antérieurs de description phonotactique du russe ont été établis à partir de deux études (Peshkovskii, 1925 ; Pirogova, 2018) basées sur des types de textes de divers genre et longueur. Au-delà de la recherche d'indices phonotactiques, la comparaison de nos résultats avec les données de ces études nous permet de discuter la corrélation entre les régularités observées dans les entrées lemmatiques d'un lexique référant à une prononciation standardisée et la fréquence des mots en corpus.

## 2 Matériel et méthode

Le lexique du russe sur lequel s'appuie notre étude contient 15 000 lemmes extraits d'un dictionnaire d'environ 35 000 mots. Ce dictionnaire de fréquences du russe était un des projets de l'Institut russe de recherche en intelligence artificielle conduit d'abord par Sharov (http://www.artint.ru/projects/frqlist.php) puis poursuivi par Lyashevskaya & Sharov (2009). Il a été élaboré sur une collection de textes du corpus national de la langue russe
(http://www.ruscorpora.ru/new/), représentant la langue de la période 1950-2007. Une version électronique du dictionnaire est publiée sur le site de l'Institut de la Langue Russe de V.V. Vinogradov de l'Académie des Sciences (http://dict.ruslang.ru). La liste des items lexicaux est représentative du russe moderne. Il comprend une sélection de prose, de mémoires politiques, de journaux et de littérature scientifique populaire (environ 40 millions de mots). Tous les textes du corpus ont été écrits en russe entre 1970 et 2002.

Pour notre étude, les traitements effectués sur le lexique relèvent du protocole mis en place pour le projet G-ULSID (Grenoble & UCLA – Lexical and Syllabic Inventory Database). Ce projet vise à constituer une base de données relationnelles (MYSQL) de lexiques phonologisés et syllabés pour la recherche de régularités dans la phonotaxe des langues du monde qui prennent en compte la structure de la syllabe et les niveaux infra-et supra-syllabiques (Vallée et al., 2009). Chaque entrée lexicale est phonologiquement transcrite et découpée en syllabe(s), et chaque syllabe est décomposée en sous constituants (attaque et rime décomposée en noyau et coda). Dans la continuité de Maddieson & Precoda (1992), seuls les lemmes sont pris en compte et les emprunts récents sont écartés. Par conséquent, les prénoms et patronymes, noms propres, abréviations, interjections et emprunts récents n'ont pas été pris en compte pour le russe. La transcription ne tient pas compte des allophonies et n'ont donc pas été retenus : (1) les cas de palatalisation par anticipation de la première consonne dans les clusters si suivie d'une consonne palatalisée ; (2) le dévoisement final ; (3) les processus de réduction vocalique ; (4) la simplification des groupes de consonnes systématiquement observée à l'oral dans les combinaisons -stn, -zdn, -stl, -ntsk, -stsk, -vstv, -lnts.

La base de donnée est consultable depuis des pages web (via le serveur APACHE et les langages de programmation PHP, HTML et Javascript). Le lexique du russe a été intégré d'abord par une conversion des graphèmes cyrilliques vers les symboles de l'API, traitement effectué par un programme PHP et des requêtes SQL. Une autre application web a permis à un locuteur natif de contrôler le lexique et d'effectuer la syllabation, vérifiée ensuite par deux autres locuteurs natifs. Enfin, la plupart des statistiques et des graphiques de cet article sont issus de l'application web qui analyse les données du russe provenant de la base de données MYSQL.

# 3 Résultats

Dans une première partie est présenté un ensemble de données quantitatives relatives aux structures syllabiques et lexicales du russe, et replacé dans le contexte de l'étude typologique de Vallée & Rousset (2004) réalisée à partir d'un corpus constitué d'une quinzaine de langues de G-ULSID. Une seconde partie est consacrée à une analyse distributionnelle des segments consonantiques palatalisés (Cj). Elle contient une analyse des occurrences et cooccurrences des consonnes et des voyelles dans les syllabes de types CV, CVC, CjV, CjVC, VC, CVC, VCj et CVCj à partir desquelles sont estimées des probabilités phonotactiques.

## 3.1 Données typologiques

Les lemmes de 3 syllabes sont trouvés majoritaires en russe (près de 37 % des entrées), les unités dissyllabiques arrivant au deuxième rang avec 27.36 %. Avec une moyenne de 3.06 syllabes par lemme, le russe se place dans le Type 4 de la typologie des langues de G-ULSID proposée par Vallée & Rousset (2004), à savoir, parmi les langues présentant dans le même temps peu de lemmes monosyllabiques et de plus de 3 syllabes (Figure 1). À noter qu'aucune langue de la base de données ne comporte un mode statistique supérieur à 3.
<figure><img src="image_29.png" /></figure>

FIGURE 1: Répartition des unités lexicales en fonction du nombre de syllabes qu'elles contiennent. Le russe est ici représenté avec les autres langues de g-ulsid qui présentent un mode de distribution à 3 syllabes. Il s'agit du Type 4 regroupant les langues ayant une majorité d'unités lexicales trisyllabiques (adapté à partir de Vallée, 2017).

La syllabe en russe est majoritairement constituée de 2 segments comme c'est le cas pour la plupart des langues de la base de données, suivie de près par les syllabes à 3 segments (47 % et 42 % respectivement). Les syllabes de plus de 3 phonèmes sont sous-représentées (moins de 8 % du nombre total) ce qui correspond aux tendances générales remarquées pour l'ensemble des langues. Quant au nombre moyen de phonèmes par lemme, celui-ci s'élève à 7.82 (min=5.09, max=7.91), valeurs cohérentes avec celles présentées par les langues des types 3 et 4 de G-ULSID (le type 3 regroupe les langues dont le mode statistique de la distribution des unités lexicales par nombre de syllabes est 2). La loi de Menzerath (1954) décrit le lien qui existe entre le nombre de phonèmes par syllabe et le nombre de syllabes par unité lexicale : le premier a tendance à diminuer lorsque le deuxième augmente. Cette tendance ne se vérifie pas en russe où le nombre de phonèmes par syllabe reste stable et oscille autour de 2,5 quelle que soit la longueur de l'unité lexicale. Le rendement syllabique calculé pour un lexique (ratio entre le nombre total de syllabes et le nombre de syllabes différentes) permet d'évaluer l'efficacité d'une langue dans la combinaison de ses syllabes. Pour le russe, le ratio calculé est égal à 12.81. Cette valeur est cohérente avec celles des langues du type 3 qui ont un rendement entre 5 et 14 (Vallée & Rousset, 2004) soutenant l'idée que plus la proportion d'unités lexicales longues est importante, plus les langues réutilisent des syllabes limitant ainsi la taille de leur inventaire syllabique. Les gabarits lexicaux les plus fréquents en russe sont CV.CVC et CV.CV.CVC avec 828 et 814 entrées. En revanche, le gabarit dissyllabique le plus fréquent CV.CV qui arrive au 1er rang pour les langues du type 3 ou 4 ne représente en russe que 1.45 % des lemmes (sur 15 000).

Les structures syllabiques CV et CVC totalisent respectivement 44 % et 36 % des syllabes et sont de
loin les plus fréquentes en russe. Ces deux structures sont également dominantes dans la plupart des
langues de G-ULSID. Le russe comporte plus de syllabes à attaque pleine et satisfait ainsi au principe
du MOP Maximal Onset Principal. En revanche, les structures à attaque et/ou coda branchante(s)
sont très peu fréquentes (6 % pour CCV et < 4 % pour les autres). Cela est cohérent avec la relation
inverse universelle entre la fréquence d'une structure syllabique donnée et son degré de complexité.

3.2 Consonnes palatalisées et phonotaxe

Dans le lexique analysé, le nombre d'occurrences des consonnes palatalisées (+PAL) est inférieur à celui des non palatalisées (-PAL), modes et lieux d'articulation confondus. Les consonnes +PAL totalisent 31 % (18 271) d'occurrences sur l'ensemble des consonnes -PAL et +PAL et sont moitié moins représentées que les -PAL avec 69 % (41 395) du nombre global d'occurrences (59 666). Plus précisément, l'analyse de leur distribution dans la syllabe indique que les -PAL apparaissent plus souvent dans des attaques et codas simples (respectivement AS et CS) ou complexes (respectivement AC et CC) que leurs contreparties +PAL (Table 2). On note cependant que dans les structures syllabiques avec attaque et/ou coda complexe(s) la proportion de consonnes -PAL et +PAL diminue quels que soient les lieu et mode d'articulation : ex. la différence est de 12 511 occurrences entre AS et AC et de 7 330 entre CS et CC pour les -PAL. Pour les +PAL, la différence est égale à 9 321 entre AS et AC et à 3 818 entre CS et CC.
<table><caption>TABLE 2 : Distribution des C ±PAL en fonction de la position dans la syllabe</caption><thead><tr><th></th><th>AS</th><th>AC</th><th>CS</th><th>CC</th></tr></thead><tbody><tr><th>-PAL</th><td>64 % (20 499)</td><td>79 % (7 988)</td><td>70 % (10 119)</td><td>86 % (2 789)</td></tr><tr><th>+PAL</th><td>36 % (11 441)</td><td>21 % (2 120)</td><td>30 % (4 264)</td><td>14 % (446)</td></tr><tr><th>Total</th><td>31 940</td><td>10 108</td><td>14 383</td><td>3 235</td></tr></tbody></table>

La distribution des consonnes -PAL vs +PAL varie également en fonction du lieu articulatoire et une interaction lieu*position à l'intérieur de la syllabe est relevée. Premièrement, les +PAL les plus favorisées sont labiales ou coronales : le ratio -PAL / +PAL est de 3 pour les bilabiales *Bi* et les labiodentales *LDe*, 2 pour les coronales *Co* et 6 pour les vélaires *Ve*. Parmi les +PAL la coronale /tʰ/ est surreprésentée et totalise presque 28 % (5 152) d'occurrences. Au 2ème rang on trouve /lʰ/ suivie des deux autres sonantes coronales /nʰ/ /rʰ/ avec respectivement 14 % (2 544), 12 % (2 238) et 12 % (2 227) du nombre global de +PAL (18 271). Les pourcentages suivants sont basés sur le nombre total d'occurrences pour chacune des catégories : 8 448 occurrences pour *Bi*, 5 254 pour *LDe*, 39 240 pour *Co* et enfin, 6 724 occurrences relevées pour *Ve*.

<table><thead><tr><th>Bi</th><th>Bi Pal</th><th>LDe</th><th>LDe Pal</th><th>Co</th><th>Co Pal</th><th>Ve</th><th>Ve Pal</th></tr></thead><tbody><tr><td>75,44 %</td><td>24,55 %</td><td>74,34 %</td><td>25,65 %</td><td>64,35 %</td><td>35,64 %</td><td>87,2 %</td><td>12,79 %</td></tr></tbody></table>

Deuxièmement, les labiales *La* (*Bi*+*LDe*) et les *Co* présentent un certain nombre d'asymétries distributionnelles. La Table 3 présente la répartition des consonnes ±PAL en russe en fonction du lieu d'articulation et de la position dans la syllabe.

<table><caption>TABLE 3 : Répartition des C ±PAL selon leur lieu d'articulation et leur position dans la syllabe</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>AS (%)</th><th>AC (%)</th><th>CS (%)</th><th>CC (%)</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Bi</td><td>-PAL</td><td>41,35</td><td>20,71</td><td>12,11</td><td>1,28</td><td rowspan="2">8 448</td></tr><tr><td>+PAL</td><td>22,49</td><td>1,69</td><td>0,36</td><td>0,01</td></tr><tr><td rowspan="2">LDe</td><td>-PAL</td><td>50,00</td><td>12,30</td><td>10,93</td><td>1,12</td><td rowspan="2">5 254</td></tr><tr><td>+PAL</td><td>21,53</td><td>3,86</td><td>0,23</td><td>0,04</td></tr><tr><td rowspan="2">Co</td><td>-PAL</td><td>28,52</td><td>11,63</td><td>18,02</td><td>6,18</td><td rowspan="2">39 240</td></tr><tr><td>+PAL</td><td>19,64</td><td>4,12</td><td>10,76</td><td>1,13</td></tr><tr><td rowspan="2">Ve</td><td>-PAL</td><td>47,41</td><td>15,27</td><td>21,58</td><td>2,94</td><td rowspan="2">6 724</td></tr><tr><td>+PAL</td><td>10,47</td><td>2,32</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Les *La* +PAL occupent assez rarement les positions de CS ou CC contrairement à leurs équivalents -PAL : on retrouve seulement une occurrence de /bʰ/ en CC et une trentaine de *Bi* +PAL en CS sur 8 448 occurrences de bilabiales relevées dans le lexique. Les labiales rencontrées le plus souvent en attaque, simple ou complexe, sont -PAL : 3 493 vs 1 900 pour +PAL en AS ; cet écart est plus important encore en AC où les +PAL totalisent seulement 143 occurrences contre 1 750 pour les -PAL. Les *LDe* suivent exactement les mêmes tendances. On note une très faible présence de /f/ et /fʰ/ dans le lexique avec un rendement nul pour /fʰ/ en CS et CC. Les *Co* +PAL sont généralement moins représentées dans le lexique que leurs contreparties -PAL mais on relève cependant quelques exceptions : /tʰ/ est surreprésentée en CS par rapport à /tʰ/ : 3 242 contre 941 ; le nombre d'occurrences de /lʰ/ est supérieur à /lʰ/ sauf en AC. Les *Ve* +PAL sont souvent limitées à la position initiale de syllabe devant voyelle et sont plus rares en AC : 153 occurrences sur 602 pour /kʰ/ et seulement 2 (sur 190) et 1 (sur 68) respectivement pour /gʰ/ et /xʰ/. Enfin, nous n'avons pas relevé de *Ve* +PAL en coda, simple ou complexe, dans le lexique. Nous avons calculé les matrices de cooccurrences entre consonnes et voyelles tautosyllabiques pour les structures CV, CVC et VC afin d'estimer la probabilité des segments en séquence en fonction de la présence ou non d'une consonne palatalisée. Ainsi les matrices ont été calculées pour les 7 types de syllabes suivants : CV, CjV, CVC, CjVC, CVCj, VC et VCj. Des études antérieures ayant montré l'absence de tendance au niveau des modes articulatoires dans
ces types de syllabe (Rousset, 2004 ; Vallée et al., 2009), seuls les lieux d'articulation ont retenu notre intérêt. Les préférences phonotactiques ont donc été observées en regroupant les C ±PAL par lieu d'articulation (La /p b m f v/, Co /t d s z l n r/ ou Ve /k g x/). Ce regroupement a permis de comparer les résultats obtenus pour le russe, à ceux trouvés pour d'autres langues dans des études antérieures. Les résultats présentés Table 4 regroupent les syllabes CVC avec CV, et CVC avec CIV, car aucun effet de la coda n'a été relevé sur les préférences entre consonne en attaque et noyau vocalique.

<table><thead><tr><th></th><th>I</th><th>A</th><th>U</th><th>E</th><th>O</th></tr></thead><tbody><tr><th>La</th><td>0.98</td><td>0.66</td><td>0.92</td><td>0</td><td>1.29</td></tr><tr><th>Co</th><td>1.29</td><td>1.07</td><td>0.99</td><td>0</td><td>0.84</td></tr><tr><th>Ve</th><td>0</td><td>1.35</td><td>1.17</td><td>0</td><td>1.07</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 4 : Ratio R entre syllabes attestées et attendues : cvc avec cv (à gauche) et cívcc avec cív (à droite). Les attaques sont en colonnes. R < 1 signifie que les combinaisons ne sont pas favorisées ; R = 1 signifie qu'il n'est pas possible de faire une prédiction et R > 1 indique que la combinaison est favorisée. Les cellules en grisé correspondent aux cooccurrences favorisées en russe.</caption><thead><tr><th></th><th>I</th><th>A</th><th>U</th><th>E</th><th>O</th></tr></thead><tbody><tr><th>La</th><td>0.71</td><td>0.93</td><td>0.27</td><td>1.35</td><td>0.46</td></tr><tr><th>Co</th><td>1.01</td><td>1.15</td><td>1.41</td><td>0.94</td><td>1.34</td></tr><tr><th>Ve</th><td>1.91</td><td>0</td><td>0.11</td><td>0.27</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Un nombre élevé d'occurrences de /si/ en position d'attaque simple et de syllabe /sia/ a été relevé dans le lexique. Ce phénomène est lié à la présence des verbes réfléchis formés en ajoutant le postfixe -sia à la base verbale. Le rendement important de cette syllabe (1 241 occurrences) renvoyant à une fonction grammaticale est susceptible d'apporter un biais dans les préférences phonotactiques. Nous avons choisi de l'extraire des calculs sans l'évacuer de notre discussion. Les résultats présentés tiennent compte de cette soustraction. Les résultats sur les préférences entre voyelle et consonne en attaque dans les syllabes de structure CV et CVC montrent que la voyelle centrale est moins favorisée après les attaques labiales qui privilégient d'une part un noyau postérieur et d'autre part /o/ à /u/. Les consonnes Ve sont plutôt suivies des voyelles postérieures dans CVC et des postérieures et centrales dans CV. Les combinaisons entre Co et voyelles centrales sont privilégiées. Cette tendance est à relier à la centralisation de /i/ réalisé [i] en russe après les consonnes -PAL. En revanche, la tendance coronale-antérieure est portée essentiellement par les syllabes de type CIV et CIVC suggérant que l'assimilation palatale dans un système avec une distinctivité ±PAL étendue à la plupart des unités consonantiques qui le constituent, efface la tendance observée dans les langues du monde. En effet, la matrice montre que lorsque l'attaque est une consonne +PAL, le noyau antérieur est retrouvé dans les combinaisons quel que soit le lieu d'articulation consonantique. L'examen des cooccurrences entre constituants de la rime dans VC, CVC, VCj et CVCj, montre que le nombre de combinaisons possibles entre voyelle et consonne est plus restreint dans une structure VCj que dans CVCj. Cependant, les combinaisons préférées pour les deux structures sont /a+/ /li/ et /i+/ /ti/ alors que CVCj favorise /a+/ /ti/ et /u+/ /ti/. Les rimes avec /a/, /i/ ou /u/ suivi de la coda Co +PAL /ti/ relèvent pour l'essentiel des formes verbales infinitives. La structure VC présente quatre séquences saillantes /i+/ /s/, /i+/ /z/, /o+/ /b/, /o+/ /t/ attribuables aux suffixes perfectifs.

# 4 Discussion

Cet article présente des données sur les tendances dans les structures syllabiques et lexicales du russe analysées dans une perspective typologique. Les résultats montrent que le russe suit globalement les tendances générales observées dans les langues de la base de données G-ULSID par Vallée & Rousset (2004), Rousset (2004). Parmi celles-ci citons les syllabes constituées de 2 segments, les unités lexicales formées de 3 syllabes, cependant sans suivre la relation tendancielle entre le nombre de syllabes dans un mot et le nombre moyen de segments qui la compose. Rousset
(2004) confronte la typologie basée sur la répartition du nombre de syllabes par unité lexicale au nombre de phonèmes par syllabe et obtient une deuxième typologie présentant trois patrons différents d'organisation lexicales A, B et C. D'après cette typologie, les langues semblent favoriser les syllabes constituées de 2 segments (type B, le plus représenté) de la même manière qu'elles favorisent les unités lexicales de 2 syllabes. Avec deux langues dissyllabiques, le sora et le suédois, et une langue trissyllabique, le yup'ik, le russe appartient au type C qui regroupe les langues dont le mode statistique de la distribution des syllabes par nombre de phonème est 2, avec une proportion très proche des syllabes de 3 segments, les deux totalisant près de 90 % des syllabes relevées sur l'ensemble du lexique. Le russe est une langue à structure syllabique majoritairement CV (structure canonique universelle), et CVC au 2e rang des fréquences. Les structures se raréfient dans le lexique en fonction du degré de complexité des attaques et/ou des codas (complexité estimée par le nombre de segments qui les composent). Le cadre ou gabarit lexical le plus fréquent en russe, bien que dissyllabique, diffère du gabarit CV.CV le plus fréquemment trouvé dans les langues de G-ULSID par le fait que la deuxième syllabe est composée avec une coda simple. Les résultats obtenus mettent en évidence des asymétries de distribution des consonnes ±PAL à l'intérieur de la syllabe. Ils montrent que quels que soient le lieu d'articulation et la position occupée par ces consonnes dans une structure syllabique donnée, la proportion des +PAL est toujours inférieure à celle des -PAL avec quelques exceptions au niveau des coronales /tʃi|n̩i|rə/, et des occurrences sous-représentées voire nulles dans le cas des vélaires et des labiales. Le classement de ces dernières par ordre de fréquence décroissant dans le lexique est /k>/g>/x/ et /v>/p>/m>/b/> /f/ pour les ±PAL. Il est identique à celui proposé par Pirogova (2018) et à celui de Peshkovskij (1925). Notons un faible nombre d'occurrences voire une absence de /gij/ et /xij/ et de /fij/ en attaque complexe et en coda. La sous-représentation de /f/ et /fij/ dans le lexique a une raison historique. D'abord présentes dans les emprunts, elles apparaissent en vieux slave au XIe siècle lorsque /v/, après la chute des deux voyelles faibles antérieure et postérieure, se retrouve en fin de mot ou devant une consonne sourde. Dans les langues slaves et dans certains dialectes du russe, il existe toujours une tendance à éviter [f] en le remplaçant par [p] ou [xv] (Remneva, 2012). La distribution des vélaires trouvée dans notre lexique est aussi un héritage du proto-slave qui n'autorisait pas aux consonnes k, g et x de se trouver devant les voyelles antérieures. Cela reste le cas en russe qui présente pour CV les combinaisons favorisées Ve[+PAL]-An et Ve[-PAL]-Po. Selon l'école phonologique de Moscou (Avanesov, 1956), [kij], [gij] et [xij] n'ont pas de statut phonémique car elles ne se trouvent jamais en position finale de mot alors que [k], [g] et [x] y sont trouvées. Les oppositions /k/~/kij/, /g/~/gij/, /x/~/xij/ sont également marginales devant voyelle (Remneva, 2012). Elles correspondent effectivement dans notre étude aux occurrences les plus faibles en position d'attaque syllabique. Nos résultats confirment ceux de Kochetov (2002) selon lesquels les palatalisations labiales et coronales sont plus fréquentes dans les langues slaves que les palatalisations vélaires. Quant aux coronales, l'ordre de fréquences des segments ±PAL relevé par Pirogova et Peshkovskij diffère de celui trouvé dans notre lexique. Pirogova propose /n>/t>/s>/l>/r>/d>/z/ et idem pour les +PAL. Nous avons obtenu pour les -PAL /n>/s>/r>/t>/l>/d>/z/ et pour les +PAL /tʃi>/l/i>/n̩i>/r̩i>/s̩i>/d̩i>/z̩i/. La surreprésentation de /tʃi/ dans nos données s'explique par la présence des verbes à l'infinitif en /tʃi/ car notre lexique est composé de lemmes alors que Pirogova et Peshkovskij ont travaillé à partir de textes et donc de formes verbales fléchies. La forte présence de /l/i a également une origine morphologique puisque cette consonne est un élément des suffixes -/l̩i/iv/ et -/al/i/ qui servent à former des adjectifs et des adverbes. L'explication d'un fort rendement des coronales +PAL se trouve peut-être dans l'évolution du proto-slave. Selon Shevelov (1965), la palatalisation des consonnes peut être reconstruite vers le proto-slave du Vᵉ au VIIIᵉ siècle après JC. À cette époque s'est produite la coalescence des consonnes avec -j. Les combinaisons La+[j] sont devenues La+[l̩j] par ajout d'une liquide épenthétique : pj>pli, vj>vlj etc. Les autres séquences C+[j] ont fusionné en consonnes palatalisées Cj>Cj. Ainsi, les contrastes /l/~/l/i/, /n/~/n̩i/, /r/~/r̩i/, /t/~/t̩i/ étaient déjà présents dans tous les dialectes du proto-slave. D'autre part, /t/ et /t̩i/ en finale de mot jouent le rôle d'un indice morphologique, en
marquant soit les formes verbales du participe passé passif ou de l'infinitif ; /ti/ est aussi un des marqueurs des noms féminins de la 3e déclinaison. Les matrices de cooccurrences obtenues révèlent que les *La* et les *Co* +PAL présentent un certain nombre d'asymétries distributionnelles, tandis que les *Ve* +PAL semblent assez limitées à la position prévocalique de début de syllabe. Selon Kochetov (2002), cette dernière observation est valable pour les autres langues slaves. Le fait que le système consonantique du russe présente une distinctivité ±PAL, pourrait contraindre d'autres cooccurrences entre consonne et voyelle d'une même syllabe que celles prédites par la théorie Frame/Content (MacNeilage, 1998) et trouvées dans des inventaires de langues par MacNeilage & Davis, 2000 ; Vallée et al. 2009) : *La-Ce*, *Co-An* et *Ve-Po*. Ainsi, en russe, nous trouvons /e i/ privilégiées après les consonnes +PAL indépendamment de leur lieu d'articulation. Les *La* et les *Ve* -PAL favorisent les combinaisons avec les noyaux postérieurs. Ce résultat confirme ceux de Kochetov (2002) et Pirogova (2018). Les *Co* ±PAL sont trouvées favorisées dans plusieurs combinaisons avec des noyaux vocaliques comme ce que pointait Pirogova (2018).

Notre corpus de lemmes renvoie aux tendances des autres études basées sur d'autres types de corpus qui permettent de considérer les mots en contexte, ce qui indique que les propriétés phonotactiques du lexique sont proches de celles des mots en contexte. Une transcription qui intègrerait des phénomènes d'allophonie fréquents pourrait sans doute permettre d'affiner les tendances observées à ce jour. Une étude plus complète est en cours avec la recherche de régularités phonotactiques dans les clusters et entre syllabes consécutives. Au-delà d'une description de la phonotaxe du russe, notre étude s'inscrit dans une perspective typologique des propriétés phonotactiques universelles. Dans le cadre de la linguistique russe, les résultats obtenus sont utilisables dans des paradigmes de phonotactique prédictive pour le TAL ou de tests psycholinguistiques.

## Remerciements

Ce travail a bénéficié du soutien financier de l'IRS IDEX ComUE UGA projet PALGEST.

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# Débit et réduction vocalique : effets de la tâche de parole et du locuteur.

Angélina Bourbon, Daria D'Alessandro, Cécile Fougeron

Laboratoire de Phonétique et Phonologie, 19, rue des Bernardins, 75005 Paris, France
angelina.bourbon@sorbonne-nouvelle.fr, daria.dalessandro@sorbonne-nouvelle.fr, cecile.fougeron@sorbonne-nouvelle.fr

## RESUME

Dans cette étude nous examinons, sur un groupe varié de 29 locuteurs, les différences de réponses entre locuteur à une demande explicite de modification du débit tout d'abord dans une tâche de répétition rapide, puis entre une tâche de lecture et une tâche de répétition confortable. Ces réponses sont évaluées en termes de débit articulatoire et de réduction vocalique (temporelle et/ou spectrale). Les résultats montrent différents profils de réponses dans la tâche de répétition rapide par rapport à la même tâche sans contrainte temporelle, et on voit que le débit peut être augmenté avec ou sans réduction spectrale. On montre également une forte variation dans les réponses des locuteurs à une tâche de répétition confortable par rapport à de la lecture, avec pour certains locuteurs des différences nettes d'organisation spectro-temporelle. Dans cette tâche assez artificielle de répétition, sans instruction précise, davantage de différences individuelles émergent.

## ABSTRACT

Rate and vowel reduction : effects of speech task and speaker.

We investigated on a wide variety of speakers, speaker-dependent responses to an explicit demand of speech rate increase in a fast repetition task, and between a reading and a self-paced repetition task. Responses are tested in terms of articulation rate and temporal and/or spectral vowel reduction. Results show different patterns of response in the fast repetition task compared to the same task without a temporal constraint, and we observe that rate can be increased with or without spectral reduction. Inter-speakers variation in responses to a self-paced repetition task compared to reading is equally showed, with clear-cut differences in the spectro-temporal organization between the two tasks for some speakers. In the absence of precise instruction, more individual differences emerge in this quite artificial task.

MOTS-CLES : variations interlocuteurs ; phonétique acoustique ; débit articulatoire ; réduction vocalique ;

KEYWORDS: interspeaker variation ; acoustic phonetics ; articulation rate ; vowel reduction ;

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
# 1 Introduction

Le débit de la parole peut être vu comme un aspect variant de la parole, mais aussi comme un facteur de variation, puisqu'il influe sur la précision articulatoire, c'est-à-dire la façon de gérer ses mouvements articulatoires dans le temps et dans l'espace. Nous savons que le débit de la parole varie intrinsèquement entre les individus, les locuteurs adoptent un débit qui leur est propre (Tsao & Weismer, 2006) et celui-ci peut véhiculer des informations sur le locuteur, comme son âge ou son sexe (Jacewicz, 2010) ou sur la présence de certains troubles moteurs de la parole (Weismer, 1995). Nous savons aussi que le débit varie en fonction de la tâche de parole, le débit de parole étant, par exemple, moins rapide dans une tâche contrôlée comme celle de lecture qu'en parole spontanée (Crystal & House, 1988 ; Hirose & Kawanami, 2002). La littérature a montré qu'il peut exister différentes stratégies pour augmenter le débit de la parole et qu'elles peuvent varier en fonction des locuteurs et/ou des tâches ou style de parole (Klatt, 1975; Gay, 1978; Berry, 2011; Rosen, 2011). L'un des effets du débit le plus documenté est la réduction temporelle impliquant une réduction des mouvements, avec un possible *undershoot* des cibles articulatoires et acoustiques (Lindblom, 1963; Moon & Lindblom, 1989; Fourakis, 1991), mais il peut être aussi possible d'augmenter la vitesse des gestes articulatoires pour parvenir à atteindre les cibles articulatoires et/ou acoustiques dans un temps réduit (Kelso, 1987).

Cependant il n'est pas acquis que ces observations dans des tâches de parole ou de 'pseudo-parole' variées, employées dans les différentes études en phonétique tout comme en clinique, soient comparables car pour faire varier la parole des locuteurs en situation expérimentale divers moyens peuvent être utilisés : instructions explicites (ex. demander de parler plus vite/lentement/clairement), de contenu (ex. une phrase, une syllabe, des non-mots) et de complexité (ex. structure syllabique, nombre de répétitions). Dans le cas de la tâche de répétition maximale/rapide de parole, elle s'inspire généralement de la tâche clinique de diadococinésie, impliquant la répétition rapide de mouvements alternants (de la main par exemple). L'adaptation à la parole se fait en demandant au locuteur de répéter le plus rapidement possible une syllabe (ex. /pa/) ou une séquence de syllabes (ex. /pataka/) pendant un laps de temps défini. Outre l'instruction explicite d'augmenter son débit, on cherche à s'assurer que les gestes articulatoires ne soient pas réduits en demandant de préserver une parole intelligible ou une bonne précision articulatoire (par ex. Duffy, 2005). Du fait des nombreux débats existant quant à l'utilisation de ces tâches comme moyen d'évaluation de la 'parole', en raison de leur caractère peu naturel, on préfère les qualifier de tâches de 'performance maximale' (Ziegler, 2003 ; Maas, 2017). Les réponses à cette tâche dans les troubles moteurs de la parole sont variées: ralentissement, compensation sur d'autres dimensions, réduction de l'intelligibilité ou encore désorganisation du débit (Hustad, 2003; Yorkston, 2007; Blanchet & Snyder, 2010). On peut donc se demander si parler et 'performer' en réponse à une instruction est un acte similaire et/ou si tous les locuteurs mettent en place des stratégies similaires face à ce type de tâche expérimentale peu naturelle.

Ainsi, pour mieux comprendre ces variations, cette étude cherche à appréhender les différences dans la gestion spectro-temporelle de la parole en fonction des locuteurs, mais aussi en fonction des tâches. Pour ce faire, nous analysons les réponses d'un groupe varié de locuteurs sur trois tâches de paroles, à savoir la lecture de phrases et la répétition continue d'une phrase, avec ou sans instruction explicite d'augmentation du débit. On regardera comment les locuteurs adaptent
leur débit mais aussi leur 'précision articulatoire' en termes de réduction ou non des caractéristiques spectro-temporelles d'une cible vocalique définie.

## 2 Méthode

Notre objectif étant de capturer de la variabilité dans les réponses à différentes tâches de parole, nous avons sélectionné une population variée en termes de débit intrinsèque car elle inclue : des locuteurs d'âges très différents, des systèmes vocaliques différents puisqu'elle mélange des hommes et des femmes, pas de contrôle de la variété régionale et probablement une façon différente de réagir à un paradigme expérimental puisque certains locuteurs sont des étudiants aguerris à la parole de laboratoire et d'autres sont des retraités n'ayant jamais fréquenté l'université. Cette population se compose donc de **29 locuteurs francophones natifs**, 10 hommes et 19 femmes, âgés entre 23 et 90 ans (moy. = 58,4 (±23,7)). Ils ont été enregistrés sur **trois tâches de parole** dans le cadre d'une collecte de données plus large. Une tâche de **Lecture** où les participants doivent lire 8 phrases différentes constituant une histoire et contenant toutes au moins une fois le mot 'Papa'. Chaque phrase se répète 3 fois dans un ordre pseudo-aléatoire, soit 24 phrases au total. Deux tâches de répétition où les participants doivent répéter une phrase ('Papi et Papa papotaient constamment') de façon continue durant 15 secondes : tout d'abord, aussi vite que possible en restant le plus précis possible (**RepetMax**), puis à un débit confortable et naturel déterminé par le participant (**RepetConfo**).

Les réponses des locuteurs à la tâche sont évaluées sur la production de la voyelle /a/ dans la première syllabe du mot 'papa', en termes de variations pouvant être liées à une réduction de la cible vocalique : réduction de durée acoustique et/ou réduction spectrale. La durée totale de la voyelle est mesurée en ms à partir d'une segmentation manuelle (**durée V**) et le F1 est estimé à partir de la moyenne des valeurs (en Hz) prises sur la portion centrale de la voyelle (au 40-50-60% de la durée totale). Il y a 13 occurrences de /a/ dans la tâche de Lecture et respectivement 4 à 10 et 4 à 13 occurrences dans les tâches RepetConfo et RepetMax, en fonction du nombre de phrases produites par chaque locuteur durant les 15 secondes de répétition demandées. Les productions des locuteurs dans les trois tâches sont aussi comparées en terme de **débit articulatoire**, calculé par le nombre de syllabes produites sur la durée de chaque phrase (pauses exclues). Deux analyses ont été effectuées : l'une comparant les productions des locuteurs entre les tâches RepetConfo et RepetMax pour tester les effets d'une instruction explicite d'augmentation du débit, et l'autre, entre les tâches de Lecture et de RepetConfo pour comparer la répétition (sans contrainte temporelle) à de la parole lue. Les effets de la TACHE (RepetConfo vs RepetMax, puis Lecture vs RepetConfo) et du LOCUTEUR et l'interaction entre TACHE et LOCUTEUR ont été testés avec une série de modèles linéaires mixtes, avec une pente aléatoire par ITEM, sur les variables DEBIT, DUREE V, F1 de /a/. L'effet de chaque facteur et des interactions a été testé en comparant le modèle incluant un certain facteur avec un modèle excluant ce même facteur en effectuant manuellement le Likelihood ratio test (fonction anova()). Des corrélations de pearson entre DEBIT, DUREE V, et F1, ont également été effectuées.
# 3 Résultats

Un résumé des effets principaux et des interactions est présenté en Table 1. Dans notre première analyse, sur les deux tâches de répétition, nous observons tout d'abord que le débit articulatoire varie en fonction du LOCUTEUR, comme attendu, et aussi en fonction de la TACHE. Toutefois, l'interaction entre les deux facteurs montre que l'augmentation globale de débit dans la tâche RepetMax, illustrée sur la Figure 1, dépend du locuteur. Deuxièmement, nous testons la variabilité des indicateurs de réduction (temporelle et spectrale) de la voyelle /a/ en fonction de la tâche et du locuteur. Sur F1 il y a un effet du LOCUTEUR et une interaction significative entre LOCUTEUR et TACHE. Pour DUREE V, il y a un effet de la TACHE et du LOCUTEUR, ainsi qu'une interaction entre les deux facteurs. Globalement, en RepetMax il y a une tendance à une réduction des voyelles, avec des /a/ plus courts et avec des F1 réduits, mais ces modifications dépendent du locuteur. D'autre part, la réduction sur F1 et la réduction de durée sont modérément corrélées ($r = .5$) comme montré Figure 2. La réduction spectrale de F1 n'est donc qu'en partie liée à la réduction de la durée de la voyelle. De plus, on remarque une corrélation partielle ($r = -0.7$) entre la durée des /a/ et le débit articulatoire global sur les phrases. Ceci suggère que les variations de débit ne se manifestent qu'en partie par des variations sur la durée du /a/.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIG.1 – Distribution du débit articulatoire dans les trois tâches : RepetConfo (rouge), RepetMax (bleue), Lecture (vert).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIG.2 – Représentation par locuteur de la relation entre F1 (y) et durée (x) (moyens par loc.) dans les trois tâches : RepetConfo (ronds), RepetMax (carrés) et Lecture (triangles).</figcaption></figure>

Pris dans leur ensemble, ces résultats montrent donc que les locuteurs réagissent différemment à la demande de modification de la vitesse de la parole (avec maintien de la précision) dans la tâche RepetMax. L'examen des profils des 29 locuteurs fait ressortir trois patterns majeurs, illustrés en Fig.3 avec des locuteurs types. Le premier en (1), 11 locuteurs, présente une
augmentation de débit en RepetMax provoquant une réduction des /a/ au niveau de leur durée, mais pas de réduction spectrale. Le second en (2), 9 locuteurs, présente une augmentation du débit entraînant une réduction temporelle des /a/ et une réduction spectrale. Le troisième en (3), 9 locuteurs, montre une augmentation du débit articulatoire en RepetMax, mais qui n'affecte pas la voyelle /a/, ni dans sa durée, ni sur F1.

<table><caption>TABLE 1: Résumé des effets statistiques. (**=p<.0001, *=p<.01)</caption><thead><tr><th colspan="4">Analyse I : RepetConfo vs RepetMax</th></tr><tr><th></th><th>F1</th><th>DUREE V</th><th>DEBIT</th></tr></thead><tbody><tr><td>TACHE</td><td>ns</td><td>χ<sup>2</sup>(1)=26.192 **</td><td>χ<sup>2</sup>(1)=34.019 **</td></tr><tr><td>LOCUTEUR</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=684.25 **</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=356.9 **</td><td>(χ<sup>2</sup>(28)=503.2 **</td></tr><tr><td>TACHE: LOCUTEUR</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=78.21 **</td><td>(χ<sup>2</sup>(28)=148.9 **</td><td>(χ<sup>2</sup>(28)=141.72 **</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="4">Analyse II : Lecture vs RepetConfo</th></tr><tr><th></th><th>F1</th><th>DUREE V</th><th>DEBIT</th></tr></thead><tbody><tr><td>TACHE</td><td>χ<sup>2</sup>(1)=17.86 **</td><td>ns</td><td>χ<sup>2</sup>(1)=6.7 *</td></tr><tr><td>LOCUTEUR</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=785.99 **</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=459.02 **</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=730.85 *</td></tr><tr><td>TACHE: LOCUTEUR</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=107.22 **</td><td>χ<sup>2</sup>(28)=99.105 **</td><td>χ<sup>2</sup>(25)=279.39 *</td></tr></tbody></table>

Dans la deuxième analyse, nous comparons la tâche de répétition à débit confortable (RepetConfo) à la tâche de lecture. La tâche de lecture pouvant être considérée plus proche de la parole naturelle, elle est considérée comme une sorte de *baseline*. Pour F1, les résultats montrent un effet de la TACHE, avec des voyelles globalement réduites dans RepetConfo, mais l'interaction avec LOCUTEUR nous montre que cette réduction ne se réalise pas pour tous les locuteurs. Alors que plusieurs locuteurs présentent des F1 plus bas en RepetConfo qu'en Lecture, d'autres ne montrent pas de différence entre les tâches et certains ont un F1 plus haut. Quant à la durée des voyelles, on voit qu'elle dépend du LOCUTEUR, en interaction avec la TACHE. Selon le locuteur, la durée de la voyelle en RepetConfo se présente comparable, plus courte ou plus longue qu'en lecture. Une corrélation modérée (*r* = .4) entre réduction spectrale et temporelle nous montre que la durée des voyelles n'explique que partiellement la baisse de leur F1. Enfin, on observe une variation de débit entre les deux tâches, avec une tendance à une augmentation du débit dans RepetConfo qui dépend du locuteur.
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIG.3 – Illustration sur trois locuteurs types (H_3, F_1 et H_2) des profils de modifications entre RepetConfo (rouge) et RepetMax (bleu). La relation entre F1 et durée de la voyelle /a/ est présentée en haut, et la distribution du débit selon les phrases en bas.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIG.4 – Illustration sur trois locuteurs types (H_3, H_2 et F_9) des profils de modifications entre les tâches RepetConfo (rouge) et Lecture (vert). La relation entre F1 et durée de la voyelle /a/ est présentée en haut, et la distribution du débit selon les phrases en bas.</figcaption></figure>

La variabilité observée dans les différences de débits adoptés, de durée et de F1 des /a/ entre RepetConfo et Lecture, rend plus difficile l'identification de patterns communs à plusieurs locuteurs. Toutefois, si on considère globalement les résultats sur ces trois variables, on peut dégager trois tendances, illustrées par des exemples individuels en Figure 4 : une tendance à une réduction spectrale de la voyelle, sans changement de durée ou débit en RepetConfo ((a) pour 9 locuteurs) ; une tendance à la réduction spectrale accompagnée d'une réduction temporelle et une augmentation de débit en RepetConfo ((b) pour 5 locuteurs) ; enfin, la tendance majoritaire, une cible vocalique inchangée ou une tendance à l'hyperarticulation avec des voyelles plus ouvertes (F1 plus haut) et plus longues, et un débit inchangé ou plus lent ((c) pour 15 locuteurs).

## Discussion et conclusion

Dans cette étude, selon la tâche et le locuteur nous avons observé des changements de débit et de caractéristiques temporelles et spectrales des voyelles. Globalement, les résultats nous montrent que les locuteurs peuvent adopter des stratégies différentes pour répondre aux instructions d'une tâche.

Les résultats montrent que la relation entre réduction temporelle et spectrale pour augmenter le débit de parole dans la tâche de répétition rapide est très dépendante du locuteur comme montré par d'autres (Kuehn & Moll, 1976; Gay 1978; Van Son, 1992). Dans nos données, 9 locuteurs sur 29 suivent un pattern répondant à la description de l'undershoot de Lindblom (1963) où l'accélération du débit de parole se traduit par un raccourcissement de la voyelle s'accompagnant d'une réduction de F1. Avec un F1 plus bas, les /a/ sont moins ouverts et donc plus réduits. En
revanche, pour 11 locuteurs sur 29, le raccourcissement de la voyelle ne s'accompagne pas d'une réduction spectrale de la voyelle : les voyelles sont courtes mais leur cible acoustique, avec un F1 haut, est atteinte avec précision. Des analyses plus poussées nous permettrons de voir en quoi ces deux profils de locuteurs diffèrent sur d'autres aspects de leur parole. Toutefois, il sera difficile de démontrer si ces deux groupes diffèrent dans leur gestion du compromis entre dimension temporelle et spatiale (ici spectrale) des cibles de parole, ou s'ils ne prennent pas en compte de la même façon l'instruction de la tâche, à savoir : augmenter leur débit tout en préservant la précision de leur articulation. Le troisième pattern observé est très intéressant car il ne correspond pas aux attentes : c'est celui des locuteurs qui augmentent leur débit dans la tâche de répétition rapide, mais qui ne modifient ni la durée, ni le F1 du /a/. Pour ce groupe de 9 locuteurs, il s'agira alors de voir comment l'augmentation de débit est portée par des réductions temporelles (voire spectrales) sur d'autres sons dans la phrase (voyelles et/ou consonnes).

Un second résultat important de cette étude est la différence entre une tâche de répétition à un débit confortable et une tâche de lecture. Le comportement différent dans ces deux tâches va dans le sens des discussions autour du caractère 'naturel' de la parole (Ziegler, 2013 ; Maas 2017). Bien qu'il s'agisse d'une phrase porteuse de sens, le comportement adopté dans la tâche de répétition indique probablement déjà un changement : le type de parole sollicité par le locuteur est moins 'naturel' que lors de la tâche de lecture. Un autre aspect à retenir est le contenu de la phrase à répéter qui comporte une succession de mouvements alternants /pV/. Il est possible que pour optimiser la répétition de ces séquences, même sans instruction de rapidité, les locuteurs bloquent leur mâchoire en position haute pour faciliter les occlusions bilabiales successives. Au contraire, dans la tâche de lecture, les phrases ont un contenu segmental plus varié et une modulation prosodique plus riche, nécessitant des mouvements articulatoires moins contraints. C'est donc une stratégie de 'performance' pour optimiser la répétition qui pourrait expliquer pourquoi dans la tâche RepetConfo, sans changement de durée, 9 locuteurs ont des /a/ spectralement réduits (profil (a)). L'augmentation du débit dans le profil (b) serait alors la conséquence indirecte de cette stratégie : les mouvements articulatoires /pV/ étant plus réduits, les locuteurs parlent plus vite.

Ces patterns pourraient aussi s'expliquer par l'ordre dans lequel les tâches de répétitions sont effectuées : les locuteurs répètent la phrase à débit confortable après la tâche de répétition maximale. Ils pourraient donc avoir reporté leur stratégie de performance mise en place dans RepetMax (augmentation du débit et/ou réduction des cibles) à la tâche de répétition sans contrainte temporelle, comme un *aftereffect*. De la même façon, l'hyperarticulation observée dans le profil (c) pourrait être un *aftereffect* de la consigne visant à un maintien de la précision articulatoire de la tâche RepetMax. En outre, nous pensons que la plus grande difficulté à trouver des patterns communs à plusieurs locuteurs dans la répétition confortable est aussi liée à l'absence de contrainte imposée par la consigne : sans instructions précises de débit et de précision, dans une tâche assez artificielle, les locuteurs adoptent des types de production plus variées que celles qu'ils ont pour la production d'une tâche de répétition avec instruction de débit et précision. Augmenter le nombre de locuteur pourrait apporter une définition plus claire des patterns. Enfin, ces différences dans les résultats montrent l'intérêt de continuer à étudier des tâches sur un continuum de production de la parole plus ou moins *speech-like*, en nuançant l'effet de la tâche par son contenu (phrases, mots, etc) et/ou par sa modalité (narration, répétition, vitesse).
# Remerciements

Cette étude a été financée par le projet MoSpeeDi - CRSII5_173711/1 du Fond National Suisse de la Recherche Scientifique, par le programme "Investissements d'Avenir" ANR-10-LABX-0083 (Labex EFL) et par le projet Speech N' Co (ID-RCB: 2019-A02553-54).

# Références

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