dans les dimensions ataxiques, hypokinétiques et spastiques de la dysarthrie. Ces dimensions offrent une évaluation objective possible des symptômes de la dysarthrie à l'aide de plusieurs mesures acoustiques, telles que le tremblement vocal, la durée des voyelles, les variations d'intensité, le rapport harmonique/bruit. Cependant, seules les voyelles soutenues et la répétition des syllabes /pataka/ ont été utilisées comme tâches de production et l'étude ne ciblait pas particulièrement le diagnostic différentiel précoce des pathologies.

**Contexte et Objectifs** En stade précoce, les symptômes de la MP et de l'AMS sont très similaires, en particulier chez les patients atteints d'AMS-P où le parkinsonisme prédomine. Par conséquent, le diagnostic différentiel entre AMS et MP est souvent très difficile à établir aux premiers stades de la maladie, alors que la certitude d'un diagnostic précoce est importante pour le patient en raison du pronostic divergent et de la gravité du pronostic de l'AMS. Aucun marqueur objectif validé n'est actuellement disponible pour guider le clinicien dans ce diagnostic et le besoin de tels marqueurs est donc très élevé dans la communauté neurologique. Comme la dysarthrie est un symptôme commun et précoce dans les deux maladies, mais d'origine différente, notre approche consiste à rechercher comment la caractériser, par le biais du traitement automatique de la parole et du signal, et rechercher des différences entre les patients atteints de MP et d'AMS aux premiers stades des maladies.

Cette étude s'intègre dans un projet pluridisciplinaire financé par l'ANR (ANR VOICE4PD-MSA), auquel participent des professionnels de la médecine, de l'orthophonie (CHU de Bordeaux et Toulouse), de l'informatique et la statistique (INRIA Bordeaux, Université Toulouse 3). Le but de ce projet est de proposer des marqueurs extraits à partir de la parole pour l'assistance dans le diagnostic différentiel entre la MP et l'AMS.

Cette publication donne un état d'avancement de l'étude. L'article est organisé comme suit. La section 2 décrit le corpus construit dans le cadre de ce projet. La section 3 décrit la méthodologie utilisée dans ce travail, basée sur un alignement contraint par le texte ainsi qu'une reconnaissance automatique des phonèmes. Dans la section 4, différentes mesures sont analysées en fonction des populations étudiées et de leurs intérêts pour la caractérisation de chaque pathologie alors que la section 5 fournit quelques conclusions et directions pour de futurs travaux.

## 2 Corpus

Afin de répondre aux objectifs du projet ANR Voice4PD-MSA, un corpus de parole pathologique est en cours de construction. Les patients enregistrés dans ce corpus souffrent de stades précoces d'une des deux pathologies affectant le parole : la MP et l'AMS. À ce stade du projet, ont été enregistrés 39 patients (20 atteints de la MP, 14 de l'AMS) et 5 témoins sains avec comme but de réunir à terme les enregistrements de 60 patients et 30 locuteurs témoins.

Tous les enregistrements ont été réalisés dans les CHU de Toulouse et de Bordeaux sous le contrôle des phoniâtres en respectant le même protocole expérimental.

Les sessions d'enregistrements ont été réalisées dans les salles de consultation caractérisées par un environnement sonore silencieux. Un enregistreur numérique de haute qualité (de marque Zoom H4n) a été utilisé avec deux microphones, un microphone-casque et un microphone Rode NT1 cardioïde à environ 10 centimètres du locuteur et un microphone AKG C1000S cardioïde branché sur une deuxième station ; les deux stations pour l'enregistrement et l'analyse de la parole pathologique sont
des stations "état de l'art" commercialisées par la société SQ-lab. Tous les microphones réalisent leurs enregistrements en parallèle afin d'éviter au patient de répéter les mêmes tâches plusieurs fois.

Durant la session d'enregistrement, tous les locuteurs ont réalisé les mêmes tâches de production de parole : lecture de texte, parole spontanée, voyelle /a/ tenue, répétition de syllabes /pataka/ et /badaga/, lecture de logatomes. La durée d'une session d'enregistrement est d'environ 15 minutes par locuteur.

Dans ce travail, nous nous concentrons sur la tâche de lecture du texte "La chèvre de monsieur Seguin" d'environ 70 mots. Les résultats présentés dans ce travail se basent sur les enregistrements réalisés par le microphone-casque. Le tableau 1 regroupe les informations liées à ce corpus.

<table><caption>TABLE 1: Informations liées au corpus Voice4PD-MSA incluant le nombre de locuteurs par type de population et la durée des enregistrements en seconde par locuteur.</caption><thead><tr><td>Population</td><td># de locuteurs</td><td>Durée moyenne ± écart-type (sec)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Maladie de Parkinson (MP)</td><td>20</td><td>22.22 ± 3.56</td></tr><tr><td>Atrophie Multi-Systématisée (AMS)</td><td>14</td><td>23.86 ± 4.51</td></tr><tr><td>Témoins</td><td>5</td><td>22.0 ± 1.82</td></tr></tbody></table>

## 3 Méthodologie basée sur le traitement automatique

Afin de pouvoir identifier le potentiel et la pertinence d'indices acoustiques de manière la plus objective possible, nous avons privilégié leur extraction à partir de deux traitements automatiques :

- Le premier est un alignement forcé du signal de parole sur la suite phonétique contrainte par le texte prononcé.

- Le deuxième est une tâche de reconnaissance automatique du signal en une suite de phonèmes, sans connaissance a priori du texte prononcé et sans lexique.

Les indices acoustiques étudiés sont extraits des sorties de chacun de ces traitements; ils peuvent ensuite être analysés indépendemment du traitement ou comparés.

Dans cette publication, nous proposons des indicateurs temporels basés sur la durée des voyelles et la vitesse d'élocution, ainsi qu'un indicateur spectral issu de la reconnaissance des phones.

<figure><img src="image_144.png" /><figcaption>FIGURE 1: Diagramme des deux traitements automatiques utilisés, l'alignement contraint par le texte et la reconnaissance de phones.</figcaption></figure>

Les deux traitements automatiques utilisés sont réalisés grâce à la boîte à outils Kaldi (Povey et al., 2011). Les lexiques phonétisés des deux traitements utilisent le même jeu de phonèmes, à savoir les 37 phonèmes de la langue française. Les modèles acoustiques des phonèmes, des HMM indépendants
du contexte, sont appris sur environ 200 heures d'enregistrements radiophoniques du corpus ESTER (Galliano et al., 2005). La différence entre ces deux traitements réside dans le modèle de langage utilisé comme nous le verrons par la suite.

**Alignement contraint par le texte** Pour réaliser l'alignement forcé des enregistrements de parole sur la suite de phonèmes a priori prononcée, le système prend en entrée la séquence de mots prononcés lors de chaque enregistrement ainsi que le lexique phonétisé. La séquence de mots est le résultat d'une transcription manuelle, après écoute, où sont introduits les ajouts, suppressions et substitutions de mots ainsi que les pauses, réalisés par les patients par rapport au texte de référence. Des variantes de prononciation pour chaque mot sont introduites dans le lexique, conformément aux règles de prononciation standard et aux règles de liaison potentielles.

L'alignement automatique repose sur une mise en correspondance à l'aide de l'algorithme de Viterbi du signal de parole avec les modèles statistiques associés. De ce processus d'alignement résultent deux segmentations temporelles des enregistrements : l'une correspond à la localisation des phonèmes avec, pour chacun, ses frontières de début et de fin dans le signal ; l'autre permet de localiser les mots et les pauses.

**Reconnaissance automatique de phones** Le système de reconnaissance automatique de phones utilise comme élément de base le phonème et non le traditionnel "mot". La parole produite par les locuteurs est transcrite en une suite de phonèmes. Pour le modèle de langage, il est supposé que tout phonème peut suivre n'importe quel phonème. En dehors du fait qu'il s'agit de l'hypothèse la plus simple, le choix d'un modèle unigramme équiprobable s'explique par deux raisons principales :

- Utiliser l'information acoustique uniquement lors de la reconnaissance de phones sans correc-
tion éventuelle introduite par le lexique de mots et/ou le modèle de langage associé.

- Pouvoir utiliser le même modèle sur la tâche de production de logatomes (pseudo-mots) où
  lexique et modèle de langage n'ont pas de sens.

Il résulte de ce processus une localisation temporelle des phones, indépendante de la transcription du texte lu, ainsi que leur labellisation.

4 Étude des indicateurs acoustiques et temporels

Comme annoncé, les différentes segmentations permettent d'extraire un grand nombre d'indices,
mesures acoustiques (d'ordre spectral) ou temporelles sur les différentes populations du corpus. Pour
cette première étude, nous nous sommes attardés sur les mesures suivantes :

— la qualité acoustique comparant la réalisation acoustique d'un son à celle attendue, en prenant en compte les segmentations issues de l'alignement forcé et de la reconnaissance phonémique;

— la durée des voyelles observées;

— les mesures globale et locale de la vitesse d'élocution.

4.1 Qualité acoustique au niveau phonème

L'alignement forcé sur le texte lu tente de localiser tous les phones au risque de pénaliser par endroit
la qualité acoustique. À l'inverse, le système de reconnaissance phonétique est basé entièrement sur la
reconnaissance d'une information acoustique indépendante du locuteur. Une approche pour mesurer
la qualité de la réalisation acoustique de chaque enregistrement consiste à aligner temporellement les
sorties de l'alignement contraint par le texte et de la reconnaissance automatique phonétique, et à
comparer les phones ainsi associés trame à trame (toutes les 10 ms). Le pseudo taux de reconnaissance
phonémique, à savoir le ratio de trames bien reconnues par la reconnaissance automatique, s'apparente à un indicateur de qualité TR :

$$TR = 100 * \frac{\# \text{trames bien reconnues par la reconnaissance automatique}}{\# \text{de trames de référence}} \quad (1)$$

Les mesures de l'indicateur TR pour chaque individu des trois populations du corpus d'étude sont rapportées sur la figure 2 : un point représente un individu. Les trois populations sont isolées les unes des autres afin de pouvoir visualiser la moyenne et la variance pour chacune d'elles. Plus ce taux est important, mieux la parole a été reconnue par rapport à une réalisation acoustique standard.

Pour la population "témoin", le taux de reconnaissance phonémique est de 62%, un taux normal pour un système indépendant du locuteur, ce qui valide la qualité des modèles acoustiques appris et justifie l'examen des résultats sur les deux autres populations.

Pour les patients atteints d'AMS, le système a beaucoup plus de difficulté à reconnaître les phonèmes prononcés : seulement 38% de trames sont bien reconnus sur l'ensemble des enregistrements contrairement aux patients atteints de la MP pour qui le TR moyen est de 57%, proche du groupe "témoin". Une différence significative entre ces deux pathologies est confirmée statistiquement (p<0.001) (Anova à un facteur). Ce comportement reflète une information importante que nous retrouvons dans la littérature caractérisant ces deux pathologies : la dysarthrie liée à l'AMS est souvent plus sévère que celle associée à la MP. Cette sévérité est reflétée dans la qualité de la reconnaissance automatique des phonèmes et l'indicateur TR présente un potentiel pour son utilisation pour la différenciation entre les deux pathologies.

<figure><img src="image_145.png" /><figcaption>FIGURE 2: Valeur de l'indicateur TR (%) par individu et par population.</figcaption></figure>

## 4.2 Durée moyenne des voyelles

L'allongement des phonèmes, plus particulièrement celui des voyelles, est souvent associé à la dysarthrie ataxique (Darley et al., 1975). Vu que la dysarthrie mixte associée à l'AMS comporte une composante ataxique, absente de la dysarthrie associée à la MP, l'étude de la durée moyenne des voyelles chez les patients des deux populations est pertinente. Ainsi, l'indicateur $Dur_{voy}$ est obtenu en moyennant sur chaque enregistrement, les longueurs des segments reconnus comme une voyelle :

$$Dur_{voy} = \frac{\text{Durée totale des voyelles}}{\# \text{ de voyelles}} \quad (2)$$

Cet indicateur $Dur_{voy}$ est calculé sur chaque enregistrement à l'issue de la reconnaissance automatique de phonèmes, des travaux antérieurs de segmentation automatique du signal de parole ayant
montré que les frontières détectées par les systèmes de reconnaissance phonétique sont fiables, même si l'identification phonémique en elle même peut être erronée.

Les résultats sont rassemblés sur la figure 3. Les patients atteints d'AMS présentent un comportement distinctif, avec des prononciations de voyelles significativement plus longues que la normale (p<0.001). Ce résultat confirme la pertinence de la mesure *Dur<sub>voy</sub>* qui reflète l'allongement des voyelles associé à la dysarthrie ataxique, comportement décrit dans la littérature et basé sur l'analyse perceptive de la parole.

<figure><img src="image_146.png" /><figcaption>FIGURE 3: *Dur<sub>voy</sub>* et *Débit* par population à partir de la reconnaissance automatique de phonème.</figcaption></figure>

## 4.3 Débit de parole

L'allongement de phonème observé chez les patients atteints de l'AMS agit a fortiori sur leur débit de parole. La dysarthrie ataxique dont souffrent ces patients est caractérisée par un ralentissement du débit de la parole, contrairement à la dysarthrie hypokinétique associée à la MP caractérisée par des irrégularités (voire des accélérations) du débit.

Afin d'estimer automatiquement le débit de parole, nous proposons de calculer le nombre de voyelles prononcées par seconde, noté *Débit*; c'est un estimateur proche du nombre de syllabes par seconde et de la vitesse d'élocution, par ailleurs couramment utilisé (Rouas et al., 2004).

$$Débit = \frac{\# de voyelles}{Durée totale de lecture - (Durée pause + Durée respiration)} \quad (3)$$

Le paramètre *Débit* est extrait à partir des sorties de la reconnaissance automatique de phonèmes. Pour éviter tout biais, les pauses et respirations ne sont pas prises en compte pour le calcul.

Les résultats par type de population sont rassemblés sur la figure 3 (b). Comme pour l'étude de la durée des voyelles, des résultats prometteurs s'observent : les patients atteints d'AMS présentent un débit de parole significativement plus lent que les locuteurs témoins ou atteints de la MP (p < 0.01). La variance élevée de ce paramètre sur chaque population peut s'interpréter de deux manières différentes : soit les individus au sein d'une même population présentent des comportements très différents l'un de l'autre (plus que probable), soit chaque individu a un comportement très irrégulier au cours du temps et le paramètre, *Débit*, moyenne sur l'ensemble du texte lu, n'est pas significatif, compte tenu de l'instabilité éventuelle d'un débit "local".
La suite naturelle de cette étude est d'examiner le comportement d'un débit "local" de parole, calculé
sur une fenêtre glissante courte (de l'ordre de 2 secondes) au cours du temps.

5 Conclusion

Ce travail vise l'étude et la recherche de marqueurs issus d'un traitement automatique de la parole, afin d'aider un diagnostic différentiel entre les deux maladies, la MP et l'AMS. Les premiers résultats mettent en évidence trois indicateurs issus du pré traitement basé sur la simple reconnaissance automatique de phonèmes, à savoir la qualité de la reconnaissance phonétique, la durée des voyelles reconnues et le débit de parole.

Des différences significatives dans le calcul de ces paramètres sont en adéquation avec les observations effectuées par le corps médical sur les problèmes de prononciation dus à l'AMS, à savoir une qualité acoustique moindre, des voyelles plus longues et un débit de parole plus lent. Ces indicateurs ne conduisent pas à une différentiation entre patients atteints de la MP et témoins non atteints.
A noter également que le calcul de ces paramètres ne demande aucune connaissance a priori qu'une transcription phonétique du texte produit par les patients ; il ne nécessite pas de travail supplémentaire d'annotation ou de transcription sur le signal.

Les dernières expériences ouvrent de nouvelles pistes : une étude du suivi de ces paramètres au cours du temps, sur un texte de longueur raisonnable, comme celui utilisé dans ce protocole, devrait conduire à préciser le comportement des malades en termes de régularité ou non, et sans doute à différencier les patients atteints de la MP des témoins. D'autres corpus devront être étudiés et il est prévu d'augmenter le nombre de patients enregistrés pour consolider ces premières observations.

**Remerciements** Ce travail fait partie du projet VOICE4PD-MSA (ANR-16-CE19-0010) financé par l'ANR. Nous remercions le Pr. Wassilios Meissner, le Dr. Solange Milhé de Saint Victor, le Dr. Anne Pavy Le Traon, le Pr. Virginie Woisard et les équipes des CHU de Bordeaux et de Toulouse, pour le recueil des données du corpus. Les auteurs remercient également Régine André-Obrecht pour son travail d'analyse des résultats et de relecture ainsi que Khalid Daoudi, porteur du projet.

Références

BARBAGALLO G., SIERRA-PEÑA M., NEMMI F., TRAON A. P.-L., MEISSNER W. G., RASCOL O. & PÉRAN P. (2016). Multimodal mri assessment of nigro-striatal pathway in multiple system atrophy and parkinson disease. *Movement Disorders, 31*(3), 325-334.

DARLEY F. L., ARONSON A. E. & BROWN J. R. (1975). *Motor speech disorders*. Philadelphia : W. B. Saunders and Co.

DIBAZAR A. A., NARAYANAN S. & BERGER T. W. (2002). Feature analysis for automatic detection of pathological speech. In *Proceedings of the Second Joint 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society*[Engineering in Medicine and Biology, volume 1, p. 182–183 : IEEE.

FREDOUILLE C., GHIO A., LAARIDH I., LALAIN M. & WOISARD V. (2019). Acoustic-phonetic decoding for speech intelligibility evaluation in the context of head and neck cancers. In *Intl Congress of Phonetic Sciences (ICPHs'19)*, p. 3051–3055, Melbourne, Australia.
GALLIANO S., GEOFFROIS E., MOSTEFA D., CHOUKRI K., BONASTRE J.-F. & GRAVIER G. (2005). ESTER phase II evaluation campaign for the rich transcription of French broadcast news. In *Proceedings of Interspeech'05*, p. 1149–1152, Lisbon, Portugal.

GILMAN S., WENNING G., LOW P. A., BROOKS D., MATHIAS C., TROJANOWSKI J., WOOD N. W., COLOSIMO C., DÜRR A., FOWLER C. et al. (2008). Second consensus statement on the diagnosis of multiple system atrophy. *Neurology*, **71**(9), 670–676.

HAREL B., CANNIZZARO M. & SNYDER P. J. (2004). Variability in fundamental frequency during speech in prodromal and incipient parkinson's disease : A longitudinal case study. *Brain and cognition*, **56**(1), 24–29.

HUGHES A. J., DANIEL S. E., KILFORD L. & LEES A. J. (1992). Accuracy of clinical diagnosis of idiopathic parkinson's disease : a clinico-pathological study of 100 cases. *Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry*, **55**(3), 181–184.

J. HOLMES R., M. OATES J., J. PHYLAND D. & J. HUGHES A. (2000). Voice characteristics in the progression of parkinson's disease. *International Journal of Language & Communication Disorders*, **35**(3), 407–418.

LAARIDH I., FREDOUILLE C. & MEUNIER C. (2015). Automatic detection of phone-based anomalies in dysarthric speech. *ACM Transactions on accessible computing*, **6**(3), 9:1–9:24.

MA J. K.-Y., WHITEHILL T. L. & SO S. Y.-S. (2010). Intonation contrast in cantonese speakers with hypokinetic dysarthria associated with parkinson's disease. *Journal of Speech, Language, and Hearing Research*.

NIETHAMMER M. & EIDELBERG D. (2012). Metabolic brain networks in translational neurology : concepts and applications. *Annals of neurology*, **72**(5), 635–647.

POVEY D., GHOSHAL A., BOULIANNE G., BURGET L., GLEMBEK O., GOEL N., HANNEMANN M., MOTLICEK P., QIAN Y., SCHWARZ P. et al. (2011). The Kaldi speech recognition toolkit. In *IEEE 2011 Workshop on automatic speech recognition and understanding : IEEE Signal Processing Society*.

ROUAS J.-L., FARINAS J. & PELLEGRINO F. (2004). Evaluation automatique du débit de la parole sur des données multilingues spontanées. *XXVe Journees d'Etude sur la Parole (JEP 2004)*, Fes, Maroc, p. 437–440.

RUSZ J., BONNET C., KLEMPÍŘ J., TYKALOVÁ T., BABOROVÁ E., NOVOTNÝ M., RULSEH A. & RŽIČKA E. (2015). Speech disorders reflect differing pathophysiology in parkinson's disease, progressive supranuclear palsy and multiple system atrophy. *Journal of neurology*, **262**(4), 992–1001.

SCHRAG A., WENNING G. K., QUINN N. & BEN-SHLOMO Y. (2008). Survival in multiple system atrophy. *Movement Disorders*, **23**(2), 294–296.

SHAMA K., KRISHNA A. & CHOLAYYA N. U. (2006). Study of harmonics-to-noise ratio and critical-band energy spectrum of speech as acoustic indicators of laryngeal and voice pathology. *EURASIP Journal on advances in signal processing*, **2007**, 1–9.

TISON F., DARTIGUES J., DUBES L., ZUBER M., ALPEROVITCH A. & HENRY P. (1994). Prevalence of parkinson's disease in the elderly : a population study in gironde, france. *Acta neurologica scandinavica*, **90**(2), 111–115.

TISON F., YEKHLEF F., CHRYSOSTOME V. & SOURGEN C. (2000). Prevalence of multiple system atrophy. *The Lancet*, **355**(9202), 495–496.

WHITEHILL T. L. (2010). Studies of chinese speakers with dysarthria : informing theoretical models. *Folia Phoniatrica et Logopaedica*, **62**(3), 92–96.
# Variation stylistique en français québécois : l’effet de l’identité de l’interlocuteur

Mélanie Lancien¹, ²

(1) Section SLI - Université de Lausanne, CH1015 Lausanne, Suisse

(2) Université du Québec à Chicoutimi, QC G7H 2B1 Chicoutimi, Canada
melanie.lancien@unil.ch

## RÉSUMÉ

Les études portant sur l’effet de la situation de communication sur la variation vocalique, notamment celles de Bradlow (2003) ou Scarborough (2007, 2013) ont démontré une adaptation du degré d’hyper-hypo articulation à l’identité de l’interlocuteur, avec par exemple une plus forte hypoarticulation (Lindblom, 1990) lorsque l’on s’adresse à un ami que lorsque l’on s’adresse à étranger. Dans cette étude, nous adaptons le protocole Diapix (Baker et Hazan, 2011) de façon à explorer la variation vocalique dans la parole dirigée à un.e conjoint.e, un expérimentateur de la même communauté linguistique, une expérimentatrice d’une autre communauté, ou soi-même. L’analyse préliminaire des productions de deux couples montre d’ores et déjà une influence de l’identité de l’interlocuteur, avec des voyelles plus courtes et plus proches du centroïde du système lors des tâches en couple que lors des tâches avec les enquêteurs ou avec soi-même.

## ABSTRACT

**Stylistic variation in Quebec French: the effect of the interlocutor's identity.**

Studies on the effect of the communication situation on vowel variation, in particular those of Bradlow (2003) or Scarborough (2007, 2013) have demonstrated an adaptation of the degree of hyper-hypo articulation to the identity of the interlocutor, with for example stronger hypoarticulation (Lindblom, 1990) when speaking to a friend than when addressing a foreigner. In this study, we adapt the Diapix task (Baker and Hazan, 2011) in order to explore vowels’ variation in speech directed to a spouse, an experimenter from the same linguistic community, an experimenter from another community, or oneself. The preliminary analysis of the productions of two couples already shows an influence of the identity of the interlocutor, with vowels shorter and closer to the centroid of the system during the task in couple than during the tasks with the investigators or alone.

**MOTS-CLÉS** : Phonostylistique, Sociophonétique, Français québécois, Acoustique, Variation vocalique

**KEYWORDS:** Phonostylistics, Sociophonetics, Quebec french, Acoustics, Vowel variation

<figure><img src="image_147.png" /></figure>
# 1 Introduction

## 1.1 La variation stylistique

La parole est affectée par différentes sources de variation, dont des sources extralinguistiques telles que la situation de communication ou les émotions. Les études sociolinguistiques sur la variation (notamment diatopique et diastratique) menées par Labov (1972, 2002, entre autres) postulent qu'un locuteur varie son utilisation de la langue en fonction de trois critères : 1) Les relations entre le destinateur et le destinataire (relation filiale, amicale, professionnelle...), 2) Le contexte social (entretien formel, discussion privée...), 3) Le thème du discours (opinion politique, anecdote de vacances, ...). À ces critères, Eskenazi (1993) ajoutera également le taux d'intelligibilité (endroit bruité, problèmes d'audition, ...) caractérisant la situation d'interaction, et la couche sociale dont sont issus les interactants (différences de classe sociale entre les interlocuteurs).

De nombreux facteurs peuvent donc influencer la réalisation d'un segment (ici nous nous concentrerons sur les voyelles) en parole continue, a fortiori dans une situation de communication spontanée. Ces modifications sont souvent produites à des fins communicationnelles, comme le démontre le modèle « Hypo-Hyper » de Lindblom (1990). Les locuteurs d'une langue vont, selon ce modèle, varier la clarté de leur élocution en fonction des informations nécessaires à l'interlocuteur pour le bon déroulement de l'interaction. Ainsi lorsque l'interlocuteur a besoin d'un maximum d'informations acoustiques pour comprendre le message le locuteur va hyperarticuler, a contrario, si l'interlocuteur peut combler le manque d'informations acoustiques grâce à d'autres informations (en général liées au contexte de communication), le locuteur va réduire son effort et hypoarticuler.

L'une des premières recherches à avoir étudié la variation induite par la condition de production, du point de vue de la phonétique expérimentale est celle de Bernard Harmegnies et Dolors Poch-Olivé (1992), qui ont montré des différences dans l'espace acoustique occupé par les voyelles, qui est plus réduit en parole spontanée qu'en parole de laboratoire. Harmegnies & Poch-Olivé (1994) ont par la suite comparé, dans une étude de cas, 6 situations de communication différentes, qu'ils regrouperont en 3 grandes familles de styles homogènes sur la base de la dispersion/réduction de l'espace vocalique du locuteur. Ces 3 familles, pouvant être identifiées comme trois phonostyles, sont 1) la lecture, 2) la conversation spontanée, 3) la description/explication d'image. Chacun de ces styles implique des besoins différents pour la réussite de la tâche de communication et il apparaît que l'extension/réduction de l'espace vocalique s'adapte à ces besoins. Adda-Decker et Lamel (1999), ou encore Rouas et collègues (2010) ont également constaté, dans des comparaisons quantitatives entre la parole préparée (journalistique), la conversation spontanée, et la parole lue, une plus forte réduction spectrale et temporelle en parole préparée qu'en parole lue et une plus grande réduction en parole conversationnelle qu'en parole préparée.

La variation décrite ci-dessus est donc due à des facteurs extra ou paralinguistiques. Lindblom propose comme hypothèse qu'elle soit étroitement liée à l'interlocuteur et au contexte dans lequel se déroule l'interaction. À ce sujet, les travaux de Bradlow et collègues (2003) montrent que les caractéristiques de l'interlocuteur influencent effectivement le degré d'hyper-hypo articulation. Dans cette étude, les auteurs mettent en évidence, pour l'anglais, le fait que les locuteurs modifient les caractéristiques spectrales des voyelles qu'ils prononcent lorsqu'ils s'adressent à des enfants ayant des difficultés linguistiques : les différences articulatoires entre les phonèmes sont volontairement exagérées pour aider l'enfant à comprendre (hyperarticulation). Ce phénomène, que la littérature retiendra sous le nom de *clear speech*, sera étudié plus en détail par la suite, notamment par Scarborough et al. (2007, 2013), qui montrent des différences importantes de l'espace
acoustique sur un plan F1-F2, en fonction de la relation interpersonnelle (Friend), du fait qu'un mot soit énoncé en situation de communication réelle ou dans sa forme de citation (Real vs Citation) et d'éventuels problèmes auditifs de l'interlocuteur (HoH).

Dans la présente recherche nous nous plaçons dans la lignée de ces travaux, et proposons d'évaluer plus précisément l'impact de la proximité sociale (Berscheid et al., 1989) entre les locuteurs sur le degré d'hyper-hypo articulation de la parole. Pour ce faire, nous avons adapté le protocole Diapix (Baker et Hazan, 2011) au français québécois et avons demandé à 10 couples de venir en chambre sourde jouer au jeu des 12 différences seuls, avec leur conjoint.e., avec un expérimentateur issu de la même communauté linguistique, et avec une expérimentatrice européenne, pour finir par la lecture des mots cibles prévus par le protocole. Avant de présenter plus amplement nos hypothèses et notre méthode, une brève présentation du système vocalique du français québécois nous paraît incontournable.

## 1.2 Le système vocalique du français québécois

Le français québécois possède un système vocalique très différent de celui du français dit « standard ». Plusieurs auteurs, notamment Santerre (1976), Walker (1984), et Côté (2012), ont établi différents inventaires des voyelles du français québécois. Pour notre part nous nous appuierons sur le système présenté par Santerre (1976), nous nous focaliserons ici sur les phonèmes vocaliques monophtongues et oraux. Santerre propose un ensemble de 12 voyelles orales monophtongues : /i, y, u, e, ε, ɛ, ο, σ, œ, o, ɔ, a, α/ (/ʒ/ étant en fait un symbole choisi pour le /ɛ:/). Ces 12 voyelles subissent toutes de profondes modifications de leur forme de surface : relâchement, diphtongaison, dévoisement, apocope, mouvements sur l'axe de l'antéro-postériorité (pour les principales). Ces transformations sont dictées par des règles phonologiques très tôt mise en évidence, et sujettes à un (relatif) consensus, qui impliquent le type de syllabe (ouverte/ fermée), le segment suivant la voyelle (consonne allongeante/non allongeante), et l'accentuation.

C'est pour pouvoir rendre compte de ces différences de surface que nous mobilisons maintenant la notion de classe de voyelle (telle que définie par Yaeger, 1975). Nous prendrons en compte trois classes de voyelles : 1) **la classe** (_R_) : la voyelle est située devant une consonne allongeante (/k, v, z, ʒ/), dans cette situation les voyelles sont allongées et peuvent être diphtonguées. Par exemple, la classe (ɛR) représente la voyelle réalisée dans « père » /pɛ�/ qui peut être réalisé [pɛ:k] ou [paɛ�]. 2) **la classe** (_K_) : la voyelle est située devant une consonne non-allongeante. Dans cette situation la voyelle est relâchée si elle est haute (/i, u, y/), peut diphtonguer si c'est un /o, ɛ, α, σ/, et se déplace sur l'axe de l'antéro-postériorité dans quelques rares cas. Par exemple, la classe (iK) représente la voyelle de « pipe » /pip/ qui est généralement réalisé [pip]. 3) **la classe** (#) : la voyelle est en position finale de syllabe ouverte. Dans cette position elle ne change généralement pas de timbre (à l'exception du /a/ qui se postériorise, et du /ɛ/ qui s'ouvre). Par exemple, la classe (i#) représente la voyelle de « vie » /vi/ généralement prononcé [vi].

Pour des raisons de place, nous n'entrerons pas dans les détails et ne nous attarderons pas sur les exceptions (comme par exemple le fait que /e/ dans la classe (e#) peut diphtonguer, ou que /a/ dans la classe (aR) devient /ɑ/). Pour plus de précisions et un aperçu exhaustif de la complexité du système nous invitons le lecteur à consulter Walker (1984) Dumas (1987) ou encore Cedergren and Simoneau (1985) en plus des références citées précédemment.
# 2 Méthodologie

## 2.1 Protocole expérimental

Pour cette étude nous avons choisi d'adapter le protocole Diapix (Baker & Hazan, 2011) au français québécois. Ce protocole comprend 4 jeux de 3 paires d'images ayant pour thèmes la plage, la rue, la ferme. Entre chaque paire d'images, 12 différences sont dissimulées. Les participants doivent collaborer pour trouver les différences entre leurs images sans se les montrer. Ce protocole permet d'induire de la parole spontanée en interaction tout en fixant un champ lexical. Sur les quatre jeux d'images, nous en avons sélectionné un pour chaque type d'interaction que nous souhaitions tester.

Ainsi nous avons récolté la parole de 20 locuteurs du français québécois : 10 femmes et 10 hommes, de 20 à 51 ans, originaires de la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean dans la province du Québec. Ces locuteurs ont tous été placés en interaction avec : 1) leur conjoint (distance sociale la plus faible, noté « EnCouple » ci-après), 2) un expérimentateur de la même origine régionale (distance sociale plus forte, noté « EnqSag » ci-après), 3) une expérimentatrice française (distance sociale la plus forte dans notre expérience, noté « EnqEur » ci-après), ainsi que dans une tâche de *self-directed speech* (noté « Solo » ci-après). Après avoir joué toutes leurs parties de détection des différences les participants étaient invités à relire un ensemble de 241 mots mobilisés par le protocole. Ces mots étaient lus une fois en isolé, et une fois dans une phrase porteuse (« il a dit X deux fois »), cette tâche est notée « Lecture » ci-après.

Les données décrites ont été enregistrées en chambre sourde grâce à un Tascam HD-P2 et un micro serre-tête Shure SM-10A (dynamique, cardioïde). Les enregistrements ont été faits en stéréo de façon à ce que chaque locuteur ait son propre canal lors des étapes du protocole réalisées en interaction. Au total nous avons, au moment de l'écriture de cet article, récolté les productions de 20 locuteurs (10 couples), cependant nous ne présentons ici que les résultats obtenus sur les deux premiers couples enregistrés (2 hommes et 2 femmes âgées de 25 à 38 ans).

## 2.2 Traitement des données

Les données enregistrées ont été transcrites orthographiquement sous Praat (Boersma, 2002), puis alignées grâce à la version québécoise de l'outil d'alignement SPPAS (Lancien et al., à paraître). Suite à cela, un script Praat a permis d'extraire les moyennes de F1, F2, et F3, leurs valeurs aux cinq cinquièmes de chaque phone, ainsi que la durée de chaque voyelle. Les valeurs de formants extraites ont été filtrées de façon à éliminer celles qui n'étaient pas réalistes (Gendrot & Adda-Decker, 2005), ainsi que les phones précédés ou suivis d'une voyelle ou d'une semi-consonne. Grâce à ces mesures nous avons par la suite calculé la distance des phones au centroïde du système, ainsi que la distance au centroïde de la catégorie (voir Huet & Harmegnies, 2000). Ces mesures sont communément utilisées depuis les années 1990 pour décrire le degré d'hypo ou hyperarticulation des voyelles (voir par exemple Huet & Harmegnies, 2000 ; Harmegnies & Poch-Olive, 1994 ; ou Audibert et al., 2015).
## 2.3 Analyse des données

Pour analyser les données recueillies nous avons construit un modèle linéaire mixte (Bates et al., 2015) comprenant la classe vocalique, l’âge des participants, le sexe des participants, et la condition de production comme effets fixes, ainsi que le mot et le locuteur comme effet aléatoire. La variable dépendante était à tour de rôle : la durée, la distance du phone au centre du système, et la distance du phone au centre de sa catégorie. La durée (en secondes) n’étant pas normalement distribuée (dû aux limites physiologiques de la parole), nous avons eu recours un à logarithme pour analyser les durées vocaliques. Les mesures de formants n’ont, elles, pas été transformées. Les modèles mixtes ont été complétés par des mesures de taille d’effet (Nakagawa et Schielzeth, 2013) et des tests posthocs (Tukey HSD).<fnref n="1" />

# 3 Résultats

## 3.1 Données recueillies

Pour les 4 locuteurs dont nous présentons l'analyse des productions, nous avons pris en compte 27 084 occurrences des 12 voyelles présentées par Santerre (1976) ainsi que du schwa. La distribution des données dans les classes de voyelles et dans les conditions de productions est détaillée en TABLE 1 (pour des raisons de place nous n'avons pas détaillé les 13 catégories de voyelles * 3 classes pour la colonne « classe »).

<table><caption>TABLE 2 : Nombre d'occurrences de voyelles recueillies pour les deux premiers couples en fonction de la classe de voyelle et de la condition d'interaction</caption><thead><tr><th>Condition de production / Classe</th><th>EnCouple</th><th>EnqEur</th><th>EnqSag</th><th>Lecture</th><th>Solo</th><th>Total général</th></tr></thead><tbody><tr><td>(_#)</td><td>1561</td><td>1899</td><td>1835</td><td>1937</td><td>1035</td><td>8267</td></tr><tr><td>(_K)</td><td>2464</td><td>3403</td><td>3250</td><td>2778</td><td>1870</td><td>13765</td></tr><tr><td>(_R)</td><td>978</td><td>1289</td><td>1131</td><td>1013</td><td>641</td><td>5052</td></tr><tr><td><strong>Total général</strong></td><td><strong>5003</strong></td><td><strong>6591</strong></td><td><strong>6216</strong></td><td><strong>5728</strong></td><td><strong>3546</strong></td><td><strong>27084</strong></td></tr></tbody></table>

## 3.2 Résultats généraux

Pour la durée vocalique, les premiers résultats ne montrent pas d'effet de l'âge ou du sexe. En revanche un effet de la classe vocalique et de la condition de production sont constatés, ainsi qu'une interaction entre ces deux facteurs (p<0.001). Les mêmes résultats sont constatés pour la distance au centroïde du système. En revanche, pour la distance au centroïde de la catégorie, on observe un effet significatif de l'âge, du sexe, et de la classe vocalique (p=<0.001), mais pas de l'interlocuteur. Pour les 3 mesures, on remarque également un effet du locuteur et du mot (p<0.001).

<footnote n="1">¹ Nos résultats ne portant que sur les productions de quatre locuteurs.trices, nous n'avons, à ce stade, pas pris en compte les interactions entre facteurs (notamment entre les facteurs sociaux). Les caractéristiques sociales des enquêteurs.trices seront également prises en compte par la suite.</footnote>
3.3 L'effet de la condition de production et de l'interlocuteur

En ce qui concerne la durée des phones, les résultats des tests posthocs montrent des différences significatives entre toutes les conditions de production (p=<0.002), sauf pour la paire EnqEur et EnqSag et la paire Lecture et Solo. On remarque donc que la distance sociale influence la durée puisque la parole produite lors du jeu en couple montre les durées vocaliques les plus courtes, les durées vocaliques lors des échanges avec les enquêteurs étant légèrement plus longues, les productions en self-directed speech encore un peu plus longues, et finalement la lecture montre les durées vocaliques les plus longes. Ces résultats sont résumés par la FIGURE 1 qui présente les moyennes et intervalles de confiance marginales prédites par le modèle.

<figure><img src="image_148.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Graphique présentant les résultats des tests posthoc sur les conditions de production pour la durée. Le point central représente la moyenne marginale prédite par le modèle et les barres horizontales les intervalles de confiance.</figcaption></figure>

Pour la distance au centroïde du système, les tests posthoc montrent des différences significatives entre toutes les conditions de production (p=<0.05). On constate un effet de la condition de production avec des segments plus centralisés dans les conditions d'interaction qu'en Lecture ou en Solo, mais on constate également un effet de la distance sociale, avec des phones plus centralisés lors du jeu en couple (EnCouple) que lors du jeu avec l'enquêteur local (EnqSag), et des phones plus centralisés lors du jeu avec l'enquêteur local que lors du jeu avec l'enquêtrice française (EnqEur). De nouveau, la FIGURE 2 montre les moyennes et intervalles de confiance marginales prédites par le modèle.
<figure><img src="image_149.png" /></figure>

FIGURE 2 : Graphique présentant les résultats des tests posthoc sur les conditions de production pour la distance au centre du système. Le point central représente la moyenne marginale prédite par le modèle et les barres horizontales les intervalles de confiance.

Pour les mesures de durée et de distance au centroïde du système on remarque une tendance dans le positionnement des styles sur le continuum hyper-hypo : le jeu en couple montre plus d'hypoarticulation que le jeu avec un enquêteur originaire de la même communauté, qui montre lui-même plus d'hypoarticulation que le jeu avec un enquêteur européen, qui montre lui-même plus d'hypoarticulation que le jeu seul, qui montre lui-même plus d'hypoarticulation que la lecture. En somme : $EnCouple < EnqSag =< EnqEur < Solo < Lecture$. En revanche, les mesures de distance aux centroïdes des catégories ne montrent aucune variation significative liée à l'identité de l'interlocuteur, ou même à la situation de production de façon plus générale.

En somme nous constatons, en plus de l'effet (bien connu de la littérature) du style (lecture / parole spontanée / parole spontanée en interaction), un effet de l'interlocuteur. En effet, toutes conditions égales par ailleurs, nos locuteurs hypoarticulent significativement plus lorsqu'ils jouent en couple, que lorsqu'ils jouent avec un enquêteur inconnu. L'origine de l'enquêteur inconnu ne semble cependant pas avoir d'influence sur la durée des phones.

# 4 Conclusions et discussion

Grâce au protocole Diapix, nous avons réussi à induire des interactions entre un individu et trois types d'interlocuteurs : son/sa conjoint.e, un expérimentateur inconnu venant de la même région, et une expérimentatrice inconnue originaire d'une variété de français différente (ici le français de France). Nous avons également pu induire de la parole dirigée à soi-même, et avons complété par une lecture des mots ciblés par le protocole. Ces données doivent, à terme, nous permettre d'établir un profil des trois styles de parole (ou conditions de production) précédemment cités, notamment en termes de positionnement sur le continuum de l'hyper-hypo articulation.

L'analyse préliminaire des données recueillies pour 4 locuteurs met en évidence un effet de la situation de communication sur la durée des voyelles et sur leur distance au centre du système : on remarque que la lecture montre les segments les plus hyperarticulés, et dans la condition que nous avons appelée Solo (proche de la condition de description d'image chez Harmegnies & Poch-Olivé (1994)) on constate une différence de degré d'hypoarticulation à la fois avec la lecture et les trois
conditions de parole en interaction. Les résultats constatés dans la condition Solo correspondent aux résultats rapportés par Harmegnies & Poch-Olivé (1994) dans leur condition de description. Enfin, si l'on s'intéresse aux trois conditions de production impliquant une interaction (EnCouple, EnqSag, EnqEur), on remarque que l'identité de l'interlocuteur a également un effet sur la variation vocalique: les voyelles sont plus hypoarticulées lors de la partie en couple que lors de la partie avec les enquêteurs, et sur le plan de la distance du phone au centroïde du système la partie jouée avec l'enquêteur de la même origine régionale montre des voyelles plus centralisées que ce qui est observé dans la partie jouée avec l'enquêtrice européenne. Nos choix d'interlocuteur étant basés sur la distance sociale entre l'interlocuteur et le participant enregistré, nous interprétons ces différences comme une adaptation du degré d'hyper-hypo articulation à la proximité sociale entre les individus en interaction<fnref n="2" />.

Les résultats généraux présentés ici ne montrent cependant pas les variations liées à la classe vocalique, or cette variation est fondamentale puisque la littérature nous apprend que certaines voyelles varient beaucoup plus que d'autres (les (ɛR) diphtonguent par exemple fréquemment – Paradis (1985) – alors que les (ɛK) sont moins impactés par la variation linguistique induite par les classes). Nous avons donc d'ores et déjà commencé à reproduire nos analyses classe par classe de façon à pouvoir mettre en évidence les classes vocaliques pertinentes pour l'étude de la variation extralinguistique et notamment phonostylistique visée ici. De plus, le calcul de la distance au centroïde des catégories pourrait se révéler plus pertinent une fois calculé en fonction des classes vocaliques propres au FQ et non pas des catégories vocaliques de façon générale. L'ajout d'autres types de mesures, notamment de distance F1-F2 et F2-F3, et écarts type de F1 et F2, tel qu'utilisées par Rvachew et al. (2006) pour l'étude des voyelles du français québécois, est également en cours.

Références

ADDA-DECKER M. & LAMEL L. (1999). Pronunciation variants across system configuration, language and speaking style. In *Speech Communication*, vol. 29, no 2-4, p. 83-98. DOI: 10.1016/S0167-6393(99)00032-1

AUDIBERT N., FOUGERON C., GENDROT C., ADDA-DECKER M. (2015). Duration- vs. Style-Dependent Vowel Variation: a Multiparametric Investigation. *18th International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS'15)*, Aug 2015, Glasgow, United Kingdom. pp.5.

BAKER R. & HAZAN V. (2011). DiapixUK: task materials for the elicitation of multiple spontaneous speech dialogs. *Behavior research methods*, volume 43(3), p. 761-770. Springer. DOI: 10.3758/s13428-011-0075-y

BATES D., MAECHLER M., BOLKER B., WALKER S., CHRISTENSEN R., SINGMANN H., & BOLKER M. (2015). Package ‘lme4’. Convergence, 12(1), 2.

BERSCHEID E., SNYDER M., & OMOTO A.M. (1989). The Relationship Closeness Inventory: Assessing the closeness of interpersonal relationships. *Journal of personality and Social Psychology*, volume 57(5), p. 792.

BOERSMA P. (2002). Praat, a system for doing phonetics by computer. *Glot international*, vol. 5.

BRADLOW A., KRAUS N. & HAYES, E. (2003). Speaking clearly for children with learning disabilities. *Journal of Speech, Language, and Hearing Research*, volume 46, p. 80-97. DOI: 10.1044/1092-4388(2003/007)

<footnote n="2">² Les tâches et images ayant été réalisées et distribuées le même ordre, un effet de l'ordre est possible, cependant cet effet aurait dû mener à plus d'hypoarticulation dans la dernière phase de jeu (avec l'expérimentatrice européenne), puisqu'une forte fréquence des mots engendre une plus grande hypoarticulation de ces mots (Pluymaekers et al., 2005, par exemple), or les mots utilisés pour décrire les images avaient été énormément répétés avant cette dernière tâche.</footnote>
CEDERGREN H. & SIMONEAU L. (1985). La chute des voyelles hautes en français de Montréal : «As-tu entendu la belle syncope?». In Lemieux M., Cedergren H., et Coll. réd. *Les tendances dynamiques du français parlé à Montréal*. Montréal : Office de la langue française, vol. 1, p. 57-144

CÔTÉ, M-H. (2012). Laurentian French (Quebec): extra vowels, missing schwas and surprising liaison consonants. In R. Gess, C. Lyche & T. Meisenburg (éds), *Phonological variation in French: Illustrations from three continents*. Amsterdam : John Benjamins, 235-274.

DUMAS D. (1987). *Nos façons de parler*. Presses de l'Université du Québec.

ESKENAZI, M. (1993). Trends in speaking styles research. In *Third European Conference on Speech Communication and Technology*.

GENDROT C. & ADDA-DECKER M. (2005). Impact of duration on F1/F2 formant values of oral vowels: an automatic analysis of large broadcast news corpora in French and German. In *Ninth European Conference on Speech Communication and Technology*.

HARMEGNIES B. & POCH-OLIVE D. (1994). Formants frequencies variability in French vowels under the effect of various speaking styles. *Le Journal de Physique IV*, 4(C5):C5-509.

HUET K. & HARMEGNIES B. (2000). Contribution à la quantification du degré d'organisation des systèmes vocaliques. *Actes des JEP'2000*, p. 225-228.

LABOV W. (1972). *Sociolinguistic patterns*. University of Pennsylvania Press.

LABOV W. (2002). Driving forces in linguistic change. In International Conference on Korean Linguistics. Seoul National University. Seoul, South Korea.

LINDBLOM B. (1990) Explaining Phonetic Variation: A Sketch of the H&H Theory. In: Hardcastle W.J., Marchal A. (eds) *Speech Production and Speech Modelling*, vol 55. Springer, Dordrecht. DOI: 10.1007/978-94-009-2037-8_16

NAKAGAWA S. & SCHIELZETH H. (2013). A general and simple method for obtaining R2 from generalized linear mixed-effects models. *Methods in Ecology and Evolution*, 4(2), p. 133-142.

PARADIS, C. (1985). *An Acoustic Study of Variation and Change in the Vowel System of Chicoutimi and Jonquiere (Quebec)*. Doctoral dissertation, University of Pennsylvania.

PLUYMAEKERS M., ERNESTUS M., & BAAYEN R. H. (2005). Lexical frequency and acoustic reduction in spoken Dutch. *The Journal of the Acoustical Society of America*, 118(4), 2561-2569.

POCH-OLIVE D. & HARMEGNIES B. (1992). Variations structurelles des systèmes vocaliques en français et espagnol sous l’effet du style de parole. *Le Journal de Physique IV*, 2(C1) :C1–283.

SANTERRE, L. (1976). Voyelles et consonnes du français québécois populaire. In *Identité culturelle et francophonie dans les Amériques*, volume 1, p. 21-36, PUL Québec.

SCARBOROUGH R., DMITRIEVA O., HALL-LEW L., ZHAO Y., & BRENIER J. (2007). An acoustic study of real and imagined foreigner-directed speech. *Journal of the Acoustical Society of America*, volume 121(5), p. 3044-3044. DOI: 10.1121/1.4781735

SCARBOROUGH R. & ZELLOU G. (2013). Clarity in communication: “Clear” speech authenticity and lexical neighborhood density effects in speech production and perception. *The Journal of the Acoustical Society of America*, vol. 134(5), p. 3793-3807. DOI: 10.1121/1.4824120

ROUAS J-L., BEPPU M. & ADDA-DECKER M. (2010). Comparison of spectral properties of read, prepared and casual speech in French. In *LREC proceedings*.

RVACHEW S., MATTOCK K., POLKA L., & MÉNARD L. (2006). Developmental and cross-linguistic variation in the infant vowel space: The case of Canadian English and Canadian French. The Journal of the Acoustical Society of America, 120(4), 2250-2259. DOI: 10.1121/1.2266460

WALKER, D. (1984). The pronunciation of Canadian French. University of Ottawa press. DOI: 10.2307/327346

YAEGER, M. (1975). Speaking style: Some phonetic realizations and their significance. *Pennsylvania working paper linguistic change and variation*, volume I, No. 1, US Regional Survey.
# De la possibilité d'un relâchement des voyelles hautes dans les troncations finissant par /v, z, ʒ, ɒ/ en français québécois

Mélanie Lancien¹,²

(1) Section SLI - Université de Lausanne, CH1015 Lausanne, Suisse

(2) Université du Québec à Chicoutimi, QC G7H 2B1 Chicoutimi, Canada
melanie.lancien@unil.ch

## RÉSUMÉ

Le français québécois possède trois voyelles hautes tendues (/i, y, u/), et trois relâchées ([ɪ, ɣ,ʊ]), les relâchées étant décrites comme des allophones des tendues produits en syllabe fermée par une consonne non allongeante (Walker, 1984; Dumas, 1987; entre autres). Cependant Côté (2012) pose l'hypothèse que ce relâchement pourrait survenir dans des troncations finissant par une consonne allongeante (Troncation(_R)). Dans cette étude pilote, nous explorons cette hypothèse. A travers de courts textes (lus par deux locuteurs natifs) nous avons induit ces voyelles en Troncation(_R) ainsi que dans des positions formant des paire minimales (PaireMinimale(_R) / semi-minimales (finissant par une consonne non allongeante - PaireMinimale(_K)) avec les Troncation(_R). Les premières analyses temporelles (ANOVAs) montrent des /i, y, u/ plus courts en Troncation(_R) qu'en PaireMinimale(_R), et une analyse qualitative permet d'observer des variations spectrales entre Troncation(_R), PaireMinimale(_R) et PaireMinimale(_K), notamment à travers les moyennes de F1 et F2 (Hz).

## ABSTRACT

**On the possibility of high vowels' laxing in truncations ended by /v, z, ʒ, ɒ/ in Quebec French.**
Quebec French has three high tense vowels (/i, y, u/), and three high lax vowels ([ɪ, ɣ,ʊ]), the laxed ones being considered as allophones of the tensed ones that arise when the vowel is in a syllable closed by a non-lengthening consonant (Walker, 1984; Dumas, 1987; among others). However, Côté (2012) hypothesizes that this laxing could occur in truncations ending with a lengthening consonant (Truncation(_R)). In this pilot study, we explore this hypothesis. We used short texts (read by two native speakers) to induce high vowels in Truncation(_R) as well as in positions forming minimal (PaireMinimale(_R) / semi-minimal pairs (ending with a non-lengthening consonant - PaireMinimale(_K)) with Truncation(_R). Our first temporal analysis (ANOVAs) show shorter vowels in Truncation(_R) than in PairMin(_R), and a more qualitative analysis makes it possible to observe spectral variations between Truncation(_R), PaireMinimale(_R) and PaireMinimale(_K), in particular through mean F1 and F2 (Hz).

**MOTS-CLÉS** : Français québécois, voyelles, relâchement.

**KEYWORDS** : Quebec French, vowels, laxing.

<figure><img src="image_150.png" /></figure>
# 1 Introduction

## 1.1 Le système vocalique du français québécois

Le français québécois (FQ) possède un système vocalique plus diversifié que celui du français dit « standard ». Plusieurs auteurs, notamment Santerre (1976), Walker (1984), et Côté (2012), ont établi différents inventaires des voyelles du français québécois. Ces inventaires vont de 16 voyelles phonologiques (12 voyelles orales /i, y, u, e, ɛ, ʒ, ø, œ, o, ɔ, a, a/ et quatre nasales /ɔ̃, ̃ɑ, ̃ɛ, ̃œ/) pour Santerre (1976), jusqu'à 23 voyelles contrastives pour Côté (2012). Ces différents systèmes sont synthétisés en FIGURE 1. Malgré des désaccords dans la composition des inventaires, tous ces auteurs s'accordent sur la vaste variation allophonique qui touche ces phonèmes et change leurs caractéristiques spectrales et temporelles drastiquement. En effet, ces phonèmes sont soumis à une forte variation contextuelle : ils se renforcent (allongement, diphtongaison), s'affaiblissent (relâchement, dévoisement, syncope), ou se déplacent sur l'axe de l'antéro-postériorité en fonction du type de syllabe dans laquelle ils se trouvent (fermée/ouverte), du phone fermant la syllabe (consonne allongeante ou non), ainsi que de leur position prosodique (accentuée ou non accentuée).

<figure><img src="image_151.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Systèmes vocaliques du français québécois proposés par Santerre (1976) – en bleu –, Walker (1984) – en vert –, et Côté (2012) – en orange –.</figcaption></figure>

Dans les systèmes présentés en FIGURE 1, on note plusieurs différences, une des plus flagrantes étant l'ajout de quatre diphtongues phonologiques par Côté (2012), cependant nous ne nous attarderons que sur l'une d'entre elles : l'ajout d'une série de voyelles orales hautes relâchées (/ɪ, y, u/) dans le système proposé par Côté (2012). Ces trois phonèmes supplémentaires sont au cœur de la problématique que nous comptons explorer dans cet article.

Dans les travaux de Santerre (1976) et Walker (1984), les voyelles hautes sont au nombre de trois : /i, y, u/, et ces voyelles se relâchent lorsqu'elles sont accentuées et suivies d'une consonne non allongeante (voir la sous-section ci-après pour plus de détails). Cependant les travaux de Côté (2012) militent pour deux séries de voyelles hautes : trois tendues /i, y, u/ et trois relâchées /ɪ, y, u/. L'auteure fait appel à deux arguments principaux : celui de l'acquisition, et celui que nous appellerons « des troncations ». L'argument de l'acquisition du langage se base sur le fait que l'on trouve certaines paires minimales impliquant des tendues et des relâchées, ces paires, par exemple « cool » /ku:l/ et « coule » /kʊl/, impliquant des mots d'emprunt à l'anglais (sur lesquels nous revenons également dans
la sous-section ci-dessous). L'argument de l'auteur repose sur le fait que de telles oppositions phonologiques, chez les enfants, viennent d'une réanalyse lors de l'acquisition du langage, qui implique deux séries de voyelles hautes : des tendues et des relâchées. Le second argument, mobilisant des troncations, repose sur le fait qu'intuitivement une opposition entre un mot contentant une voyelle tendue (ex : « muses » /myz/) et la version tronquée d'un mot qui contenait une voyelle tendue mais dont la troncation contient une voyelle relâchée (ex : « muz » /myz/ pour « musique » /myzik/) serait envisageable. La troncation « muz » /myz/ pour musique contiendrait donc une voyelle relâchée et serait en opposition avec le mot « muse » qui lui contient une voyelle tendue, formant ainsi une paire minimale y/y. Dans cet article, nous proposons d'analyser acoustiquement des troncations du type mentionné de façon à apporter à cette hypothèse une dimension plus expérimentale.

## 1.2 Voyelles hautes et transformations

Dans cet article nous nous intéressons donc aux trois voyelles hautes /i, y, u/. Ce trio est soumis à 6 types de transformations : le relâchement, l'allongement, la diphtongaison, le dévoisement, la syncope, ou l'ouverture. Ici nous nous focalisons principalement sur le phénomène de relâchement (voir Dumas, 1981 ; Walker, 1984 ; Dumas, 1987 ; entre autres).

Le relâchement des voyelles hautes est lié au phénomène d'allongement : les voyelles hautes non allongées sont relâchées en syllabe finale fermée (= syllabe accentuée) et dans certains contextes prétoniques par assimilation régressive (Walker, 1984 ; Yaeger et al., 1977 ; Dumas, 1987 ; Dumas et Boulanger, 1982, Brent, 1971). Concernant les emprunts à l'anglais, McLaughlin, (1986) remarque que pour les emprunts de la première vague, tels que « toune » (de l'anglais « thune ») le relâchement (ou ouverture selon sa terminologie) a également lieu, en revanche pour les emprunts plus récents ce relâchement peut ne pas être d'actualité.

D'un point de vue acoustique : les voyelles tendues /i, y, u/ sont plus courtes et plus périphériques que leur contrepartie relâchée (Gendron, 1966, Paradis, 1985, Martin, 2002, Poliquin, 2006, Arnaud et al., 2011). Les variantes relâchées /i, y, u/ ont également un F1 plus élevé que celui des tendues, et sont légèrement plus centralisées avec un F2 plus bas pour /i/ et /y/ et plus élevé /u/ (Sigouin & Arnaud, 2015 ; MacKenzie & Sankoff, 2010 – les mesures relevées par MacKenzie & Sankoff, 2010 sont résumées en TABLE 1). Dans ces descriptions formantiques, les auteurs n'ont cependant considéré qu'un point de mesure par occurrence (ou une moyenne de plusieurs points) ne permettant pas d'étudier l'évolution en cours de production. Les travaux plus récents, réalisés par Arnaud et al. (2011) sur des logatomes nous apprennent que dans un espace F1xF2 les variantes relâchées se centralisent en cours d'émission alors que les tendues se déplacent en périphérie.

<table><caption>TABLE 2 : Résumé des valeurs moyennes de F1 (Hz) et F2 (Hz) relevées par MacKenzie & Sankoff (2010, p94) pour les voyelles tendues (/i, y, u/) et relâchées ([iC, yC, uC]) du français québécois.</caption><thead><tr><th></th><th>[iC]</th><th>/i/</th><th>[yC]</th><th>/y/</th><th>[uC]</th><th>/u/</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1 (Hz)</td><td>458</td><td>381</td><td>441</td><td>378</td><td>457</td><td>367</td></tr><tr><td>F2 (Hz)</td><td>1994</td><td>2343</td><td>1739</td><td>1939</td><td>1270</td><td>971</td></tr><tr><td>N</td><td>153</td><td>168</td><td>159</td><td>145</td><td>160</td><td>153</td></tr></tbody></table>
Dans cet article nous revenons sur l'hypothèse de Côté (2012:243): « I could not find actual exemples [...] but a form such as [myz] for *musique* is quite conceivable [...] in opposition to *muse* 'muse' [my:z]. ». Notre but sera de créer des situations dans lesquelles les types de formes mentionnées par Côté (2012) (e.g. « muz- » pour « musique » en opposition à « une muse ») sont utilisées par des locuteurs du français québécois. Par la suite nous analyserons acoustiquement les voyelles produites de façon à mettre en évidence de potentielles différences temporelles ou spectrales qui pourraient alimenter l'hypothèse de Côté (2012) et montrer un relâchement des voyelles dans les troncations finissant par une consonne allongeante.

# 2 Méthodologie

## 2.1 Protocole expérimental

Pour cette étude nous avons choisi d'induire différents types de troncations via de courts textes à lire. En tout 72 textes ont été lus par un locuteur montréalais (40ans) et un locuteur saguenéen (27 ans). Les types de textes utilisés sont présentés et résumés en TABLE 2. Les données ont été enregistrées en chambre sourde grâce à un Tascam HD-P2 et un micro serre-tête Sure SM-10A (dynamique, cardioïde).

<table><caption>TABLE 2 : Résumé des formes proposées par le protocole expérimental.</caption><thead><tr><td>Exemple de texte</td><td>Type de forme</td><td>Nombre</td></tr></thead><tbody><tr><td>Michel arrive au travail. Il ne voit personne dans les bureaux. [...] il se dit : A matin c'est vide au bur-</td><td>Troncations finissant par /v, z, Z, R/ (Troncation(_R))</td><td>19 textes</td></tr><tr><td>Le « bijam » est un instrument de musique moldave. Lucie prend des cours de bijam. Elle arrive en retard et dit au professeur : J'm'excuse, j'suis en retard pour le bij-</td><td>= ci-dessus mais avec des non-mots (Troncation(_R))</td><td>15 textes</td></tr><tr><td>Max et sa famille vont à l'église. Son fils lui demande quelle est la robe bizarre que porte le curé. Il lui répond : Ici les curés portent la bure</td><td>Mots entiers formant des paires minimales avec Troncation(_R) (noté PaireMinimale(_R))</td><td>18 textes</td></tr><tr><td>Mathilde va chez le fleuriste avec sa mère. Elles veulent des tulipes pour le salon. Mathilde demande à sa mère : J'aimerais des roses avec les tul-</td><td>Troncations se terminant par une consonne non allongeante (Troncation(_K))</td><td>10 textes</td></tr><tr><td>Martin et Lise essaient de coudre une robe. Martin dit à Lise : J'aimerais ça qu'on mette du tulle</td><td>Mots entiers formant des paires minimales avec les Troncation(_K) (PaireMinimale(_K))</td><td>10 textes</td></tr></tbody></table>
En plus de la lecture du texte, chaque locuteur a dû répéter les mots cibles hors contexte, nous permettant ainsi d'avoir une répétition en isolation et une répétition en contexte. Dans tous les textes, la troncation cible était le dernier mot d'une phrase de 7-8 syllabes, de façon à lui assurer une position accentuée et donc à garantir la possibilité d'action de la règle de relâchement. Nous avons donc pu comparer les voyelles /i, y, u/ dans 6 contextes phonologiques différents, et pour la position (_R) dans des mots et des non mots. Pour exemplifier : nous avons pu comparer les /y/ de "muz-" (Troncation(_R)), "musique" (MotEntier(_R)), "muses" (PaireMinimale(_R)), "buch-" (Troncation(_K)), "bucher" (MotEntier(_K)), "buches" (PaireMinimale(_K)).

## 2.2 Données recueillies

En FQ, les voyelles hautes sont également sujettes à des apocopes et des dévoisements, ainsi, toutes les voyelles prévues n'ont pas nécessairement été produites, et toutes les voyelles produites n'ont pas pu être conservées pour l'analyse (dû à l'absence de F1 pour les voyelles soufflées). Au total, 84 /i/, 90 /u/ et 79 /y/ ont été examinés pour le locuteur montréalais, et 82 /i/, 81 /u/, et 71 /y/ pour le locuteur saguenéen. La TABLE 3 ci-dessous récapitule le nombre de phones conservés pour l'analyse dans chaque position prosodique, pour chaque classe de mot, pour le locuteur saguenéen et pour le locuteur montréalais.

<table><caption>TABLE 3 : Résumé des données conservées pour l'analyse (à gauche de la barre verticale le nombre pour le locuteur saguenéen et à droite celui pour le locuteur montréalais)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Position<br>Prosodique</th><th colspan="7">Type</th><th rowspan="2">Total</th></tr><tr><th>MotEntier(_K)</th><th>MotEntier(_R)</th><th>PaireMin(_K)</th><th>PaireMin(_R)</th><th>Troncation(_K)</th><th>Troncation(_R)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Isolation</td><td>9 | 10</td><td>32 | 34</td><td>11 | 11</td><td>15 | 17</td><td>10 | 9</td><td>26 | 34</td><td>103 |<br>115</td></tr><tr><td>Phrase</td><td>12 | 13</td><td>48 | 50</td><td>12 | 11</td><td>18 | 23</td><td>10 | 10</td><td>31 | 31</td><td>131 |<br>138</td></tr><tr><td>Total</td><td>21 | 23</td><td>80 | 84</td><td>23 | 22</td><td>33 | 40</td><td>20 | 19</td><td>57 | 65</td><td>234 |<br>253</td></tr></tbody></table>

## 2.3 Traitement des données

Les données enregistrées ont été transcrites orthographiquement sous Praat, puis alignées grâce à la version québécoise de l'outil d'alignement SPPAS (Lancien et al., à paraître). La segmentation des voyelles cibles a été corrigée manuellement lorsque nécessaire (en prenant pour repère les débuts et fins des formants supérieurs). Suite à cela, un script Praat a permis d'extraire les moyennes de F1, F2, et F3, leurs valeurs aux cinq cinquièmes de phone, ainsi que la durée de chaque voyelle ciblée. Ces mesures nous ont permis de calculer les mesures de compacité F1-F2, compacité F2-F3, distance entre le début et la fin de la voyelle dans un espace F1\*F2 et dans un espace F1\*F2\*F3 (√(f1\_80% - f1\_20%)² + (f2\_80% - f2\_20%)² ; et √(f1\_80% - f1\_20%)² + (f2\_80% - f2\_20%)² + (f3\_80% - f3\_20%)²).
## 2.4 Analyse des données

Pour analyser les données recueillies nous avons choisi de les diviser en plusieurs sous-groupes en fonction du locuteur, de la catégorie vocalique (/i, y, u/) et de la position prosodique (à savoir : en position isolée / dans une phrase), nous laissant ainsi avec 12 sous-groupes. Nous avons réalisé une ANOVA pour chacun de ces sous-groupes et pour chaque indice acoustique cité ci-dessus. L'indice acoustique était la variable dépendante, et la variable indépendante fixe était la classe de mot (Troncation(_R), MotEntier(_R), PaireMinimale(_R), Troncation(_K), MotEntier(_K), PaireMinimale(_K)).

# 3 Résultats

Dans un premier temps nous nous focaliserons sur les résultats concernant les différences entre les voyelles en Troncation(_R) – où la voyelle devrait être relâchée selon l'hypothèse que nous testons – et en PaireMinimale(_R) – où la voyelle devrait être tendue –, puis nous mettrons en relief ces résultats par des comparaisons plus qualitatives entre les trois classes Troncation(_R), PaireMinimale(_R), et PaireMinimale(_K).

Pour les trois voyelles hautes chez nos deux locuteurs, les ANOVAs montrent uniquement des différences significatives de longueur entre les classes testées, et notamment entre les voyelles en PaireMinimale(_R) et en Troncation(_R), indiquant que les voyelles dans la troncation se terminant par une consonne allongeante sont plus courtes que leur homologue en mot monosyllabique se terminant par une consonne allongeante<fnref n="1" />. Cependant, l'absence de significativité pour les mesures spectrales pourrait être liée au peu de données recueillies et à la forte variation formantique liée aux segments précédant et suivant la voyelle, nous avons donc choisi de rapporter les différences observées qualitativement dans les mesures formantiques effectuées.

### 3.1 Le locuteur saguenéen

Dans les productions du locuteur saguenéen, on ne trouve que très peu de différences entre les valeurs de F1 et F2 en Troncation(_R) et en PaireMinimale(_R), indiquant que la qualité des deux voyelles est très proche. Cependant si l'on examine les différences de F1 et F2 entre les voyelles /i/ et /y/ en classes Troncation(_R), PaireMinimale(_R), et PaireMinimale(_K), on remarque que la classe Troncation(_R) se situe presque systématiquement entre les deux autres. Bien que les ANOVAs n'aient montré aucune différence significative entre ces trois groupes pour les deux premiers formants, on peut donc tout de même noter une tendance des voyelles en Troncation(_R) à se situer à mi-chemin entre les voyelles relâchées et les voyelles tendues (ce positionnement n'est pas observé pour les formants des /u/, notamment à cause d'une plage de variation très forte des formants dans toutes les classes). Ces observations sont congruentes avec les indices de relâchement mis en évidence par la littérature, à savoir un F1 plus élevé et un F2 plus bas pour les relâchées que pour les tendues. Ces variations sont visibles en FIGURE 3. Ce pattern se retrouve également dans les mesures de

<footnote n="1">¹ Pour des raisons d'espace nous n'avons pas pû insérer les tableaux présentant les résultats statistiques de toutes nos ANOVAs</footnote>
distance F1-F2 et F2-F3, ainsi que dans les trajectoires des formants dans un espace F1\*F2 et dans un espace F1\*F2\*F3 (dans une moindre mesure, surtout pour les /y/).

<figure><img src="image_152.png" /></figure>

FIGURE 3 : Boîtes à moustaches représentant la dispersion des variations de F1 (à droite) et F2 (à gauche) en Hz pour les voyelles /i/ et /y/ dans les classes Troncation(_R) (en bleu), PaireMinimale(_R) (en vert), et PaireMinimale(_K) (en saumon) pour les données du locuteur saguenéen.

## 3.2 Le locuteur Montréalais

Pour le locuteur montréalais, nous observons le même type de résultats que précédemment. Bien qu'aucune différence ne soit significative, on peut noter une tendance des voyelles en Troncation(_R) à se situer à mi-chemin entre les voyelles relâchées (PaireMinimale(_K)) et les voyelles tendues (PaireMinimale(_R)), avec des F1 plus hauts et des F2 plus bas en Troncation(_R) qu'en PaireMinimale(_R). Ces variations sont visibles en FIGURE 4. Ce pattern se retrouve également dans les mesures de distance F1-F2 et F2-F3, mais pas dans les trajectoires des formants dans un espace F1\*F2 et dans un espace F1\*F2\*F3.

<figure><img src="image_153.png" /></figure>
FIGURE 4 : Boîtes à moustaches représentant la dispersion des variations de F1 (à droite) et F2 (à gauche) en Hz pour les voyelles /i/ et /y/ dans les classes Troncation(_R) (en bleu), PaireMinimale(_R) (en vert), et PaireMinimale(_K) (en saumon) pour les données du locuteur montréalais.

# 4 Discussion et conclusions

Dans cette expérience nous avons tenté d'induire des formes tronquées de mots ayant pour noyau une voyelle haute directement suivie par une consonne allongeante dans le but de tester l'hypothèse avancée par Côté (2012). Cette hypothèse, qui s'oppose à l'interprétation classique du relâchement faite par la phonologie (à savoir : les voyelles hautes tendues se relâchent lorsqu'elles sont en syllabe fermée par une consonne non allongeante et accentuées), pose la possibilité d'un relâchement des voyelles hautes dans les formes tronquées susmentionnées. Ce relâchement « irrégulier » est mobilisé par l'auteur comme un argument en faveur de la classification des voyelles hautes relâchées comme des phonèmes du français québécois et non plus seulement comme des allophones des voyelles hautes tendues.

Nous avons induit les formes ciblées par la lecture de petits textes mettant en scène l'utilisation de ces troncations. Ces textes, lus par un locuteur montréalais et un locuteur saguenéen, ont ensuite permis l'analyse des propriétés acoustiques des voyelles hautes, notamment par la comparaison de troncations finissant par /k, v, z, ʒ/ à des mots complets monosyllabiques formant des paires minimales avec ces troncations et finissant soit par une consonne allongeante (dans ces cas, la voyelle est supposée être tendue) ou par une consonne non allongeante (dans ces cas, la voyelle est supposée être relâchée).

Si les résultats des ANOVAs ont montré des voyelles significativement plus courtes dans les Troncation(_R) que dans les PaireMinimale(_R) – le raccourcissement des voyelles étant caractéristique du relâchement selon Martin (2002) mais pas selon Arnaud (2011) – on ne remarque cependant rien de significatif sur le plan spectral (ce qui peut aisément s'expliquer par le peu d'occurrences analysées et la forte variabilité de nos données). Il reste tout de même intéressant de noter que, d'un point de vue qualitatif, l'observation des moyennes et de la variance de F1 et F2 (Hz) ainsi que des mesures de distance entre F1 et F2, F2 et F3, et des mesures dynamiques en 2D et 3D a montré un positionnement général des voyelles prononcées en Troncation(_R) entre celles prononcées en PaireMinimale(_R) et PaireMinimale(_K), avec des indices caractéristiques d'un possible relâchement (tels qu'un F1 plus haut et un F2 plus bas). En somme, si le /y/ de « muz- » n'est pas aussi relâché que celui de « mute » (/myt/), il n'en reste pas moins qu'il n'est pas pour autant aussi tendu que celui de « muse » (/myz/).

À ce stade, il est impossible d'établir une conclusion stable sur la qualité des voyelles hautes dans les troncations finissant par une consonne allongeante. Les différences observées ici montrent cependant qu'il serait intéressant d'analyser ce phénomène à plus grande échelle : plus de locuteurs et plus d'occurrences nous permettraient d'obtenir un meilleur profilage spectral des voyelles dans les formes induites par notre protocole. Il nous paraît également impératif de croiser les analyses acoustiques avec des analyses perceptives. Les prochaines étapes de ces travaux seront donc de prolonger la collecte des données, ainsi que de construire un test AXB ayant pour stimuli les données récoltées pour notre analyse acoustique. Ainsi nous pourrons répertorier les voyelles perçues comme relâchées/tendues dans les formes tronquées (mais aussi dans les formes en (_K), puisque le
relâchement n’est pas systématique) et pourrons observer plus finement les caractéristiques spectrales et temporelles de ces voyelles.

Références

ARNAUD V., SIGOUIN C., & ROY J. P. (2011). Acoustic Description of Quebec French High Vowels: First Results. In the proceedings of *ICPhS* (p. 244-247).

BRENT E. (1971). *Canadian French: a synthesis* (Doctoral dissertation, Cornell University).

CEDERGREN H. & SIMONEAU L. (1985). La chute des voyelles hautes en français de Montréal : « As-tu entendu la belle syncope ? ». In Lemieux M., Cedergren H., et Coll. réd. *Les tendances dynamiques du français parlé à Montréal*. Montréal : Office de la langue française, vol. 1, p. 57-144

CÔTÉ, M-H. (2012). Laurentian French (Quebec): extra vowels, missing schwas and surprising liaison consonants. In R. Gess, C. Lyche & T. Meisenburg (éds), *Phonological variation in French: Illustrations from three continents*. Amsterdam: John Benjamins, 235-274. DOI: 10.1075/silv.11.13cot

DUMAS D. (1981). Structure de la diphtongaison québécoise. *Canadian Journal of Linguistics/Revue canadienne de linguistique*, vol. 26(1), p. 1-61. DOI: 10.1017/S0008413100023513

DUMAS D. & BOULANGER A. (1982). Les Matériaux d'origine des voyelles fermées du français Québécois. *Revue québécoise de linguistique*, vol. 11(2), p. 49-72. DOI: 10.7202/602487ar

DUMAS D. (1987). *Nos façons de parler*. Presses de l'Université du Québec. ISBN 978-2-7605-0445-5

GENDRON J. D. (1966). Contribution à l'étude du français rural parlé au Canada. *Travaux de Linguistique et de Littérature*, vol. 4, p. 173-189.

MARTIN P. (2002). Le système vocalique du français du Québec. De l'acoustique à la phonologie. *La linguistique*, vol. 38(2), p. 71-88. DOI: 10.3917/ling.382.0071

MACKENZIE L. & SANKOFF G. (2010). A quantitative analysis of diphthongization in Montreal French. *University of Pennsylvania Working Papers in Linguistics*, vol. 15(2).

MCLAUGHLIN A. (1986). Une (autre) analyse de la distribution des variantes des voyelles hautes en français montréalais in Etudes de phonologie historique du français québécois. *Revue québécoise de linguistique théorique et appliquée*, vol. 5(4), p. 21-60.

PARADIS C. (1985). *An Acoustic Study of Variation and Change in the Vowel System of Chicoutimi and Jonquiere* (Quebec) (Doctoral dissertation, Graduate School of Arts and Sciences, University of Pennsylvania).

POLIQUIN, G. C. (2006). *Canadian French vowel harmony* (Doctoral dissertation).

SANTERRE, L. (1976). Voyelles et consonnes du français québécois populaire. In *Identité culturelle et francophonie dans les Amériques*, volume 1, p. 21-36, PUL Québec.

SIGOUIN C. & ARNAUD V. (2015). Quebec French close vowels in lengthening contexts: tense, lax or diphthongised? An acoustic study. In the proceedings of *ICPhS*.

WALKER, D. (1984). The pronunciation of Canadian French. University of Ottawa press. DOI: 10.2307/327346

YAEGER M., CEDERGREN H., & SANKOFF D. (1977). Harmonie et conditionnement consonantique dans le système vocalique du français parlé à Montréal. *Phonologie et Société*, ed. by H. Walter. Paris : Didier. DOI:10.2307/413342
# Paramètres acoustiques et phonétiques dans la parole parkinsonienne avant et après traitement LSVT LOUD®

Maëlle Le Cerf¹, Emmanuel Ferragne²

(1) UFR Santé, Université de Franche-Comté, 25000 Besançon

(2) Laboratoire de Phonétique et Phonologie, UMR 7018, CNRS/Univ. Sorbonne Nouvelle
maellelecerf@orange.fr, emmanuel.ferragne@u-paris.fr

## RÉSUMÉ

**Objet** : Notre recherche examine l'effet du Lee Silverman Voice Treatment (LSVT LOUD®) sur l'aire et la position de l'espace vocalique, la fréquence fondamentale (f0), les paramètres de qualité de voix, le débit de parole, le temps maximum phonatoire (TMP) et le ressenti de handicap vocal chez des patients francophones atteints de la maladie de Parkinson. **Méthode** : Un même protocole a été proposé en prétest et post-test à 12 patients parkinsoniens. **Résultats** : En post-test, nous observons une descente significative de l'espace vocalique, une différence de f0 entre la parole lue et la parole spontanée, une amélioration significative des paramètres de qualité de voix (*jitter*, *shimmer*, *HNR*) et du ressenti de handicap vocal. Le débit de parole des patients est maintenu, le TMP subit un effet de l'exercice.

## ABSTRACT

**Acoustic and phonetic parameters in parkinsonian speech before and after LSVT LOUD®**

**Purpose:** Our research examines the effect of the Lee Silverman Voice Treatment (LSVT LOUD®) on the area and position of the vowel space, fundamental frequency (f0), voice quality parameters, speech rate, maximum phonation time (MPT) and patient-perceived vocal handicap in French-speaking patients with Parkinson's disease. **Method:** The same protocol was proposed in pre-test and post-test to 12 Parkinsonian patients. **Results:** In post-test, we observed a significant lowering of the vowel space, a difference of f0 between read speech and spontaneous speech, a significant improvement in voice quality parameters (*jitter*, *shimmer*, *HNR*) and perceived vocal handicap. The patients' speech rate is maintained, the MPT shows an effect of exercise.

**MOTS-CLÉS** : Maladie de Parkinson, dysarthrie, LSVT LOUD®, analyse acoustique

**KEYWORDS:** Parkinson's disease, dysarthria, LSVT LOUD®, acoustic analysis

<figure><img src="image_154.png" /></figure>
# 1 Introduction

La maladie de Parkinson (MP) est la deuxième maladie neuroévolutive la plus fréquente en France. Affectant environ 1% de la population de plus de 65 ans, elle est la cause majeure de handicap chez les personnes âgées (Inserm, 2015). L'évolution de cette maladie chronique est lente ; le but pour les personnes atteintes est de conserver leur autonomie le plus longtemps possible. Le parcours de soins du patient parkinsonien est multiple et se déploie autour d'un axe principal : l'éducation thérapeutique. La prise en charge orthophonique recommandée par la Haute Autorité de Santé (HAS) est un entraînement intensif grâce au traitement LSVT LOUD® (HAS, 2016).

La dysarthrie est un trouble de l'exécution motrice de la parole, dont l'origine est une lésion du système nerveux central ou périphérique. Dans la MP, elle est qualifiée d'hypokinétique et couvre un tableau clinique large où la respiration, la phonation, l'articulation, les résonances et la prosodie peuvent être touchées. Le schéma hyporespiratoire a pour conséquences une réduction du temps maximum phonatoire (TMP), et une diminution significative du nombre de syllabes produites par expiration. Le débit de parole des patients parkinsoniens a tendance à être plus rapide, en lien avec un contrôle articulatoire dégradé en fin d'énoncés (Liu et al., 2019). Plusieurs paramètres de la voix sont modifiés. La hauteur est impactée, due à une rigidité du muscle crico-thyroïdien, et à une réduction de la pression sous-glottique (Robert & Spezza, 2005). L'empan de la fréquence fondamentale est diminué, ce qui conduit à qualifier subjectivement la voix de « monotone » (Liu et al., 2019). Les études ne trouvent pas de consensus quant aux changements de la hauteur de la voix dans la MP (Ghio et al., 2014). L'hypophonie parkinsonienne est due à une mauvaise coordination du vibrateur laryngé, et une diminution des volumes d'air expirés. Les mesures de l'instabilité de la hauteur (jitter) et de l'intensité (shimmer) augmentent dans la parole parkinsonienne (Jiménez-Jiménez et al., 1997). La détérioration de la fonction laryngée donne lieu à un timbre dit « éraillé » ou « soufflé », typiquement caractérisé par l'ajout de bruit dans le signal acoustique, qu'il est possible de quantifier en examinant la diminution du *harmonic-to-noise ratio* – *HNR* (Yücetürk et al., 2002). L'altération des voyelles dans la MP est caractérisée par un déplacement de l'espace vocalique vers le haut, le formant F1 étant réduit du fait de l'aperture diminuée des voyelles (Audibert & Fougeron, 2012). L'ensemble de ces troubles engendre une perte d'intelligibilité, exacerbant l'impact psychosocial de la dysarthrie (Atkinson-Clement et al., 2019). L'évaluation du handicap vocal grâce au Voice Handicap Index (VHI) permet de connaître l'impact des troubles sur la qualité de vie des patients, et de juger de l'efficacité des pratiques thérapeutiques.

La dopathérapie et la stimulation cérébrale profonde apportent des effets bénéfiques sur les troubles moteurs, mais les effets sont parfois insatisfaisants sur la parole (Brabenec et al., 2017). La rééducation orthophonique LSVT LOUD® apparaît être une alternative à ces traitements. Elle cible le calibrage de l'intensité vocale adaptée aux situations de parole (Ramig et al., 2001). Bien que les échantillons de patients des études menées soient trop faibles pour soutenir ou réfuter un type de rééducation orthophonique par rapport à un autre (Herd et al., 2012), la HAS considère ce protocole « comme la méthode de référence » (HAS, 2016, p. 54). L'essai clinique randomisé de Ramig et al. (2018) constitue à ce jour la meilleure preuve d'efficacité du traitement. Seize séances d'une heure,
en 4 semaines, permettent aux patients d'utiliser une parole forte (90dB) en entraînement, pour parler à intensité normale (60dB) en spontané. L'apprentissage et la répétition des exercices ont des effets neuroplastiques prouvés (Liotti et al., 2003 ; Narayana et al., 2010).

Plusieurs études ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de cette pratique. D'une part, l'intensité est améliorée de façon significative à long terme (+24 mois) sur des voyelles prolongées (Wight & Miller, 2015). Cette amélioration n'est pas significative pour les tâches de lecture et de monologue. Les paramètres acoustiques se rapprochent de la parole non pathologique, à travers un élargissement du triangle vocalique (Sapir et al., 2007). L'évolution de ces paramètres permet une amélioration de l'intelligibilité de phrases (Cannito et al., 2012). D'autre part, des effets annexes sont relevés : réduction des troubles de la déglutition et réduction de l'hypomimie (El Sharkawi et al., 2002 ; Spielman et al., 2003). Enfin, le ressenti de handicap vocal est amélioré, jusqu'à 12 mois post-traitement (Wight & Miller, 2015). L'étude de la parole dite « pathologique » est à ce jour un sujet de recherche commun entre phonéticiens et cliniciens. La dysarthrie hypokinétique fait l'objet de nombreux travaux pour établir de façon objective l'impact des troubles respiratoires, vocaux, prosodiques et articulatoires engendrés par la MP, sur la qualité de la voix et la parole des patients. L'effet du traitement LSVT LOUD® sur certaines variables manque toutefois d'études. Nous proposons donc d'étudier des variables acoustiques et phonétiques, et d'analyser l'effet que ce traitement a sur des patients francophones atteints de la MP. Ainsi, d'après les résultats issus des précédentes recherches, et à condition d'un suivi assidu du protocole par les patients, une prise en charge LSVT LOUD® devrait avoir un effet bénéfique sur les altérations vocales et articulatoires.

## 2 Expérience

12 patients atteints de la MP ont participé à notre étude : 3 femmes et 9 hommes, âgés de 49 à 80 ans. Les patients étaient admis au Centre de Rééducation Fonctionnelle de Quingey (Franche-Comté, France) pour suivre un programme de rééducation LSVT LOUD® dispensé par les deux orthophonistes de l'établissement. Tous les patients ont été enregistrés à 2 reprises avec le même protocole : quelques heures/jours avant le début de leur rééducation, puis 5 semaines plus tard, le jour de leur sortie du centre. Les enregistrements se sont déroulés de janvier à décembre 2019.

Les patients ont été invités à converser pendant 2 minutes, à lire un extrait de 39 mots issu du *Petit Prince* (Saint-Exupéry), contenant les dix voyelles orales du français, et à produire 3 /a/ tenus (le patient n°2 n'a pas accompli cette tâche). Enfin, les scores au questionnaire VHI ont été recueillis. Les données ont été enregistrées à des heures identiques entre le prétest et le post-test, en début de journée, dans un même bureau. Le signal audio a été acquis au moyen d'un microphone USB Audio-Technica AT2020 placé à environ 30 centimètres de la bouche des patients, relié à un ordinateur portable fonctionnant sur batterie. Les signaux étaient enregistrés via le logiciel ROCme! (Ferragne et al., 2012). Les patients étaient assis sur une chaise, face à l'écran de l'ordinateur posé sur une table.
Pour l'échantillon conversationnel, les tours de parole du patient ont été segmentés manuellement sur le logiciel Praat. Cet enregistrement nous a permis d'analyser le débit de parole moyen en nombre de syllabes par seconde, et les valeurs moyennes de la f0 en demi-tons par rapport à 1 Hz, et son écart-type. Nous avons mesuré ces mêmes valeurs de fréquences grâce à l'extrait de lecture de texte. De plus, nous avons segmenté et étiqueté manuellement les 52 voyelles du texte avec Praat, en se basant sur la présence des bandes formantiques dans le spectrogramme. L'estimation des valeurs du milieu temporel des formants a été mesurée de façon semi-automatique, après ajustement manuel des valeurs de fréquence estimées aux pics d'énergie visibles sur le spectrogramme. Ainsi, nous avons représenté les enveloppes convexes des triangles vocaliques et estimé l'aire du triangle vocalique. Chaque tenue vocalique a été segmentée manuellement. La valeur moyenne du TMP a été mesurée, ainsi que les valeurs de *jitter*, *shimmer* et *HNR* à l'aide d'un script.

## 3 Résultats

Nous anticipions un déplacement de l'espace vocalique vers les fréquences élevées dans sa représentation conventionnelle avec axes de F1 et F2 inversés, du fait de l'augmentation du formant F1, grâce au traitement LSVT LOUD®. La FIGURE 1 illustre cette augmentation de F1. L'analyse des valeurs du F1 moyen montre un effet bénéfique significatif ($t = -7,61 ; df = 11 ; p < 0,01$) du traitement, entraînant la descente de l'espace vocalique.

<figure><img src="image_155.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Superposition des enveloppes convexes (Hz), selon chaque test</figcaption></figure>

Nous anticipions un agrandissement de l'espace vocalique par augmentation de l'aire des enveloppes convexes. La comparaison des valeurs des aires entre pré- et post-test ne renvoie pas de résultats significatifs ($t = -0,50 ; df = 11 ; p > 0,05$).

<footnote n="1">1. Scripts disponibles à cette adresse : https://github.com/emmanuelferragne/CminR-Praatik.</footnote>
Nous anticipions une augmentation du f0 moyen dans les deux modalités de parole (lecture et parole spontanée), suite au traitement LSVT LOUD®. Les résultats de notre étude calculés par un modèle linéaire mixte ayant comme facteurs fixes la modalité (lecture vs spontané) et le test (pré vs post), et le participant comme facteur aléatoire, montrent une augmentation significative (*p* < 0,01) de f0 en tâche de lecture, mais pas de différence significative f0 moyen en tâche de parole spontanée après le traitement. L'écart-type à la moyenne de f0 subit un effet de la parole : l'écart-type est significativement plus élevé pour la tâche de lecture (*p* < 0,05).

Concernant la qualité de voix, nous anticipions une diminution du *jitter* et du *shimmer*, et une augmentation du *HNR* suite au traitement LSVT LOUD®. Les résultats relevés par t-test appariés montrent un effet significatif bénéfique du traitement pour chacun des paramètres : *jitter* (*t* = -3,44 ; *df* = 10 ; *p* < 0,01), *shimmer* (*t* = -5,81 ; *df* = 10 ; *p* < 0,01), *HNR* (*t* = 4,54 ; *df* = 10 ; *p* < 0,01). La FIGURE 2 illustre les valeurs normalisées de ces paramètres de la qualité de voix.

<figure><img src="image_156.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Valeurs normalisées des paramètres de qualité de voix, selon le test</figcaption></figure>

Pour étudier l'effet du traitement sur le ressenti de handicap vocal des patients, nous anticipions que le score obtenu au VHI diminuerait en post-test. Les résultats obtenus par t-test apparié évoquent un effet positif significatif du traitement LSVT LOUD® du score global (*t* = -3,08 ; *df* = 11 ; *p* < 0,05) et de chacun des sous-domaines étudiés : émotionnel (*t* = -2,63 ; *df* = 11 ; *p* < 0,05), physique (*t* = -2,65 ; *df* = 11 ; *p* < 0,05) et fonctionnel (*t* = -3,71 ; *df* = 11 ; *p* < 0,01). Ce ressenti étant propre à chaque individu, nous proposons une étude individuelle par comparaison des scores globaux : d'après Jacobson *et al.* (1997), une baisse de 18 points au score global signe une diminution bénéfique significative du ressenti de handicap, représentée en FIGURE 3. Chaque barre fléchée indique la diminution, ou l'augmentation (n°7 et 11), du score global au VHI pour chaque patient.
<figure><img src="image_157.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Évolution du score global entre le post-test et le prétest, pour chaque patient</figcaption></figure>

Enfin, notre étude ne met pas en évidence des effets significatifs pour l'analyse du débit (d'après un t-test, *t* = 0,91 ; *df* = 454,34 ; *p* > 0,05) et du TMP (d'après un t-test apparié, *t* = -1,00, *df* = 10, *p* > 0,05) suite au traitement LSVT LOUD® chez les patients étudiés. Le débit propre à chaque locuteur est globalement maintenu. Le TMP subit un effet de l'exercice : les tenues vocaliques demandées par la LSVT LOUD® imposent trois paramètres indissociables : intensité, durée et qualité. Le travail de la variation de hauteur se pratique sur des /a/ tenus, aigus et graves mais de durées limitées : 5 à 10 secondes. Lors de l'évaluation réalisée en post-test, la majorité des patients a demandé une reformulation de consigne pour le TMP : par exemple « aigu ou grave ? », ou encore « je le fais fort ? ». Ainsi, ce stimulus étant utilisé pour deux consignes différentes en rééducation, il est probable que certains patients ont hésité à faire durer leurs /a/. Cet effet de l'exercice n'est cependant pas retrouvé dans la littérature, qui fait état d'une augmentation du TMP grâce au traitement LSVT LOUD® (Ramig *et al.*, 1995).

# 4 Discussion

L'évaluation du handicap vocal ressenti par le patient permet, en clinique, d'adapter au mieux la prise en charge. Notre étude rapporte un effet significatif du traitement LSVT LOUD® sur le score global obtenu au VHI. Toutefois, lorsque nous comparons chaque patient à lui-même, seuls 5 patients sur les 12 ont un ressenti significativement amélioré par rapport au prétest. Ainsi, ces
résultats nous amènent à nous questionner sur la plainte vocale non systématique des patients parkinsoniens. D'une part, une évaluation de la plainte liée à la parole peut sembler plus adaptée pour certains patients. La version française du Speech Handicap Index (SHI) existe et peut être un outil fiable et sensible pour compléter l'évaluation de la plainte des patients (Degroote et al., 2012). D'autre part, la plainte vocale (ou de parole) peut émerger au cours de la rééducation, et contribuer à la prise de conscience des troubles.

Les paramètres objectifs de qualité de voix (jitter, shimmer, HNR) sont altérés dans la parole parkinsonienne (Jiménez-Jiménez et al., 1997 ; Yücetürk et al., 2002). Les résultats de notre étude montrent que ces mêmes paramètres sont significativement améliorés grâce au traitement LSVT LOUD®. Ce constat nous amène à conclure qu'une meilleure stabilité de la fréquence et de l'amplitude de vibration des cordes vocales participe à retrouver le caractère naturel de la voix, objectif premier de la prise en charge orthophonique des dysarthries.

Le groupe de patients parkinsoniens d'Audibert & Fougeron (2012) se distingue des autres sujets dysarthriques de l'étude par une réduction de F1, les voyelles étant produites de façon plus fermée. Les résultats de notre étude montrent que le traitement LSVT LOUD® permet une augmentation de F1 rapprochant ainsi la production des voyelles de celle de la parole normale. Ce constat nous amène à penser que l'entraînement permet une augmentation de la mobilité des articulateurs : l'aperture buccale s'en trouve modifiée et les voyelles sont produites de façon plus ouverte. Sapir et al. (2007) objectivent une augmentation de l'aire de l'espace vocalique grâce au traitement LSVT LOUD®. Les résultats de notre étude ne rapportent pas d'augmentation significative de l'aire de l'espace vocalique. Celle-ci est notable pour certains patients, mais n'est pas généralisable à l'ensemble de la population étudiée, ce qui nous amène à conclure sur le caractère nécessairement individuel de cette mesure. Il est à noter que les mesures effectuées diffèrent entre les 2 études : Sapir et al. (2007) utilisent seulement les voyelles /a/, /i/ et /u/ ; notre étude prend en compte l'ensemble des voyelles du système vocalique français au sein d'un texte lu, subissant alors l'effet de coarticulation évident.

D'après Ramig et al. (1995), le f0 moyen n'augmente pas de façon significative grâce au traitement LSVT LOUD®. Les résultats de notre étude n'apportent pas de résultats significatifs de l'évolution de f0 moyen en parole spontanée entre les tests. Sapir et al. (2007) évoquent une différence des résultats pour une même variable, selon la tâche proposée : le f0 moyen augmente pour la tâche de lecture, mais pas pour la tâche de parole spontanée. Notre étude retrouve cette dissociation significative entre les tâches de parole. En effet, la lecture est une tâche différente de la parole spontanée qui amène, chez tous les types de locuteurs, un comportement de performance vocale qui fait augmenter f0 (Ghio et al., 2014). De plus, il existe un décalage entre la perception interne qu'a le patient parkinsonien de son mouvement, et la réelle production motrice. Ainsi, l'ajustement explicite de la hauteur à la situation de lecture est plus aisé qu'un ajustement automatique dégradé par la maladie. L'étude de Ramig et al. (1995) évoque une augmentation significative de l'écart-type de f0 dans la tâche de monologue. Nous retrouvons cette augmentation de l'écart-type de f0, seulement sur la tâche de lecture. Ce constat peut être le résultat de la demande implicite de « mettre le ton » lors d'une lecture à voix-haute, et du passage au style direct proposé dans notre stimulus.
# 5 Conclusion

Les résultats présentés dans cette étude contribuent à élargir les connaissances dans le domaine de l'étude phonétique de la parole pathologique et notamment, de l'effet qu'a la LSVT LOUD® sur la parole de patients parkinsoniens francophones. Même si les différences interindividuelles sont patentes (effets de l'âge et du sexe), la position du triangle vocalique et les paramètres de qualité de voix tendent à se rapprocher de la parole normale. L'éducation thérapeutique des patients les amène à mieux se connaître, à avoir confiance en leur voix et en leur parole pour diminuer le retrait social dont souffrent les malades de Parkinson. Pour les études futures, il sera intéressant de dissocier les types de discours en tâche de lecture, d'objectiver les effets du traitement à plus long terme (+1 an, + 2 ans), et de comparer ces données à celles d'un groupe contrôle de sujets sains appariés. La plus-value de notre recherche réside donc, d'une part, dans l'étude de l'effet de la LSVT LOUD® spécifiquement sur le français et, d'autre part, dans la proposition d'un stimulus conversationnel, permettant alors une analyse plus écologique de l'utilisation de la parole par les patients.

# Références

ATKINSON-CLEMENT, C., LETANNEUX, A., BAILLE, G., CUARTERO, M.-C., VERON-DELOR, L., ROBIEUX, C., BERTHELOT, M., ROBERT, D., AZULAY, J.-P., DEFEBVRE, L., FERREIRA, J., EUSEBIO, A., MOREAU, C., & PINTO, S. (2019). Psychosocial Impact of Dysarthria: The Patient-Reported Outcome as Part of the Clinical Management. *Neurodegenerative Diseases*, 1-10.

AUDIBERT, N., & FOUGERON, C. (2012). Distorsions de l'espace vocalique : Quelles mesures ? Application à la dysarthrie. *XXIXème Journées d'Études de la Parole*, Grenoble.

BRABENEC, L., MEKYSKA, J., GALAZ, Z., & REKTOROVA, I. (2017). Speech disorders in Parkinson's disease: Early diagnostics and effects of medication and brain stimulation. *Journal of Neural Transmission*, 124(3), 303-334.

CANNITO, M. P., SUITER, D. M., BEVERLY, D., CHORNA, L., WOLF, T., & PFEIFFER, R. M. (2012). Sentence Intelligibility Before and After Voice Treatment in Speakers with Idiopathic Parkinson's Disease. *Journal of Voice*, 26(2), 214-219.

DEGROOTE, G., SIMON, J., BOREL, S., & CREVIER-BUCHMAN, L. (2012). The French version of Speech Handicap Index: Validation and comparison with the Voice Handicap Index. *Folia Phoniatrica et Logopaedica*, 20-25.

EL SHARKAWI, AE., RAMIG, LO., LOGEMANN, JA., PAULOSKI, BR., RADEMAKER, A., SMITH, C., PAWLAS, A., BAUM, S., & WERNER, C. (2002). Swallowing and voice effects of Lee Silverman Voice Treatment (LSVT®): A pilot study. *Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry*, 72(1), 31-36.
FERRAGNE, E., FLAVIER, S., & FRESSARD, C. (2012). ROCme! : Logiciel pour l'enregistrement et la gestion de corpus oraux. *XXIXème Journées d'Études de la Parole*, Grenoble, 19-20.

GHIO, A., ROBERT, D., GRIGOLI, C., MAS, M., DE LOOZE, C., MERCIER, C., & VIALLET, F. (2014). Les anomalies de la fréquence fondamentale chez le locuteur parkinsonien : Contraste entre les effets respectifs de l'hypodopaminergie due à la maladie de Parkinson et de l'apport thérapeutique par L-Dopa. *Revue de Laryngologie Otologie Rhinologie*, 135(2), 63-70.
HAS. (2016). *Guide parcours de soins pour la maladie de Parkinson*. https://www.has-sante.fr/portail/upload/docs/application/pdf/2012-04/guide_parcours_de_soins_parkinson.pdf

HERD, C. P., TOMLINSON, C. L., DEANE, K. H., BRADY, M. C., SMITH, C. H., SACKLEY, C. M., & CLARKE, C. E. (2012). Comparison of speech and language therapy techniques for speech problems in Parkinson's disease. *Cochrane Database of Systematic Reviews*, Issue 8.

HOLMES, RJ., OATES, JM., PHYLAND, DJ., & HUGHES, AJ. (2000). Voice characteristics in the progression of Parkinson's disease. *International Journal of Language & Communication Disorders*, 35(3), 407-418.

Inserm. (2015). *La maladie de Parkinson*. Inserm - La science pour la santé. https://www.inserm.fr/information-en-sante/dossiers-information/parkinson-maladie

JIMENEZ-JIMENEZ, F. J., GAMBOA, J., NIETO, A., GUERRERO, J., ORTI-PAREJA, M., MOLINA, J. A., GARCIA-ALBEA, E., & COBETA, I. (1997). Acoustic voice analysis in untreated patients with Parkinson's disease. *Parkinsonism & Related Disorders*, 3(2), 111-116.

LIOTTI, M., RAMIG, L. O., VOGEL, D., NEW, P., COOK, C. I., INGHAM, R. J., INGHAM, J. C., & FOX, P. T. (2003). Hypophonia in Parkinson's disease: Neural correlates of voice treatment revealed by PET. *Neurology*, 60(3), 432-440.

LIU, L., JIAN, M., & GU, W. (2019). Prosodic Characteristics of Mandarin Declarative and Interrogative Utterances in Parkinson's Disease. *Interspeech 2019*, 3870-3874.

NARAYANA, S., FOX, P. T., ZHANG, W., FRANKLIN, C., ROBIN, D. A., VOGEL, D., & RAMIG, L. O. (2010). Neural correlates of efficacy of voice therapy in Parkinson's disease identified by performance-correlation analysis. *Human Brain Mapping*, 31(2), 222-236.

RAMIG, LO., COUNTRYMAN, S., THOMPSON, L., & HORII, Y. (1995). Comparison of two forms of intensive speech treatment for Parkinson Disease. *Journal of Speech, Language, and Hearing Research*, 38(6), 1232-1251.

RAMIG, LO., SAPIR, S., FOX, C., & COUNTRYMAN, S. (2001). Changes in vocal loudness following intensive voice treatment (LSVT®) in individuals with Parkinson's disease: A comparison with untreated patients and normal age-matched controls. *Movement Disorders*, 16(1), 79-83.

RAMIG, LO., HALPERN, A., SPIELMAN, J., FOX, C., & FREEMAN, K. (2018). Speech treatment in Parkinson's disease: Randomized controlled trial (RCT). *Movement Disorders*, 33(11), 1777-1791.

ROBERT, D., & SPEZZA, M. (2005). La dysphonie parkinsonienne. In C. Özsancak & P. Auzou (Éd.), *Les troubles de la parole et de la déglutition dans la maladie de Parkinson* (p. 131-143). Solal.

SAPIR, S., SPIELMAN, JL., RAMIG, LO., STORY, BH., & FOX, C. (2007). Effects of Intensive Voice Treatment (the Lee Silverman Voice Treatment [LSVT]) on Vowel Articulation in Dysarthric Individuals with Idiopathic Parkinson Disease: Acoustic and Perceptual Findings. *Journal of Speech, Language, and Hearing Research*, 50(4), 899-912.

SPIELMAN, J. L., BOROD, J. C., & RAMIG, L. O. (2003). The Effects of Intensive Voice Treatment on Facial Expressiveness in Parkinson Disease. *Cognitive and Behavioral Neurology*, 16(3), 177-188.

WIGHT, S., & MILLER, N. (2015). Lee Silverman Voice Treatment for people with Parkinson's: Audit of outcomes in a routine clinic. *International Journal of Language & Communication Disorders*, 50(2), 215-225.

YÜCETÜRK, A., YILMAZ, H., EĞRILMEZ, M., & KARACA, S. (2002). Voice analysis and videolaryngostroboscopy in patients with Parkinson's disease. *European Archives of Oto-Rhino-Laryngology*, 259(6), 290-293.
# Étude comparative de corrélats prosodiques de marqueurs discursifs français et anglais selon leur fonction pragmatique

Lou Lee¹,², Denis Jouvet, Katarina Bartkova¹, Yvon Keromnes¹, Mathilde Dargnat¹

(1) Université de Lorraine, CNRS, ATILF, F-54000 Nancy, France

(2) Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA, F-54000 Nancy, France

`{lou.lee;katarina.bartkova;yvon.keromnes;mathilde.dargnat}`

`@univ-lorraine.fr, denis.jouvet@loria.fr`

## RÉSUMÉ

Ce papier présente une étude des caractéristiques prosodiques de marqueurs discursifs en fonction de leur sens pragmatique. L'étude est menée sur trois marqueurs discursifs français (alors, bon, donc) et trois marqueurs anglais (now, so, well) afin de comparer leurs caractéristiques prosodiques dans ces deux langues. Plusieurs paramètres prosodiques ont été calculés sur les marqueurs discursifs, et analysés selon les fonctions pragmatiques de ceux-ci. L'analyse a été effectuée sur plusieurs centaines d'occurrences de marqueurs discursifs extraits de corpus oraux français et anglais. Les résultats montrent que certaines fonctions pragmatiques des marqueurs discursifs amènent leurs propres caractéristiques prosodiques au niveau des pauses et des mouvements de la fréquence fondamentale. On observe également que les fonctions pragmatiques similaires partagent fréquemment des caractéristiques prosodiques similaires à travers les deux langues.

## ABSTRACT

**Comparative study on prosodic correlates of discourse markers in French and English according to their pragmatic function**

The goal of this study is to investigate the prosodic characteristics of discourse markers according to their pragmatic meaning. The paper focusses on three French discourse markers (alors, bon, donc) and three English markers (now, so, well) in order to compare their prosodic characteristics in these two languages. Several prosodic features were calculated for the discourse markers under consideration and analysed according to the pragmatic functions. Hundreds of occurrences of discourse markers were extracted from French and English speech corpora and analysed. Results show that some pragmatic functions of discourse markers bring about their own prosodic behaviour regarding pauses and movements of the fundamental frequency. Moreover, similar pragmatic functions frequently share similar prosodic characteristics.

**MOTS-CLÉS** : prosodie, pragmatique, marqueurs discursifs, patterns F0

**KEYWORDS**: prosody, pragmatics, discourse markers, F0 patterns

<figure><img src="image_158.png" /></figure>
# 1 Introduction

Les marqueurs discursifs (MD) ont été de plus en plus étudiés pendant ces dernières décennies (voir notamment Hansen, 1998 ; Schiffrin, 1987 ; Aijmer, 2002). Les marqueurs discursifs fonctionnent au niveau discursif ou situationnel et donc amènent un sens différent selon le contexte ou la situation du discours. Leur fonctionnement peut varier fortement, et pour étudier cela il faut prêter attention à leur rôle pragmatique, au-delà de leur signification littérale, ou sémantique.

La prosodie est fréquemment utilisée dans les études sur le discours ou sur la parole émotionnelle car elle permet une interprétation au-delà du sens sémantique original. Or, la prosodie des marqueurs discursifs (MD) est relativement peu étudiée, en particulier pour la langue française. La prosodie est une information très utile pour détecter les sens pragmatiques et discursifs de ces marqueurs.

Quelques travaux récents ont étudié la corrélation entre les paramètres prosodiques des marqueurs discursifs et leur usage comme MD ou non-MD ou encore leur sens pragmatique en contexte (Horne et al., 2009 ; Wichmann, 2005 ; Cabarrão et al., 2015). Selon ces études, l'information prosodique sert en effet à correctement prédire le statut du mot, c'est-à-dire, s'il est employé comme MD ou non-MD. Non seulement le statut du mot est prédictible, mais aussi le sens pragmatique plus spécifique peut aussi être marqué par la prosodie.

Dans cette étude, nous présentons une analyse prosodique sur trois marqueurs discursifs français (alors, bon, donc) et trois marqueurs anglais (now, so, well) selon leurs différentes fonctions pragmatiques. Comme nous l'avons observé dans nos études précédentes sur les marqueurs discursifs français (Bartkova et al., 2016 ; Jouvet et al., 2017 ; Lee et al., 2019), les réalisations prosodiques des marqueurs discursifs dépendent de leurs fonctions pragmatiques. La présente étude emmène nos recherches plus loin, en considérant une autre langue, l'anglais.

Nous allons d'abord présenter les données de parole utilisées et l'annotation des fonctions pragmatiques, et ensuite l'analyse prosodique : analyse de la présence de pauses avant ou après les marqueurs discursifs, et mouvements de la fréquence fondamentale (F0).

# 2 Corpus de parole et annotations pragmatiques

## 2.1 Présentation des corpus français et anglais

Les occurrences des mots étudiés, fréquemment utilisés comme marqueurs discursifs, ont été extraites aléatoirement de corpus oraux français et anglais. Les corpus français correspondent à quelques centaines d'heures de parole, et sont composés d'enregistrements de parole « préparée » provenant du corpus de l'évaluation ESTER2 (Galliano et al., 2009). Pour l'anglais, le corpus TED-LIUM 3 (Hernandez et al., 2018) a été utilisé ; il correspond à 452 heures de parole, et est composé d'enregistrement de conférences TED. Les transcriptions manuelles de ces corpus ont été alignées automatiquement avec le signal de parole pour fournir la position des mots, et pour permettre l'extraction des données de parole à étudier.
Les marqueurs discursifs étudiés sont les suivants : *alors, bon, donc* pour le français, et *now, so, well* pour l'anglais. Le choix des mots à étudier a été effectué en fonction de leur fréquence d'occurrence dans nos corpus. Le but étant d'avoir des données correspondant à un usage réel, et en quantité suffisante pour que les analyses soient pertinentes et fiables.

Pour les mots français, 200 occurrences ont été aléatoirement extraites du corpus ESTER, pour chaque mot étudié, avec un contexte large (15 mots précédant et 15 mots suivant le mot cible) pour que son sens dans le contexte soit compréhensible. Ces données ont été écoutées, et manuellement annotées, d'abord avec les étiquettes MD et non-MD, puis avec les étiquettes des fonctions pragmatiques choisies pour chaque marqueur discursif. Pour la plupart des mots, environ 70 % des occurrences ont été identifiées comme MD. Le même processus a été appliqué sur les données anglaises, mais seulement 200 occurrences ont été extraites du corpus TED-LIUM, pour chaque mot. De plus, afin que l'analyse prosodique soit la plus pertinente possible, la segmentation phonétique du mot concerné (ainsi que celle du mot précédent et du mot suivant) a été manuellement vérifiée et corrigée, si nécessaire.

## 2.2 Fonctions pragmatiques des marqueurs discursifs

Le poids sémantique du mot lors de son usage MD est significativement plus léger en comparaison de celui d'un usage non-MD (Maschler & Schiffrin, 2015 ; Hansen, 1998). La présence d'un marqueur discursif amène au discours un sens pragmatique, et non pas un sens littéral ou sémantique. Plusieurs sens pragmatiques peuvent être attribués à un même marqueur discursif, en fonction de son contexte d'utilisation.

Pour chaque mot étudié, les étiquettes des fonctions pragmatiques ont été choisies d'abord en fonction de la littérature (Beeching, 2007 ; Degand & Fagard, 2011 ; Denturck, 2008 ; Lefeuvre, 2011), puis elles ont été ajustées afin de couvrir toutes les fonctions pragmatiques rencontrées dans nos données de parole. Pour les données étudiées, chaque marqueur discursif est utilisé avec trois à sept fonctions pragmatiques différentes, et ces fonctions peuvent être partagées entre différents marqueurs discursifs (cf. Lee et al., 2019, pour plus d'informations sur le processus d'annotation et l'accord entre annotateurs).

Le tableau 1 présente le nombre d'occurrences correspondant à un usage comme MD, et la fréquence de chacune des fonctions pragmatiques pour chacun des marqueurs discursifs. À noter que la somme des pourcentages n'est pas égale à 100 %, car certains usages peu fréquents, ou des usages complexes (correspondant à la combinaison de plusieurs marqueurs discursifs, comme « ...alors bon... ») ne sont pas mentionnés dans le tableau.
<table><caption>TABLE 1. Fonctions pragmatiques des marqueurs discursifs.</caption><thead><tr><th></th><th>alors</th><th>bon</th><th>donc</th><th>now</th><th>so</th><th>well</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nb. occurrences</td><td>116</td><td>106</td><td>131</td><td>76</td><td>109</td><td>108</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>45 %</td><td>20 %</td><td>17 %</td><td>33 %</td><td>13 %</td><td>13 %</td></tr><tr><td>Reprise</td><td>5 %</td><td></td><td>22 %</td><td>13 %</td><td>27 %</td><td>9 %</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>9 %</td><td></td><td>40 %</td><td></td><td>39 %</td><td></td></tr><tr><td>Parenthèse</td><td>16 %</td><td>26 %</td><td>19 %</td><td>54 %</td><td>21 %</td><td>24 %</td></tr><tr><td>Hésitation</td><td>9 %</td><td>8 %</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Reformulation</td><td>2 %</td><td>9 %</td><td></td><td></td><td></td><td>5 %</td></tr><tr><td>Confirmation</td><td></td><td>17 %</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Clôture</td><td></td><td>8 %</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Citation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>23 %</td></tr><tr><td>Auto-réponse</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>26 %</td></tr></tbody></table>

Dans la suite de cette étude, nous nous concentrons sur les quatre fonctions pragmatiques les plus fréquentes de nos données, et présentes dans les deux langues : **Introduction** (introduire un sujet ou démarrer la parole) ; **Reprise** (reprendre la parole après une rupture de parole) ; **Conclusion** (débuter, i.e. introduire une conclusion) ; et **Parenthèse** (ajouter des informations supplémentaires ou faire un détour de parole). L'exemple (1) ci-dessous correspond à la fonction Introduction et l'exemple (2) à la fonction Parenthèse du même marqueur so.

(1) {need bees and they're disappearing and it's a big problem what can we do here so what i do is honeybee research i got my phd studying honeybee health} – fichier “NoahWilsonRich_2012X”, position [465.395-475.045]

(2) {swearing and so on and then we <unk> it ended with kiss my ass and so basically he thought he was dealing with something smart and of course you know we} – fichier “SergeyBrin_2004”, position [1122.340-1135.530]

Nous focalisons l'analyse prosodique des marqueurs discursifs sur l'étude de la présence de pauses avant et/ou après le marqueur discursif, et sur le mouvement de la fréquence fondamentale (F0) par rapport au mot précédent et au mot suivant. L'analyse est menée sur les données provenant des corpus ESTER pour le français et TED-LIUM pour l'anglais qui correspondent tous les deux à de la parole préparée, et permettent donc d'effectuer des comparaisons sur le même type de parole.

## 2.3 Présence de pause avant et/ou après le marqueur discursif

La présence de pauses avant ou après le marqueur, et leur position (avant ou après le mot) dans le contexte immédiat ont été analysées. Pour chaque fonction pragmatique considérée, le tableau 2 précise le nombre d'occurrences des marqueurs discursifs ainsi que la distribution des pauses autour de ces marqueurs. Quatre cas sont possibles pour les pauses : pas de pause, ni avant, ni après le mot ; pause uniquement avant le mot ; pause uniquement après le mot ; et pause avant et après le mot. Pour ne pas alourdir le tableau, nous ne présentons pas les fréquences d'une pause uniquement après le mot qui est un cas très peu fréquent.
<table><caption>TABLE 2. Distribution des pauses autour des marqueurs discursifs selon leur fonction pragmatique. (Les cases barrées indiquent que la fonction pragmatique n'a pas été observée pour ce mot. Les pourcentages ne sont pas indiqués lorsqu'il y a moins de 10 occurrences.)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Fonction pragmatique</th><th rowspan="2">Position de pauses</th><th colspan="3">FR - ESTER</th><th colspan="3">EN - TEDLIUM</th></tr><tr><th>alors</th><th>bon</th><th>donc</th><th>now</th><th>so</th><th>well</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Non-MD</td><td>Nb. occurrences</td><td>57</td><td>72</td><td>18</td><td>98</td><td>54</td><td>67</td></tr><tr><td>Ni avant ni après</td><td>46%</td><td>75%</td><td>67%</td><td>59%</td><td>78%</td><td>70%</td></tr><tr><td>Pause avant</td><td>37%</td><td>6%</td><td>6%</td><td>8%</td><td>15%</td><td>3%</td></tr><tr><td>Avant & après</td><td>9%</td><td>4%</td><td>17%</td><td>2%</td><td>--</td><td>--</td></tr><tr><td rowspan="4">Introduction</td><td>Nb. occurrences</td><td>52</td><td>21</td><td>21</td><td>25</td><td>14</td><td>14</td></tr><tr><td>Ni avant ni après</td><td>13%</td><td>29%</td><td>81%</td><td>12%</td><td>14%</td><td>29%</td></tr><tr><td>Pause avant</td><td>69%</td><td>67%</td><td>10%</td><td>52%</td><td>50%</td><td>50%</td></tr><tr><td>Avant & après</td><td>13%</td><td>5%</td><td>5%</td><td>32%</td><td>29%</td><td>7%</td></tr><tr><td rowspan="4">Reprise</td><td>Nb. occurrences</td><td>6</td><td></td><td>29</td><td>10</td><td>28</td><td>10</td></tr><tr><td>Ni avant ni après</td><td>--</td><td></td><td>48%</td><td>0%</td><td>4%</td><td>0%</td></tr><tr><td>Pause avant</td><td>--</td><td></td><td>38%</td><td>70%</td><td>61%</td><td>60%</td></tr><tr><td>Avant & après</td><td>--</td><td></td><td>14%</td><td>30%</td><td>32%</td><td>40%</td></tr><tr><td rowspan="4">Conclusion</td><td>Nb. occurrences</td><td>10</td><td>0</td><td>52</td><td></td><td>41</td><td></td></tr><tr><td>Ni avant ni après</td><td>40%</td><td>--</td><td>52%</td><td></td><td>24%</td><td></td></tr><tr><td>Pause avant</td><td>50%</td><td>--</td><td>38%</td><td></td><td>61%</td><td></td></tr><tr><td>Avant & après</td><td>10%</td><td>--</td><td>--</td><td></td><td>12%</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">Parenthèse</td><td>Nb. occurrences</td><td>19</td><td>28</td><td>25</td><td>41</td><td>23</td><td>26</td></tr><tr><td>Ni avant ni après</td><td>58%</td><td>39%</td><td>92%</td><td>20%</td><td>43%</td><td>15%</td></tr><tr><td>Pause avant</td><td>37%</td><td>32%</td><td>4%</td><td>54%</td><td>48%</td><td>62%</td></tr><tr><td>Avant & après</td><td>5%</td><td>21%</td><td>--</td><td>24%</td><td>4%</td><td>15%</td></tr></tbody></table>

Pour les occurrences de non-MD, la plupart des cas correspondent à « pas de pause, ni avant ni après » (de 46% à 78 %) alors que celles de MD montrent plus d'occurrences avec des pauses dans le contexte immédiat. Par exemple, pour la fonction pragmatique Introduction, on note une proportion élevée de présence d'une pause avant le mot, tant en français qu'en anglais (avec une exception pour le marqueur *donc*). Pour les fonctions pragmatiques Reprise et Conclusion, en comparaison de la fonction pragmatique Introduction, la présence d'une pause avant le mot est assez similaire pour les marqueurs discursifs français, et un peu plus fréquente pour les marqueurs discursifs anglais. La présence de pause avant est un peu moins fréquente dans le cas de la fonction Parenthèse, surtout pour le français. Cela est sans doute dû à la caractéristique assez informelle de cette fonction correspondant à une interruption du flux de la parole par le locuteur lui-même pour y ajouter quelque chose.

## 2.4 Mouvement de la fréquence fondamentale (F0)

Les valeurs de F0 ont été calculées afin de permettre l'étude du mouvement de F0 entre le marqueur discursif et son contexte immédiat. En raison des systèmes d'accentuation différents
pour ces deux langues, les positions considérées sont les suivantes. Pour le français, on considère les valeurs de F0 sur la dernière voyelle du mot précédent (w-1), sur la dernière voyelle du marqueur discursif, et sur la dernière voyelle du mot suivant (w+1). Pour l'anglais, on considère les valeurs de F0 sur la voyelle accentuée du mot précédent (w-1), sur la voyelle du marqueur discursif (à noter que les marqueurs discursifs anglais étudiés sont tous monosyllabiques), et sur la voyelle accentuée du mot suivant (w+1).

Les valeurs calculées de F0, exprimées en semi-tons (ST), ont été mesurées par rapport à la valeur médiane de F0 de chaque locuteur (De Looze & Hirst, 2010). Cela permet une meilleure interprétation et compréhension des mouvements de F0 dans l'étendue vocale théorique qui, pour les différents locuteurs, va de la valeur médiane de F0 moins 6 ST (1/2 octave en dessous), jusqu'à la valeur médiane plus 6 ST, voire plus 12 ST (c'est-à-dire de 1/2 à 1 octave au-dessus).

La quantification vectorielle a été utilisée pour effectuer un clustering des mouvements de F0, et extraire des patterns représentatifs correspondant aux centroïdes de chaque cluster. Les patterns représentatifs ont ensuite été interprétés en termes de direction du mouvement de F0 (plateau, montant, descendant) et de niveau de F0 (haut, médian, bas). Après quelques essais empiriques, le choix de 7 clusters est apparu comme un bon compromis, permettant d'éviter des patterns quasi identiques, des écarts-types trop grands caractérisant des clusters non homogènes, ou des clusters trop petits.

## Pattern de F0 dans un contexte sans pause

Sept clusters ont été créés en considérant les valeurs de F0 sur le mot précédent (w-1), sur le marqueur discursif (MD), et sur le mot suivant (w+1). Pour classer les directions des mouvements de F0 en trois catégories (plateau, montant, descendant), la différence entre deux valeurs de F0 a été considérée comme suffisamment significative quand elle atteignait au moins 3 ST (Mertens & d'Alessandro, 1995).

<table><caption>TABLE 3. Valeurs de F0 pour les centroïdes (moyenne ± écart-type), direction du mouvement de F0, et niveau de F0 pour chaque cluster.</caption><thead><tr><th>Cluster</th><th>F0 (w-1)</th><th>F0 (MD)</th><th>F0 (w+1)</th><th>Mouvement de F0</th><th>Niveau F0</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cluster 6 (92 items)</td><td>-0.64 ±1.29</td><td>-0.15 ±1.32</td><td>-0.21 ±1.12</td><td>plateau - plateau</td><td>médian bas</td></tr><tr><td>Cluster 5 (84 items)</td><td>1.62 ±1.42</td><td>0.79 ±1.40</td><td>1.81 ±1.78</td><td>plateau - plateau</td><td>médian haut</td></tr><tr><td>Cluster 2 (56 items)</td><td>-4.43 ±1.49</td><td>-3.05 ±2.25</td><td>-0.46 ±2.78</td><td>plateau - montant</td><td>bas</td></tr><tr><td>Cluster 0 (66 items)</td><td>-0.64 ±3.65</td><td>3.11 ±2.54</td><td>7.52 ±2.62</td><td>montant - montant</td><td>haut</td></tr><tr><td>Cluster 3 (26 items)</td><td>0.66 ±2.98</td><td>6.51 ±2.50</td><td>-0.23 ±1.66</td><td>montant - descendant</td><td>haut</td></tr><tr><td>Cluster 1 (60 items)</td><td>7.02 ±2.41</td><td>0.23 ±3.29</td><td>1.22 ±2.14</td><td>descendant - plateau</td><td>médian</td></tr><tr><td>Cluster 4 (50 items)</td><td>1.44 ±2.20</td><td>-1.16 ±1.85</td><td>-4.49 ±1.42</td><td>descendant - descendant</td><td>médian</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 4. Nombre d'occurrences de chaque cluster selon les fonctions pragmatiques, et pourcentages d'items correspondant en français et en anglais. Les cas moins fréquents ont été grisés.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Cluster 6</th><th colspan="3">Cluster 5</th><th colspan="3">Cluster 2</th><th colspan="3">Cluster 0</th><th colspan="3">Cluster 3</th><th colspan="3">Cluster 1</th><th colspan="3">Cluster 4</th></tr><tr><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th></tr></thead><tbody><tr><td>Parenthèse</td><td>11</td><td>16%</td><td>18%</td><td>15</td><td>24%</td><td>18%</td><td>11</td><td>12%</td><td>23%</td><td>7</td><td>2%</td><td>27%</td><td>3</td><td>4%</td><td>5%</td><td>2</td><td>24%</td><td>5%</td><td>8</td><td>16%</td><td>5%</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>16</td><td>28%</td><td>58%</td><td>3</td><td>6%</td><td>8%</td><td>6</td><td>16%</td><td>8%</td><td>7</td><td>16%</td><td>17%</td><td>1</td><td>3%</td><td>0%</td><td>6</td><td>16%</td><td>8%</td><td>5</td><td>16%</td><td>0%</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>6</td><td>17%</td><td>13%</td><td>9</td><td>27%</td><td>13%</td><td>6</td><td>17%</td><td>13%</td><td>6</td><td>7%</td><td>50%</td><td>5</td><td>13%</td><td>13%</td><td>4</td><td>13%</td><td>0%</td><td>2</td><td>7%</td><td>0%</td></tr></tbody></table>
Le tableau 4 indique les patterns prosodiques observés pour 3 fonctions pragmatiques : par exemple, pour la fonction pragmatique Parenthèse, le pattern correspondant au cluster 6 (i.e., pattern « plateau-plateau » de niveau médian bas, d'après le tableau 3) est observé 11 fois ; et cela correspond à 16 % des occurrences de la fonction pragmatique Parenthèse sur les données françaises, et à 18 % des occurrences de cette fonction pragmatique sur les données anglaises. Ce tableau montre qu'une grande proportion de ces trois fonctions pragmatiques est réalisée sous forme « plateau-plateau » de niveau médian (clusters 6 et 5) ; cela correspond à un pourcentage allant de 26 % des occurrences (pour 'Introduction' sur les données anglaises) à 66 % des occurrences (pour 'Conclusion' sur les données anglaises), tant en français qu'en anglais. On trouve ensuite la forme « plateau-montant » (i.e., cluster 2) pour 8 % à 23 % des occurrences, tant en français qu'en anglais. Les autres patterns sont moins fréquents, et l'usage est plus spécifique à l'une ou l'autre des langues ; excepté la fonction pragmatique Conclusion pour laquelle on observe aussi un usage significatif du pattern « montant-montant » (cluster 0) dans les deux langues.

## Pattern de F0 dans un contexte de pause avant

Le même traitement a été mené pour les marqueurs discursifs précédés par une pause. Sept clusters ont été créés, et le tableau 5 indique les valeurs des centroïdes, ainsi que les mouvements de F0, et niveaux de F0 correspondant.

<table><caption>TABLE 5. Valeurs des centroïdes (moyenne ± écart-type), direction du mouvement de F0, et niveau de F0 pour chaque cluster</caption><thead><tr><th>Cluster</th><th>F0 (MD)</th><th>F0 (w+1)</th><th>Mouvement de F0</th><th>Niveau F0</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cluster 6 (138 items)</td><td>-0.18 ±1.08</td><td>0.02 ±1.06</td><td>plateau</td><td>médian</td></tr><tr><td>Cluster 4 (40 items)</td><td>-3.40 ±1.65</td><td>-2.53 ±1.79</td><td>plateau</td><td>bas</td></tr><tr><td>Cluster 0 (50 items)</td><td>7.26 ±2.03</td><td>9.84 ±1.97</td><td>montant léger</td><td>haut</td></tr><tr><td>Cluster 1 (140 items)</td><td>3.32 ±1.61</td><td>5.13 ±1.42</td><td>montant léger</td><td>haut médian</td></tr><tr><td>Cluster 2 (74 items)</td><td>-1.42 ±2.05</td><td>3.67 ±1.12</td><td>montant</td><td>médian</td></tr><tr><td>Cluster 3 (68 items)</td><td>-0.05 ±2.61</td><td>9.34 ±1.59</td><td>montant escarpé</td><td>médian</td></tr><tr><td>Cluster 5 (62 items)</td><td>3.97 ±2.28</td><td>-0.04 ±1.56</td><td>descendant</td><td>haut</td></tr></tbody></table>

Les tableaux 5 et 6 sont équivalents aux tableaux 3 et 4, mais fournissent les informations prosodiques dans le cas où une pause précède le marqueur discursif (et sans pause après). Les cas les plus fréquents correspondent aux clusters 1 (i.e., « montant léger » et niveau F0 haut), et 6 (i.e., « plateau » et niveau F0 médian). On observe que pour chaque langue une proportion significative des occurrences (18 % à 41 %) suit chacun de ces patterns. Les autres patterns de mouvements de F0 sont beaucoup moins utilisés.

<table><caption>TABLE 6. Nombre d'occurrences de chaque cluster selon les fonctions pragmatiques, et pourcentages d'items correspondant en français et en anglais. Les cas les moins fréquents ont été grisés</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Cluster 6</th><th colspan="3">Cluster 4</th><th colspan="3">Cluster 0</th><th colspan="3">Cluster 1</th><th colspan="3">Cluster 2</th><th colspan="3">Cluster 3</th><th colspan="3">Cluster 5</th></tr><tr><th>Nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th><th>nb</th><th>Fr</th><th>En</th></tr></thead><tbody><tr><td>Introduction</td><td>17</td><td>19%</td><td>25%</td><td>4</td><td>6%</td><td>4%</td><td>9</td><td>6%</td><td>21%</td><td>20</td><td>27%</td><td>21%</td><td>11</td><td>19%</td><td>4%</td><td>16</td><td>17%</td><td>25%</td><td>3</td><td>6%</td><td>0%</td></tr><tr><td>Parenthèse</td><td>16</td><td>41%</td><td>18%</td><td>3</td><td>6%</td><td>4%</td><td>7</td><td>0%</td><td>14%</td><td>18</td><td>29%</td><td>27%</td><td>7</td><td>6%</td><td>12%</td><td>9</td><td>6%</td><td>16%</td><td>6</td><td>12%</td><td>8%</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>16</td><td>40%</td><td>25%</td><td>6</td><td>16%</td><td>8%</td><td>3</td><td>0%</td><td>13%</td><td>13</td><td>24%</td><td>29%</td><td>3</td><td>4%</td><td>8%</td><td>2</td><td>0%</td><td>8%</td><td>6</td><td>16%</td><td>8%</td></tr></tbody></table>
Il est possible de supposer que le type de parole des corpus analysés, ici, parole semi-préparée, joue un rôle dans le choix des formes des patterns prosodiques utilisés par les locuteurs. Aussi, nous prolongerons l’analyse en comparant les patterns utilisés en parole préparée à ceux utilisés en parole spontanée.

## 3 Conclusion

Le but de l'étude était l'analyse des caractéristiques prosodiques des marqueurs discursifs selon leur fonction pragmatique dans deux langues, le français et l'anglais. Les résultats montrent que certaines fonctions pragmatiques des marqueurs discursifs amènent leurs propres caractéristiques prosodiques au niveau de la présence de pauses avant ou après le mot, et au niveau des mouvements de F0. Notamment, les fonctions pragmatiques similaires partagent des caractéristiques prosodiques similaires dans les deux langues, quant à la distribution des pauses dans le contexte immédiat : les trois fonctions pragmatiques Introduction, Reprise et Conclusion sont le plus fréquemment précédées par une pause avant alors que la fonction Parenthèse est plus fréquemment prononcée sans aucune pause ni avant, ni après. Cependant, en ce qui concerne les mouvements de F0 autour des marqueurs discursifs, la plupart de ces patterns se situaient au niveau médian de F0 du locuteur ayant le plus souvent une forme de plateau, ce qui peut être expliqué par la caractéristique pragmatique même des marqueurs dont la fonction est de signaler une introduction de quelque chose de plus important que le marqueur lui-même.

## Remerciements

Ce travail a été partiellement financé par le CPER LCHN (Contrat Plan Etat Région "Langues, Connaissances et Humanités Numériques").

## Références

Aijmer, K. (2002). *English discourse particles: Evidence from a corpus* (Vol. 10). John Benjamins Publishing.

Bartkova, K., Bastien, A., & Dargnat, M. (2016). How to be a Discourse Particle?.

Beeching, K. (2007). La co-variation des marqueurs discursifs *bon, c'est-à-dire, enfin, hein, quand même, quoi et si vous voulez* : une question d'identité?. *Langue française*, (2), 78-93.

Cabarrão, V., Moniz, H., Ferreira, J., Batista, F., Trancoso, I., Mata, A. I., & Curto, S. (2015). Prosodic classification of discourse markers. In *International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS 2015)*. International Phonetic Association.

De Looze, C., & Hirst, D. (2010). L'échelle OME (Octave-MEdiane) : une échelle naturelle pour la mélodie de la parole. *Proceedings of the XXVIIIème Journées d'Étude Sur La Parole (JEP 2010)*, Mons, Belgium.

Degand, L., & Fagard, B. (2011). *Alors* between discourse and grammar: the role of syntactic position. *Functions of language*, 18(1), 29-56.

Denturck, E. (2008). Étude des marqueurs discursifs. *L'exemple de quoi. Facultéit Taal-en Letterkunde, Sectie*, 2, 2007-2008.
Galliano, S., Gravier, G., & Chaubard, L. (2009). The ESTER 2 evaluation campaign for the rich transcription of French radio broadcasts. In *Tenth Annual Conference of the International Speech Communication Association*.

Hansen, M. B. M. (1998). *The function of discourse particles: A study with special reference to spoken standard French* (Vol. 53). John Benjamins Publishing.

Hernandez, F., Nguyen, V., Ghannay, S., Tomashenko, N., & Estève, Y. (2018). TED-LIUM 3: twice as much data and corpus repartition for experiments on speaker adaptation. In *International Conference on Speech and Computer* (pp. 198-208). Springer, Cham.

Horne, M., Hansson, P., Bruce, G., Frid, J., & Filipsson, M. (2009). Discourse markers and the segmentation of spontaneous speech–The case of Swedish men ‘but/and/so’. *Lund Working Papers in Linguistics*, 47, 123-139.

Jouvet, D., Bartkova, K., Dargnat, M., & Lee, L. (2017). Analysis and automatic classification of some discourse particles on a large set of French spoken corpora. In *International Conference on Statistical Language and Speech Processing* (pp. 32-43). Springer, Cham.

Lee, L., Bartkova, K., Jouvet, D., Dargnat, M., & Keromnes, Y. (2019). Can prosody meet pragmatics? Case of discourse particles in French.

Lefeuvre, F. (2011). *Bon et quoi à l'oral : marqueurs d'ouverture et de fermeture d'unités syntaxiques à l'oral*. *Linx. Revue des linguistes de l'université Paris X Nanterre*, (64-65), 223-240.

Maschler, Y., & Schiffrin, D. (2015). Discourse markers: Language, meaning, and context. *The handbook of discourse analysis*, 1, 189-221.

Mertens, P., & d'Alessandro, C. (1995). Pitch contour stylization using a tonal perception model. In *Proc. 13th International Congress of Phonetic Sciences* (Vol. 4, pp. 228-231).

Schiffrin, D. (1987). *Discourse markers* (No. 5). Cambridge University Press.

Wichmann, A. (2005). Prosody and discourse: a diachronic approach. In *Actes de la conférence Interfaces Discours Prosodie (IDP)*, Aix en Provence (pp. 1-11).
# Phénomènes de proéminence dans les subordonnées en conversation spontanée

Manon Lelandais¹

(1) EA 4398 SeSyLIA, 5 rue de l'Ecole de Médecine, 75006 Paris, France
manon.lelandais@sorbonne-nouvelle.fr

## RÉSUMÉ

À partir d'un corpus vidéo de conversation spontanée en anglais britannique, cette étude a pour but de déterminer si deux différents types syntaxiques de constructions subordonnées expriment la même absence de proéminence, dans le cadre d'une analyse multimodale. En syntaxe, les subordonnées sont décrites comme des structures dépendantes qui précisent l'information de premier plan dans le discours. Alors que de nombreux travaux étudient leurs caractéristiques verbales, peu d'études s'attachent à décrire l'articulation entre les différentes modalités communicatives lors de leur production, et à fournir une vision plus nuancée de leur apport informationnel. Nous prenons en compte un ensemble de variables appartenant à plusieurs modalités, considérées comme des facteurs de proéminence. Notre étude montre que les subordonnées ne fournissent pas les mêmes types de proéminence en fonction de leur type syntaxique, et que leur création s'appuie majoritairement sur des indices de nature intonative et gestuelle plutôt que syntaxique.

## ABSTRACT

### Prominence phenomena in subordinate constructions in conversational speech

Based on a video recording of conversational British English, this paper tests within the framework of a multimodal analysis whether two different syntactic subordinate constructions express the same absence of prominence in terms of informational content. Subordinate constructions have been described in syntax as dependent structures elaborating on primary elements of discourse. Although their verbal characteristics have been deeply analyzed, few studies have focused on the articulation of the different communicative modalities in their production or provided a qualified picture of their informational input. Our study includes a range of variables in different modalities, regarded as cues for prominence. We show that subordinate constructions express different types of prominence depending on their syntactic type, and that the expression of prominence mainly relies on intonational and gestural cues rather than on syntactic cues.

**MOTS-CLÉS** : proéminence, subordination, structure informationnelle, multimodalité.

**KEYWORDS:** prominence, subordination, informational structure, multimodality.

## 1 Introduction

Cet article porte sur la subordination en conversation spontanée, et s'intéresse plus précisément aux séquences discursives contenant une construction subordonnée. Dans la littérature syntaxique, les

<figure><img src="image_159.png" /></figure>
subordonnées sont souvent décrites comme des structures qui modifient ou spécifient des éléments primaires, associées à un autre contenu propositionnel dans la structure hôte (Huddleston & Pullum, 2006). Les subordonnées fournissent une caractérisation sémantique plus poussée ou des détails informationnels à propos du référent ou de l'état de faits qu'elles modifient (ibid.). Cet article se concentre sur les deux types syntaxiques de propositions subordonnées finies les plus fréquentes dans notre corpus conversationnel (décrit dans la section 3.2) : les circonstancielles temporelles et les relatives déterminatives.

Les circonstancielles temporelles modifient un syntagme verbal ou une proposition entière. Elles restreignent le cadre temporel dans lequel les éléments référentiels doivent être traités (Langacker, 2008). Dans *she was an airforce pilot when she was young*, la subordonnée spécifie les circonstances dans lesquelles *she was an airforce pilot* est valide en tant qu'énoncé. Au contraire, les relatives déterminatives modifient une expression nominale, en affinant l'identification du référent de cette expression (ibid.). Dans *the Spanish girls that were there on our second class* la relative déterminative *that were there on our second class* augmente la pertinence de *the Spanish girls*, en créant une sous-catégorie pour ce référent.

Si les subordonnées sont définies comme véhiculant de l'information d'arrière-plan dans le discours (Longacre, 1996), la littérature montre très peu de consensus quant à leur poids communicatif. Alors que certains travaux les décrivent comme des phénomènes d'ancrage à la fois grammatical et discursif (Fleischman, 1985), d'autres remettent en cause la correspondance systématique entre subordination syntaxique, sémantique, et discursive (Langacker, 2008). Cette étude a donc pour but de déterminer si deux différents types syntaxiques de subordonnées montrent la même proéminence. Notre hypothèse principale se base sur la capacité de ces constructions à montrer différents types de proéminence en fonction de leur type syntaxique. Le terme de proéminence est ici utilisé en tant que synonyme de focalisation, et est défini comme un phénomène lié à la structure informationnelle du discours (Longacre, 1996). Il désigne du point de vue de la production linguistique un effort communicatif de la part du locuteur, dont le résultat est une configuration syntaxique, prosodique, et/ou gestuelle particulière dans laquelle un élément de surface est censé être perçu comme démarqué des autres.

En conversation spontanée, les ressources linguistiques de la parole communiquent avec des modalités kinétiques, comme la direction du regard, les mouvements de sourcils et de tête, ainsi que les gestes manuels. Ces modalités ne fonctionnent pas indépendamment les unes des autres, bien que l'une d'elles puisse être plus proéminente à un moment donné (Norris, 2004). Comparé au grand nombre d'études sur la subordination du point de vue de la syntaxe et de la prosodie, la contribution de la gestualité est souvent négligée. Or, le développement d'outils et de procédés analytiques pouvant être mis en relation facilite la description des subordonnées en tant que phénomènes multimodaux.

## 2 Cadre théorique

Dans la grammaire catégorielle traditionnelle<fnref n="1" />, les deux subordonnées sous étude sont utiles sémantiquement sans pour autant représenter des éléments constitutifs (Lehmann, 1988). Cependant, cette classification a été décrite comme imprécise pour analyser la parole spontanée,

<footnote n="1">¹ Cet article ne prend pas en compte la subordination discursive, ni les indices de proéminence au niveau du discours, de façon à ne pas multiplier les paramètres. Ils sont néanmoins intégrés dans un travail de plus grande ampleur. De même, l'état de l'art concerne uniquement l'anglais.</footnote>
particulièrement quant à la nature des éléments introducteurs (Haiman & Thompson, 1984). Une hiérarchie de relations est suggérée pour évaluer le poids syntactico-sémantique des constituants. Les propositions contiennent un noyau essentiel (contenant un évènement, processus, ou état et ses compléments), ainsi qu'une périphérie optionnelle (correspondant à la localisation ou l'environnement; *ibid*.). Alors que la transitivité et la dynamicité dans les composants nucléaires sont associées aux informations de premier plan (Longacre, 1996), la nominalité et les phénomènes d'identification sont associés à un poids sémantique inférieur (*ibid*.).

La subordination prosodique est essentiellement réalisée par l'intonation (Bolinger, 1984). Au long d'un paragraphe vocal, la hauteur intonative (i.e. F0, ou fréquence fondamentale) décline naturellement de manière progressive. Un ton abaissé par rapport à un ton haut précédent correspond à la relation neutre entre deux groupes prosodiques (*ibid*). Une F0 haute sur la syllabe accentuée d'un item lexical véhicule de l'information nouvelle dans le discours (Baumann & Grice, 2006). De plus, alors que l'emphase peut être créée à l'aide d'un contour montant-descendant sur la syllabe nucléaire, des contours plats ou descendants-montants sont utilisés pour véhiculer de l'information d'arrière-plan (Ward & Hirschberg, 1984). Les subordonnées sont typiquement moins modulées (i.e. montrant moins de mouvement intonatif) que leur co-texte (Baumann & Grice, 2006). L'emphase peut également être réalisée à l'aide d'un allongement syllabique, alors que la compression des syllabes signale de l'information d'arrière-plan (Wells, 2006).

En ce qui concerne la gestualité, cette étude inclut des mouvements kinétiques co-verbaux considérés comme partie des énoncés, selon la définition de Kendon (2004). Nous intégrons la direction du regard, les mouvements de tête, ainsi que les gestes manuels. Représenter des référents par des gestes manuels est un processus cumulatif, souvent réalisé à travers une série de plusieurs unités gestuelles (*ibid*.). La création de la cohérence discursive est donc assurée par des traits gestuels (Hoetjes *et al.*, 2015), par exemple par le biais de répétitions formelles. Lorsqu'inscrits dans une continuité, les gestes manuels encodant un même référent sont plus schématiques, alors que ceux qui véhiculent de l'information nouvelle sont plus précis et plus clairs (Kita *et al.*, 1998). Les gestes abstraits qui organisent le discours sont donc traditionnellement associés à l'arrière-plan du discours et à la subordination (Cassell & McNeill, 1990), alors que les gestes représentationnels comme les iconiques sont associés au premier plan (*ibid*.). De même, la direction du regard du locuteur quitte généralement le co-locuteur pour l'élaboration du discours une fois le tour de parole pris et sécurisé (Holler *et al.*, 2014). Un changement de direction du regard vers le co-locuteur en plein tour est souvent lié à la focalisation, fonctionnant comme un appel au co-locuteur (*ibid*.). Un changement de direction du regard vers un objet peut également fonctionner en tant que geste déictique (*ibid*.). Les battements de tête isolés (i.e. de brefs mouvements de menton vers le bas) peuvent aussi mettre en avant des entités du discours en participant à la focalisation (Granström & House, 2005).

# 3 Corpus et méthodologie

## 3.1 Hypothèses

En fonction du cadre théorique défini par la littérature, une liste spécifique d'indices syntaxiques, vocaux, et gestuels de proéminence a été prise en compte. Il est attendu que le nombre et la nature de ces indices de proéminence (variable dépendante) varient en fonction du type syntaxique de subordination (variable indépendante; 2 modalités : circonstancielles, déterminatives). Ces indices sont précisément, pour la modalité syntaxique, la transitivité (Longacre, 1996) et la présence
d'aspect perfectif et d'auxiliaires modaux (ibid.). Les indices de proéminence de la modalité vocale sont l'allongement syllabique, les contours montants-descendants (Ward & Hirschberg, 1984), la modulation intonative (Baumann & Grice, 2006), et l'utilisation de la plage intonative haute avec des contours hauts (ibid.). Enfin, nous recensons dans la modalité gestuelle la présence de gestes manuels représentationnels (Cassell & McNeill, 1990), les changements de direction du regard vers le co-locuteur (Holler et al., 2014), les battements manuels et de tête (Granström & House, 2005).

## 3.2 Annotation du corpus

Afin de vérifier ces hypothèses sur de l'anglais conversationnel, nous avons utilisé le corpus ENVID<fnref n="2" />, dont les annotations déjà réalisées sont décrites dans Lelandais & Ferré (2016). Ce corpus a d'abord été transcrit orthographiquement sous Praat (Boersma & Weeninck, 2013). Les subordonnées sous étude ont été localisées et codées sur une piste séparée. Toutes les annotations faites dans Praat ont ensuite été exportées dans ELAN (Sloetjes & Wittenburg, 2008), un outil d'annotation vidéo facilitant la mise en commun et le traitement des données.

Un total de 110 constructions ont été annotées dans le corpus, classifiées selon leur type syntaxique sur une piste dans Praat (55 restrictives relatives, 55 circonstancielles; accord entre deux codeurs experts = 100%). La sélection a porté sur les subordonnées entourées par un co-texte gauche et droit du même locuteur, autre qu'une pause silencieuse cédant le tour de parole. Une seconde piste d'annotation délimite leur environnement : le groupe intonatif précédent est étiqueté L (**left co-text**), et le groupe intonatif suivant est étiqueté R (**right co-text**).

Le corpus a été segmenté en groupes intonatifs selon la British School of Intonation (Wells, 2006). L'algorithme Momel-Intsint (Hirst, 2007; Bigi, 2012) a également été utilisé pour l'annotation automatique des points cibles de F0 dans le signal. La nature de chaque contour nucléaire a été codée manuellement autour de chaque séquence sous étude (descendant; montant; montant-descendant; descendant-montant; plat; accord entre deux codeurs experts = 81.9%). Le registre intonatif a été annoté en fonction de la gamme intonative de chaque locuteur (haut; moyen; bas) à la fois sur les segments entiers, et sur les syllabes initiales et finales de chaque segment. L'allongement syllabique est également annoté sur chaque syllabe finale des séquences sous étude, défini selon 2 paliers d'allongement.

Les gestes ont été codés manuellement sous ELAN. Chaque unité gestuelle commence à l'ébauche du geste et finit au retour à la position de repos (Kendon, 2004). Dans le cas de deux gestes consécutifs, la première unité gestuelle finit à un changement de trajectoire/configuration des articulateurs. Les mouvements de tête ont été annotés en tant que *nods* (acquiescement de haut en bas), *shakes* (mouvement d'un côté de l'autre sur un axe horizontal), *tilts* (inclinaison de la tête d'un côté), *beats* (bref mouvement vers le bas) et *jerks* (mouvement du menton vers le haut; accord entre deux codeurs experts = 81.3%). Sur des pistes séparées, la direction du regard a été annotée soit vers le co-participant, soit ailleurs (accord entre codeurs = 100%). Les gestes manuels ont été annotés selon leur lien avec la parole et leur relation aux affiliés lexicaux, selon la typologie de McNeill (2005), qui distingue entre les emblèmes, les iconiques, les métaphoriques, les pointages, les battements, et les adaptateurs (accord entre codeurs = 72.1%). La fonction des gestes est annotée sur une autre piste, et différencie les gestes représentationnels des gestes organisationnels (ibid.; accord entre codeurs = 84.9%). Ces deux fonctions n'étant pas contradictoires, un seul geste peut être annoté comme remplissant les deux à la fois.

<footnote n="2">² Ce corpus contient 5 dialogues entre des locuteurs britanniques natifs (10). Les participants sont amis et ont reçu pour seule consigne de parler aussi librement que possible.</footnote>
## 3.3 Analyses

Nous utilisons une série de modèles linéaires mixtes généralisés (GLMMs estimés par la méthode du maximum de vraisemblance) réalisée avec le logiciel R 3. 4. 0 (R Core Team, 2017), et le package lme4 (Bates et al., 2017), afin d'expliquer l'effet de chaque type syntaxique sur les indices de proéminence. Du fait de la variation entre les locuteurs et les dialogues dans la production des subordonnées, nous avons systématiquement inclus Locuteur et Dialogue en tant que facteurs aléatoires dans le modèle.

# 4 Résultats et discussion

## 4.1 Circonstancielles

Aucun effet du type syntaxique de subordonnée n'a été trouvé sur les indices syntaxiques de proéminence, i.e. la présence de transitivité et la présence d'aspect perfectif, en ce qui concerne les circonstancielles. En revanche, des effets ont été trouvés sur les indices vocaux et gestuels. Le premier de ces effets porte sur la présence de contours hauts et montants ($\beta$ = 1.63, SE = .58, *p* < .05). Ces contours font écho à l'important rôle d'organisation textuelle accompli par ce type syntaxique. L'exemple (1) associé à la Figure 1 illustrent l'association entre les circonstancielles et ces contours. Le symbole # représente une pause silencieuse, et (h) représente une reprise de souffle audible.

(1) Alex L (h) you know
SC when you're not allowed to laugh #
R (h) and then there's like a massive silence #

<figure><img src="image_160.png" /><figcaption>FIGURE 1: Contour intonatif de l'exemple (1) dans Praat. La seconde piste d'annotation montre les valeurs F0 sur chaque syllabe cible tandis que la dernière représente les valeurs Intsint (D pour abaissement - *downstep*, T pour gamme haute - *top of speaker's range*)</figcaption></figure>

Alors que la subordonnée (SC) et son co-texte gauche (L) partagent un même groupe intonatif, la syllabe finale de SC est plus haute que l'initiale (276 Hz vs. 221 Hz). La syllabe initiale du co-texte droit (R) est quant à elle abaissée (207 Hz, valeur Intsint "D"). La circonstancielle représente un repère, et comprend les groupes intonatifs suivants.

Par ailleurs, un effet du type syntaxique a également été trouvé sur l'augmentation des gestes représentationnels par rapport au co-texte. Cet effet est illustré par la Figure 2, associée à l'exemple (2). L'activité gestuelle est représentée entre crochets.
(2) Rhianna L i tried [(a) driving once] in her car
SC when we were on a # [(b) little road in the countryside] #
R [ (c) and hem (swallows) she said turn left]

<figure><img src="image_161.png" /><figcaption>FIGURE 2: Réalisation gestuelle de la séquence (2), où (a), (b), et (c) représentent différents moments de sa production. Un geste représentationnel est réalisé sur (b)</figcaption></figure>

Dans l'exemple (2), Rhianna produit un geste métaphorique en périphérie basse (a), insistant sur le caractère exceptionnel de la situation qu'elle décrit. Elle produit ensuite un large iconique (b) en co-occurrence avec la circonstancielle, ses deux mains dessinant des lignes parallèles devant elle, en représentation de la route (*little road*). Le regard de Rhianna sur son geste iconique possède une valeur déictique. Rhianna produit également un battement de tête en co-occurrence avec son geste manuel. Le groupe intonatif qui suit est accompagné d'un retour à la position de repos (c). Comme dans cet exemple (2), un effet du type syntaxique est également trouvé sur la production de battements de tête dans le cas des circonstancielles ($\beta = 0.98$, $SE = .05$, $p < 0.05$). Ces battements de tête font écho, à la manière des tons montants, au rôle d'organisation textuelle tenu par les circonstancielles.

## 4.2 Relatives déterminatives

Dans le cas des relatives déterminatives, le type syntaxique a un effet sur quatre indices de proéminence. Le premier de ces effets porte sur la présence de marques aspectuelles ou de modaux ($\beta = -2.02$, $SE = .8$, $p < 0.02$), comme il est visible dans l'exemple (3).

(3) Michelle L (h) and so she # disowned everything
SC that # she could associate my nana #
R for example her accent # and #

L'emploi de la forme désactualisée de *can* dans l'exemple (3) évoque une possibilité révolue. Le prédicat apporte une information nouvelle à la co-locutrice et permet d'établir un focus plus étroit que celui de L. Cette relative permet d'apporter des traits sémantiques nécessaires à l'identification du référent tout en introduisant de la scalarité.

Au niveau vocal, les relatives montrent davantage d'allongement syllabique sur leur syllabe finale que sur celle des circonstancielles ($\beta = 0.38$, $SE = .08$, $p < 0.0001$) et que sur celles du co-texte (durée phonémique moyenne de la syllabe finale de SC de 0.095 secondes vs. 0.069 secondes sur la finale de L), bien que cet indice soit également un indice de frontière. Un effet du type syntaxique a également été trouvé sur les contours montants-descendants dans le cas des déterminatives ($p > .05$).
Moins de ces contours sont produits dans les circonstancielles (β = -1.47, SE = .57, *p* < .05). L'exemple (4) associé à la Figure 3 montre ces caractéristiques.

(4) Zoe L (laughs) but how do we explain to people
SC that obviously use computers a lot more than me #
R it's not very good

<figure><img src="image_162.png" /><figcaption>FIGURE 3: Contour intonatif de l'exemple (4) sous Praat, dans lequel la relative montre un allongement syllabique important (AF = syllabe accentuée finale composée de 2 phonèmes)</figcaption></figure>

Dans l'exemple (4), Zoe exprime son angoisse à l'idée d'utiliser du matériel informatique qu'elle ne connaît pas. Elle utilise deux contours montants-descendants sur les syllabes accentuées de *obviously* et *me*, qui soulignent dans un usage contrastif l'écart de connaissances entre elle et ses étudiants. La syllable accentuée finale (AF) de la relative, *me*, est également significativement allongée par rapport à la syllable accentuée finale de L (AF), la première de *people*. Elles comportent pourtant le même nombre de phonèmes (2).

Enfin, un effet a également été trouvé sur la production de battements manuels (β = 1.29, SE = .32, *p* = .0001) dans le cas des relatives déterminatives. Moins de battements manuels sont également produits dans le co-texte (L : β = -1.12, SE = .4, *p* < .01; R : β = -1.22, SE = 5, *p* = .01). L'exemple (5) ainsi que la Figure 4 illustrent cette association.

(5) Tom L like lead to the [(a) cells]
SC that [(b) deve] lop [(c) cancer]
R [(d) but # and again #
why not

<figure><img src="image_163.png" /><figcaption>FIGURE 4: Deux battements manuels successifs produits en co-occurrence avec la relative déterminative dans l'exemple (5)</figcaption></figure>
La relative déterminative se démarque du reste de la séquence par ses deux battements manuels successifs (b) et (c). L'antécédent de la relative (the *cells*) est redéfini avec l'attribution d'une propriété. Alors que le premier battement est réalisé sur un axe vertical au centre de l'espace gestuel du locuteur, le second est placé plus loin sur le côté gauche du locuteur. Leur succession en co-occurrence avec le verbe de procès et son complément d'objet direct met en avant le prédicat et le processus que ce dernier décrit, tout en indiquant pragmatiquement le contenu informationnel le plus pertinent de la séquence. Tom maintient son regard vers le co-locuteur tout au long de la séquence. La configuration du dernier battement est tenue jusqu'à la fin de la production de la relative, à la suite de laquelle Tom retourne à une position de repos (d).

# 5 Conclusion

Notre analyse montre que les différents types syntaxiques de constructions subordonnées peuvent être différenciés selon leurs indices de proéminence. Les circonstancielles sont caractérisées par des contours intonatifs hauts et montants, une augmentation des gestes représentationnels par rapport à leur co-texte, ainsi que des battements de tête. Ces indices de proéminence montrent majoritairement le rôle des circonstancielles en tant que repères dans l'organisation du discours. Les relatives déterminatives comptent d'avantage d'indices de proéminence que les circonstancielles. Elles sont associées à des marques aspectuelles et de modaux, un allongement syllabique significatif, des contours intonatifs montants-descendants, et des battements manuels. Prosodie et gestualité exploitent donc des dimensions communes, à des intensités et sur des temporalités différentes le long d'une séquence contenant une subordonnée.

Cette étude se concentre sur les indices de proéminence mobilisés par les locuteurs lors de la production des subordonnées. Nous travaillons à la construction d'un test de perception de la proéminence dans les subordonnées, afin de vérifier si différents types de subordonnées sont également différenciables, et si tous les indices mentionnés ont le même poids dans la perception d'une proéminence.

# Remerciements

Je remercie deux relecteurs anonymes pour leurs conseils constructifs sur une version précédente de cet article.

# Références

BATES, D., MAECHLER, M., BOLKER, B. & WALKER, S. (2017). Linear mixed-effects models using eigen and s4. Consulté le 29 juin 2017 sur http://cran.r-project.org/

BAUMANN, S. & GRICE, M. (2006). The intonation of accessibility. *Journal of Pragmatics*, 38, 1636–1647.

BIGI, B. (2012). SPPAS: a tool for the phonetic segmentation of speech. In *Proceedings of LREC 2012*, Istanbul, p. 1748–1755.

BOERSMA, P. & WEENINCK, D. (2013). Praat: Doing Phonetics by Computer. Consulté le 30 janvier 2013 sur http://www.fon.hum.uva.nl/praat/

BOLINGER, D. (1984). Intonational signals of subordination. In *Proceedings of the Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society*, p. 401–423, Berkeley, USA: eLanguage.

CASSELL, J. & MCNEILL, D. (1990). Gesture and ground. In *Proceedings of the Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society*, p. 57–68, Berkeley, USA: eLanguage.
FLEISCHMAN, S. (1985). Discourse functions of tense-aspect oppositions in narrative: Toward a theory of grounding. *Linguistics*, 23, 851–882.

GRANSTRÖM, B. & HOUSE, D. (2005). Audiovisual representation of prosody in expressive speech communication. *Speech Communication*, 46(3), 473–484.

HAIMAN, J. & THOMPSON, S. (1984). "Subordination" in Universal Grammar. *Proceedings of the Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society*, p. 510–523, Berkeley, USA: eLanguage.

HIRST, D. (2007). A Praat Plugin for Momel and INTSINT with improved algorithms for modelling and coding intonation. *Proceedings of the 16th International Conference of Phonetic Sciences*, p. 1233–1236, Sarrebruck, Allemagne: Université de Sarrebruck.

HOETJES, M., KOOLEN, R., GOODBEEK, M., KRAHMER, E. & SWERTS, M. (2015). Reduction in gesture during the production of repeated reference. *Journal of Memory and Language*, 79, 1–17.

HOLLER, J., SCHUBOTZ, L., KELLY, S., HAGOORT, P., SCHUETZE, M. & ÖZYÜREK, A. (2014). Social eye gaze modulates processing of speech and co-speech gesture. *Cognition*, 133(3), 692–697.

HUDDLESTON, R. & PULLUM, G. (2006). Coordination and subordination. In B. AARTS & A. MCMAHON, Éds, *The Handbook of English Linguistics*, p. 198–219. Oxford: Blackwell.

KENDON, A. (2004). * Gesture: Visible action as utterance*. Cambridge: Cambridge University Press.

KITA, S., VAN GIJN, I. & VAN DER HULST, H. (1998). Movement phases in signs and co-speech gestures, and their transcription by human coders. In *Proceedings of the Gesture and Sign Language in Human-Computer Interaction International Gesture Workshop*, p. 23–35, Bielefeld, Allemagne.

LANGACKER, R. (2008). *Cognitive Grammar: a basic introduction*. Oxford: Oxford University Press.

LEHMANN, C. (1988). Towards a typology of clause linkage. In J. HAIMAN & S. THOMPSON, Éds, *Clause Combining in Grammar and Discourse*, p. 181–225, Amsterdam: Academic Press.

LELANDAIS, M. & FERRÉ, G. (2016). Prosodic boundaries in subordinate syntactic constructions. In *Proceedings of Speech Prosody 2016*, p. 183–187, Boston, USA: ISCA.

LONGACRE, R. (1996). *The Grammar of Discourse*. New York: Springer.

MCNEILL, D. (2005). * Gesture and Thought*. Chicago: University of Chicago Press.

NORRIS, S. (2004). *Analyzing Multimodal Interaction: a methodological framework*. Londres: Routledge.

R CORE TEAM. (2017). A language and environment for statistical computing. Consulté le 29 juin 2017, sur http://www.r-project.org/

SLOETJES, H. & WITTENBURG, P. (2008). Annotation by category: ELAN and ISO DCR. In *Proceedings of LREC 2008*, Marrakech, Maroc. http://www.lat-mpi.eu/tools/elan/

WARD, G. & HIRSCHBERG, J. (1985). Implicating uncertainty: the pragmatics of fall-rise intonation. *Language*, 61(4), 747–776.

WELLS, J. (2006). *English Intonation: an introduction*. Cambridge: Cambridge University Press.
# 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.

Loriane Leprieur¹ Olivier Crouzet¹,² Étienne Gaudrain²,³

(1) Laboratoire de Linguistique de Nantes - LLING / UMR6310 Université de Nantes - CNRS chemin de la Censive et du Tertre, 44312 Nantes Cedex, France

(2) ENT Department - University Medical Center Groningen, Rijksuniversität Groningen, Pays-Bas

(3) Centre de recherche en Neurosciences de Lyon - CNRS UMR 5292- CNRL Inserm U1028 CH Le Vinatier - Bâtiment 452, 95 bd Pinel, 69675 Bron Cedex

loriane.leprieur@etu.univ-nantes.fr, olivier.crouzet@univ-nantes.fr, etienne.gaudrain@cnrs.fr

## RÉSUMÉ

Les effets de contexte dans la perception de la parole reposent aussi bien sur des sources acoustiques que sémantiques. Le contexte acoustique fournit des informations essentielles pour l'adaptation au locuteur et aux variations dialectales. En parallèle, le contexte sémantique contribue à prédire un ensemble de mots éligibles pour une interprétation licite des énoncés. Afin d'étudier plus précisément les interactions entre ces effets de contexte, nous avons créé une base de données de phrases courtes conçues pour observer ces phénomènes dans des protocoles expérimentaux. Cette base de données est constituée de 28 triplets de phrases porteuses terminées par des cibles de paires minimales de mots CV ou CVC, autour de voyelles acoustiquement proches associées à 4 contrastes vocaliques. Afin d'évaluer la validité des 3 catégories de contexte sémantique considérées, des mesures de similarité sémantique et de fréquence lexicale ont été réalisées à partir de différents corpus de langue française.

## ABSTRACT

A dataset of french sentences to study the joint roles of semantic and acoustic uncertainty in speech perception.

Context effects in speech perception rely on both acoustic and semantic sources of information. On one hand, acoustic context provides information concerning speaker-specific and dialectal variation. On the other hand, semantic contextual information contributes to the selection of appropriate lexical candidates. In order to investigate the interaction between these sources of contextual information, a dataset of short sentences has been conceived that are dedicated to studying these phenomena in future research. The final database is organised around 28 carrier sentence triplets that end with minimal CV or CVC word-pairs. Target word-pairs are articulated around 4 french vowel constrasts. In order to assess the validity of the 3 corresponding semantic categories, measures of semantic similarity and lexical frequency have been computed from various language databases.

**MOTS-CLÉS** : perception de la parole, base de données, effets de contexte, plongements de mots, incertitude.

**KEYWORDS:** speech perception, database, context effects, word embeddings, entropy.

<figure><img src="image_164.png" /></figure>
# 1 Introduction

La perception du signal sonore est soumise à différentes sources d'incertitude qui trouvent leur origine dans la grande variabilité des réalisations phonétiques (Joos, 1948; Peterson, 1961; Nearey, 1989; Meunier, 2005). Les effets de contexte constituent deux sources d'information *extrinsèque* qui interviennent dans la catégorisation perceptive ((Ladefoged & Broadbent, 1957; Connine & Clifton, 1987) et interagissent avec l'analyse *intrinsèque* d'un segment.

Les sources d'incertitude acoustiques sont liés aux caractéristiques sonores des énoncés : des para- mètres tels que la fréquence des formants, la fréquence fondamentale, la durée ou l'intensité, varient pour un segment donné (variation *intrinsèque*) mais s'expriment aussi par des « tendances » globales à l'intérieur d'une fenêtre plus large que le segment (variation *extrinsèque*). Ces différentes sources de variation interviennent dans la catégorisation perceptive d'un segment.

## 1.1 Effets de contexte acoustique

Les effets du contexte acoustique ont été initialement mis en évidence dans les travaux princeps de Ladefoged & Broadbent (1957). Les participants devaient répéter un mot cible (/bɪt/, /bɛt/, /bat/ ou /bʌt/) précédé d'une phrase de consigne « Please say what this word is ». Cette phrase était altérée synthétiquement sur les valeurs de fréquences de $F_1$ et $F_2$ pour créer six contextes acoustiques distincts correspondant à des manipulations phonétiques du contexte : (1) $F_1$ et $F_2$ originaux, (2) $F_1$ bas, (3) $F_1$ haut, (4) $F_2$ bas, (5) $F_2$ haut, (6) $F_1$ bas et $F_2$ haut. Les réponses perceptives des participants étaient toujours réalisées sur une cible acoustique non-modidiée. Néanmoins, les auteurs montrent que les réponses perceptives sont systématiquement influencées par le contexte acoustique de la phrase : /bɪt/ est perçu /bɪt/ à 87.5 % dans le contexte d'origine mais comme /bɛt/ à 90 % quand $F_1$ est abaissé. Inversement /bɛt/ est perçu /bɛt/ par 77 % à 95 % des participants dans les contextes où $F_1$ est intact ou abaissé, mais comme /bɪt/ à 97 % quand $F_1$ est rehaussé. /bat/ est moins bien reconnu dans son contexte d'origine (à 58 % contre 42 % pour /bɛt/) mais une hausse de $F_1$ fait basculer la perception vers /bɛt/ à 80 %. Enfin, /bʌt/ est reconnu /bʌt/ à 82 % dans son contexte d'origine, mais une baisse de $F_2$ fait diminuer la performance d'identification à 38 % au profit de /bat/ (60 %). Ces changements de catégorisation perceptive sont interprétés comme des effets de compensation : si la cible ne change pas, les variations de son environnement modifient sa perception.

Ces effets ont également été confirmés plus récemment par Sjerps (Sjerps et al., 2013). Les expériences présentées reproduisent les effets de compensation observés tout en donnant des pistes de réponse sur le niveau auquel ces variations sont traitées dans la catégorisation des phonèmes. Les auteurs utilisent pour cela un stimulus au format [Vpapu] où la voyelle cible (V) est un des dix intervalles d'un continuum entre [i] et [ɛ]. Le mot porteur [papu] est également modifié pour avoir deux contextes $F_1 + 200$ Hz et $F_1 - 200$ Hz sur les deux voyelles. En tâche de catégorisation les participants doivent d'abord identifier comme [i] ou [ɛ] les dix intervalles cibles dans les deux contextes porteurs. Les résultats montrent que le basculement de la perception de la voyelle de [i] vers [ɛ] sur les paliers médians est affecté par le contexte : si les paliers 5 et 6 sont reconnus comme [ɛ] dans environ 40 % des essais lorsque $F_1$ est abaissé, le taux de reconnaissance de [ɛ] augmente à 65 % lorsque la fréquence de $F_1$ est élevée. Cette expérience suggère aussi que ces effets de compensation prennent place y compris en présence d'une quantité temporelle d'information très limitée. La seconde expérience est une tâche de discrimination en 4I-oddity : un objet déviant parmi un ensemble de 4. Les participants devaient trouver la voyelle déviante dans un ensemble exclusivement [ipapu] ou [ɛpapu] sur les dix variantes
du continuum de cibles et dans les deux contextes porteurs. Les participants ont montré davantage
de difficultés à reconnaître [ɛpapu] dans un contexte de F₁ bas (environ 80% indépendamment de
l'écart entre le déviant et les standards), et inversement pour la reconnaissance de [i] en contexte de
F₁ élevé (environ 60% pour un palier déviant proche du standard, environ 80% lorsque le palier
déviant est éloigné). Ce type de tâche demande une concentration portée davantage sur les indices
acoustiques du signal, et non sur ses propriétés phonologiques. Ces résultats soutiennent l'idée que
les effets de compensation prennent place à une étape très précoce des processus de catégorisation.

1.2 Effets de contexte sémantique

La catégorisation phonétique est aussi influencée par des informations provenant du contexte sémantique. Ces phénomènes ont été initialement mis en évidence par (Connine & Clifton, 1987) avec un matériel constitué de paires minimales de mots CVC où la variation portait sur le caractère voisé / non-voisé de la consonne initiale (p. ex. : ang. *dime / time*). Ces paires avaient subi un traitement synthétique pour créer un continuum de dix paliers, dont 5 allant vers le voisement et 5 allant vers le dévoisement de la consonne. Ces cibles étaient précédées de deux phrases introductrices possibles, chacune tendant vers le sens d'un seul mot de la paire. Les participants identifiaient le mot cible (ce qui donnait une indication sur la reconnaissance de la consonne initiale variable) et devaient dire si la phrase finale formée faisait alors sens ou non. Les résultats ont montré que les cibles phonétiques sont perçues correctement indépendamment du contexte sur les paliers extrêmes du continuum, mais que la perception varie selon le contexte sur les seuils proches de la frontière catégorielle entre les deux consonnes : le contexte correspondant au mot voisé exerce une attraction de la variable vers la consonne voisée, et inversement. L'expérience montre également un temps de réaction plus lent lorsque la cible n'est pas sémantiquement liée à la phrase. Selon (Connine & Clifton, 1987), le contexte sémantique apporterait une information destinée à faciliter la perception mais il aurait un rôle tardif : l'ambiguité générée lors de la phase perceptive initiale serait résolue à un niveau post-perceptif (décisionnel) par l'information contextuelle.

Ces deux sources d'informations –acoustique intrinsèque d'une part, liée au contexte sémantique d'autre part– exercent donc des influences combinées sur la catégorisation du signal. Gaskell & Marslen-Wilson (2001) ont cherché à mieux comprendre ces mécanismes à partir de deux approches concernant l'impact potentiel du contexte sémantique dans les modèles de reconnaissance des mots. Selon certains modèles, l'information sémantique peut bloquer très précocément l'émergence d'un candidat lexical alors que d'autres modèles attribuent un rôle primordial aux informations ascendantes et n'intègrent les informations sémantiques que très tardivement dans le processus d'identification. Cette opposition correspond à des divergences observées dans la littérature. Par exemple, Tabossi (1988), utilisant du matériel fondé sur la distinction sémantique entre homophones (p. ex. : *bank* désigne en anglais à la fois une institution financière et le bord d'une rivière), observe des effets du contexte sémantique. À l'inverse, Connine et al. (1994), qui avaient eu recours à des versions ambiguës intermédiaires entre deux mots phonologiquement distincts (p. ex : ang. *dip / tip*), concluaient au caractère tardif du contexte sémantique.

Parmi les hypothèses expliquant les divergences des résultats, Gaskell & Marslen-Wilson (2001) explorent la possibilité qu'il n'existe pas de mécanisme d'analyse sémantique résolvant l'ambiguité entre deux mots phonologiquement distincts alors que le contexte pourrait par contre résoudre l'ambiguité lexicale entre homophones. Pour ce faire, ils étudient le comportement de mots subissant une altération liée à la coarticulation (p. ex. : ang. *run / rum – does / picks*) dans une tâche d'amorçage
multimodal de répétition : les participants doivent réaliser une tâche de décision lexicale sur une présentation visuelle du mot cible (*rum* ou *run*) juste après la présentation auditive du mot en contexte.

Les auteurs observent que en situation où le contexte phonétique influence l'interprétation vers une cible coronale (« rum does », réalisé comme un équivalent phonétique de « run does ») la présence du contexte sémantique facilite l'accès vers l'interprétation de la cible coronale (« run ») sans bloquer la cible non-coronale (« rum »). Les deux représentations sont accessibles. Ces expériences suggèrent donc que l'information acoustique ascendante demeure prioritaire. Le contexte sémantique n'apporte une information que lorsque les indices phonétiques et phonologiques sont insuffisants pour résoudre l'ambiguïté entre deux représentations actives.

La base de données que nous présentons ici a pour objectif d'étudier plus spécifiquement les interactions entre les effets du contexte sémantique (Connine & Clifton, 1987; Gaskell & Marslen-Wilson, 2001) et ceux de l'adaptation au contexte acoustique (Ladefoged & Broadbent, 1957; Sjerps et al., 2013) en proposant un ensemble de phrases contrôlées du point de vue de paramètres objectifs fondés sur des méthodes de plongements de mots (Mikolov et al., 2013).

## 2 Méthode

La construction de la base de données s'est faite en deux étapes :

1. Une première phase de pré-sélection de mots-cible;

2. Une seconde phase de construction de phrases à partir de mesures de similarité lexicale entre mots (Mikolov et al., 2013; Fauconnier, 2015).

Les relations de similarité ont ensuite été évaluées pour les phrases générées et celles qui ne remplissaient pas les critères de relation établis entre les 3 catégories de lien sémantique ont été supprimées de la base de données. Des mesures de fréquence des mots-cible sélectionnés ont été réalisées afin de vérifier l'absence de déséquilibre entre les deux groupes.

### 2.1 Sélection des mots-cible

<figure><img src="image_165.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>Voyelle</th><th>F<sub>1</sub></th><th>F<sub>2</sub></th><th>F<sub>3</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>a</td><td>788</td><td>1503</td><td>2737</td></tr><tr><td>ɛ</td><td>660</td><td>2080</td><td>2954</td></tr><tr><td>a</td><td>788</td><td>1503</td><td>2737</td></tr><tr><td>ɔ</td><td>634</td><td>1180</td><td>2690</td></tr><tr><td>y</td><td>305</td><td>2046</td><td>2535</td></tr><tr><td>ø</td><td>469</td><td>1605</td><td>2581</td></tr><tr><td>o</td><td>461</td><td>855</td><td>2756</td></tr><tr><td>u</td><td>311</td><td>804</td><td>2485</td></tr></tbody></table>

FIGURE 1 – Trapèze vocalique du français, avec les valeurs des fréquences des trois premiers formants caractéristiques des voyelles cibles pour chaque paire vocalique de l'ensemble de données. Ces valeurs de fréquence des formants sont extraites de Calliope (Coll.) (1989).
Les mots-cible sont des mots français correspondant à des paires distinctives de type CV ou CVC selon les paires sélectionnées (p. ex. : « gare » /gɑː/ et « guerre » /gɛː/) et qui se distinguent par leur voyelle. À partir d'une recherche de mots monosyllabiques du français dans la base de données BRULEX (Content et al., 1990), nous avons sélectionné des paires de mots associées à 4 couples de voyelles du français. Ces couples de voyelles correspondent à des catégories dont les valeurs de fréquence des formants relevées sont proches dans un espace vocalique $F_1 \sim F_2 \sim F_3$ (Calliope (Coll.), 1989). Les mots cibles sont tous des noms communs. Pour une paire donnée, ils sont de même genre ou ont la même forme au pluriel afin que le déterminant soit identique dans les différents contextes sémantiques. La base de données constituée porte ainsi sur les paires $[a / ɛ]$, $[a / ɔ]$, $[y / ø]$ et $[o / u]$. Nous avons initialement identifié 46 paires de mots qui pouvaient potentiellement servir de base à la construction des phrases.

## 2.2 Construction des phrases

Pour chacune des 46 paires de mots identifiées, nous avons procédé à la conception de phrases porteuses (Sujet-Verbe) correspondant à 3 catégories sémantiques :

**Contexte 1** Phrase porteuse dont la signification est associée au mot 1 de la paire (exemple : « balle », /bal/) mais n'est pas liée au mot 2 (exemple : « belle », /bɛl/);

**Contexte 2** Phrase porteuse dont la signification est associée au mot 2 de la paire (exemple : « belle », /bɛl/) mais n'est pas liée au mot 1 (exemple : « balle », /bal/);

**Contexte 0** Phrase porteuse dont la signification n'est associée à aucun des deux mots de la paire;

Des exemples de ces 3 contextes sont donnés dans le tableau 1.

<table><caption>TABLE 1 – Exemple de combinaison entre une paire de mots et les phrases forgées correspondant aux 3 contextes sémantiques possibles. Le contexte 1 favorise le mot 1, le contexte 2 favorise le mot 2, le contexte 0 ne favorise aucun des deux mots.</caption><thead><tr><th>Mot de la paire</th><th>Contexte</th><th>Phrase finale</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1) balle</td><td>(1) Le joueur a dévié la<br>(2) Le prince a charmé la<br>(0) La salade a raccourci la</td><td>Le joueur a dévié la balle.<br>Le prince a charmé la balle.<br>La salade a raccourci la balle.</td></tr><tr><td>(2) belle</td><td>(1) Le joueur a dévié la<br>(2) Le prince a charmé la<br>(0) La salade a raccourci la</td><td>Le joueur a dévié la belle.<br>Le prince a charmé la belle.<br>La salade a raccourci la belle.</td></tr></tbody></table>

Les phrases ont été constituées à l'aide de mesures de plongements de mots (Word2vec, Mikolov et al., 2013) issues d'un modèle du corpus Wikipedia en français (Fauconnier, 2015). Ces mesures de plongements de mots (ang. *word embeddings*) fournissent une estimation de la similarité sémantique entre deux mots exprimée par un vecteur allant de 0 (aucune proximité) à 1 (proximité maximale). Sur la base d'essais progressifs, nous avons fixé des valeurs de similarité types comme seuils d'acceptabilité minimal ou maximal pour les mots composant les phrases de chaque contexte. Dans un premier temps, nous avons d'abord cherché à sélectionner les verbes afin d'obtenir une valeur de similarité supérieure à 0.250 avec la cible de leur contexte et inférieure à 0.150 avec la cible opposée
ou présentant un différentiel de similarité d'au-moins 0.2 entre les deux contextes. Par exemple, pour la paire « balle » / « belle » le contexte 1 correspond au verbe « dévier » dont la proximité avec « balle » est de 0.334 alors que sa similarité avec le mot « belle » n'est que de 0.096 (différence = 0.238). Pour le contexte 2 lié à « belle », le verbe « charmer » a une similarité de 0.343 avec la cible mais de seulement 0.044 avec le mot « balle » (différence = 0.299).

Les noms-sujet de chaque phrase ont ensuite été choisis de manière à respecter l'une des deux conditions suivantes :

- soit répondre aux mêmes seuils d'acceptabilité que pour le verbe (au-moins 0.250 pour le contexte relié et au-plus 0.150 pour le contexte non-relié),

- soit, si cette condition n'était pas possible, présenter une différence *positive* en faveur du contexte supposé relié.

Ainsi, pour la même paire « balle » / « belle », le contexte 1 a pour sujet « joueur » dont la proximité avec la cible « balle » est de 0.374 alors que sa similarité avec la cible « belle » est de 0.095. Le contexte 2 a pour sujet « prince » qui présente une valeur de similarité de 0.186 avec la cible, et de seulement 0.054 avec « balle ». On voit que le seuil de 0.250 entre le sujet et la cible n'est pas respecté. Par contre, la différence entre les deux contextes est bien positive.

Pour la construction des phrases correspondant au contexte 0 (aucun lien avec l'un des deux membres de la paire), nous avons sélectionné un sujet et un verbe dont les valeurs de similarité sont systématiquement inférieures à 0.100 avec les deux cibles. Toujours pour la même paire, le sujet « salade » correspond à une proximité de 0.051 avec « balle » et de 0.099 avec « belle » ; le verbe « raccourcir » présente des valeurs de similarité de 0.075 avec « balle » et de 0.052 avec « belle ».

Sur les 46 paires de mots initiales, 18 n'ont pas permis de trouver des combinaisons de 3 phrases porteuses respectant ces conditions. Au final, nous obtenons un ensemble de 28 triplets de phrases porteuses associés à 28 paires de mots. Le biais sémantique induit par la phrase porteuse peut être vu comme la combinaison des valeurs de proximité du sujet et du verbe avec le mot-cible.

Sur la base de ces éléments, les phrases sont composées de manière à ce que, pour une paire de mots, les 3 contextes soient exprimés avec un accord en genre et en nombre. Les verbes sont conjugués au même temps. L'uniformité des déterminants / genre / nombre / temps verbal au sein des trois contextes d'une même paire permet d'interchanger ces contextes devant les cibles pour opérer des manipulations du contexte sémantique. Les phrases sont relativement courtes, de 6 à 12 syllabes, ce qui permet une interprétation rapide de la structure tout en conservant une quantité suffisante de matériel acoustique et sémantique pour générer les effets de contexte prédits.

## 2.3 Enregistrement audio

L'enregistrement de l'intégralité des phrases a été effectué en chambre sourde par deux locuteurs natifs du français (français urbain de l'ouest de la France), une femme de 20 ans et un homme de 22 ans étudiants à l'Université de Nantes. Les phrases étaient présentées dans un ordre aléatoire et répétées trois fois en imposant un débit relativement soutenu à travers l'interface de présentation visuelle des phrases.

Pour chaque phrase enregistrée, nous avons ensuite déterminé deux informations temporelles : le moment de transition entre la phrase porteuse et la cible, ainsi que la position correspondant au milieu de la voyelle. Le point de transition a été déterminé en deux phases. Dans un premier temps, nous avons positionné ce point à partir de l'étude acoustique (spectrogramme et forme d'onde) des signaux.
Dans un second temps, un script permettait d'écouter les séquences en isolant la phrase porteuse du mot cible afin de déterminer dans quelle mesure ce point temporel permettait de séparer les deux parties de la phrase de manière satisfaisante. Cette position temporelle pouvait alors être modifiée de manière à améliorer le découpage. Un script Python a été conçu afin de séparer les phrases porteuses des cibles avant de les recombiner par *cross-splicing*, en suivant un *design* de carré-latin : une cible enregistrée à l'origine en contexte 0 est rattachée à la porteuse de contexte 1, une cible enregistrée en contexte 1 est rattachée à la porteuse de contexte 2 et une cible enregistrée en contexte 2 est rattachée à la porteuse de contexte 0. Cette méthode permet de neutraliser complètement les effets de coarticulation (courte et longue distance) entre la phrase porteuse et le mot-cible.

<figure><img src="image_166.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Valeurs de similarité entre le mot-cible et respectivement le sujet (abcisse) / le verbe (ordonnée). Chaque point correspond à un mot d'une paire (Mot-cible 1 dans le graphique de gauche, mot-cible 2 dans le graphique de droite). Les points verts correspondent aux phrases porteuses associées au mot 1 (contexte 1), les points bleus correspondent aux phrases porteuses associées au mot 2 (contexte 2), les points rouges correspondent aux phrases porteuses de contexte 0. Les traits rouges en pointillés sont des repères visuels pour distinguer les nuages de points.</figcaption></figure>

## 3 Résultats

Le corpus final est constitué de 28 paires de mots qui sont réparties de manière déséquilibrée entre les 4 contrastes vocaliques : 13 paires [a / ɛ], 9 paires [a / ɔ], 2 paires [y / ø], et 4 paires [o / u]. Les mesures de similarité caractérisant les relations entre mot-cible, verbe et nom-sujet en fonction du type de contexte sont présentées dans la figure 2. Ces données permettent de vérifier le caractère opérant des 3 catégories de contexte considérées : les valeurs de similarité du sujet et du verbe sont regroupées en position haute et / ou droite du graphique pour le contexte sémantiquement relié (contexte 1 / mot 1, contexte 2 / mot 2) alors que les valeurs sont regroupées en position basse et / ou gauche pour le contexte sémantiquement non-relié (contexte 1 / mot 2, contexte 2 / mot 1). Les valeurs associées au contexte 0 sont dans tous les cas localisées en bas / à gauche.

Pour chaque paire de mots, nous avons également recueilli les fréquences d'occurrence issues de la base de données Lexique (New et al., 2001). Ces mesures sont représentées dans la figure 3. La différence de fréquence d'usage entre membres d'une paire est non-significative aussi bien sur le corpus *Frantext* (textes écrits, $\bar{x} = 0.307$, $sd = 0.898$; $t_{27} = 1.81$, $p = 0.082$), que sur le corpus *FastSearch* (pages web, $\bar{x} = 0.109$, $sd = 1.03$, $t_{27} = 0.559$, $p = 0.58$).
<figure><img src="image_167.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Fréquences d'occurrence ($\log_{10}$ sur 1 million) des mots-cible relevées dans la base de données Lexique (New et al., 2001). (3a) valeurs individuelles comparées entre mots d'une même paire pour la fréquence d'occurrence sur des textes écrits (Frantext). (3b) distance de fréquence entre le mot 1 et le mot 2 issues de pages web (Fastsearch) et de textes écrits (Frantext).</figcaption></figure>

# 4 Discussion

L'objectif de cette base de données est de mettre à disposition un matériel expérimental permettant de confronter les informations liées aux sources d'incertitude acoustique et sémantique dans les mécanismes de perception de la parole en fournissant des mesures objectives de relations sémantiques fondées sur des modèles de plongements de mots (Mikolov et al., 2013). Ce travail fournit une liste de 3 × 28 × 2 = 168 phrases distinctes correspondant à la combinaison de 28 paires de mots acoustiquement proches avec 3 contextes sémantiques distincts. Ces phrases ont été enregistrées par deux locuteurs francophones et manipulées afin de produire des croisements entre phrase porteuse et mot-cible qui permettent de supprimer la contribution des effets de coarticulation de la phrase porteuse vers le mot-cible.

Des mesures supplémentaires sont en cours sur un modèle alternatif du corpus Wikipedia en français (Gaudrain & Crouzet, 2019) afin de vérifier les valeurs issues du modèle de Fauconnier (2015). Nous avons également soumis l'ensemble des phrases possibles à un échantillon de locuteurs natifs du français et recueilli leurs jugements d'interprétabilité de 1 (non-interprétable) à 5 (totalement interprétable) afin de comparer nos mesures avec des estimateurs issus de réponses fournies par des locuteurs. Ces données sont en cours de récolte.

Cette base de données, grâce aux méta-informations fournies (valeurs de similarité, fréquences des mots, position temporelle du milieu de la voyelle du mot-cible...) et aux manipulations réalisées (*cross-splicing*), est multidisciplinaire et d'autres applications et expériences pouvant utiliser ce type de données peuvent être envisagées, notamment autour de questions d'acquisition et de *machine learning*.

L'intégralité des enregistrements (originaux, segmentés et réassemblés par *cross-splicing*) ainsi que la liste des phrases et les mesures réalisées sont mis à disposition sur un dépôt Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.3818582).
# Remerciements

Ce travail a reçu le soutien de la « Mission pour les Initiatives Transverses et l'Interdisciplinarité » (MITI, CNRS, FR) et du programme Marie Skłodowska-Curie (PRESTIGE-2017-2-0044, UE).

# Références

CALLIOPE (COLL.) (1989). *La Parole et son traitement automatique*. Paris : Masson.

CONNINE C. M., BLASKO D. G. & WANG J. (1994). Vertical similarity in spoken word recognition : Multiple lexical activation, individual differences, and the role of sentence context. *Perception & Psychophysics*, **56**(6), 624-636. DOI: 10.3758/bf03208356.

CONNINE C. M. & CLIFTON C. (1987). Interactive use of lexical information in speech perception. *Journal of Experimental Psychology : Human Perception and Performance*, **13**(2), 291-299. DOI: 10.1037/0096-1523.13.2.291.

CONTENT A., MOUSTY P. & RADEAU M. (1990). Brulex. une base de données lexicales informatisée pour le français écrit et parlé. *L'année psychologique*, **90**(4), 551-566. DOI : 10.3406/psy.1990.29428.

FAUCONNIER J.-P. (2015). French word embeddings. http://fauconnier.github.io.

GASKELL G. & MARSLEN-WILSON W. D. (2001). Lexical ambiguity resolution and spoken word recognition : Bridging the gap. *Journal of Memory and Language*, **44**(3), 325-349. DOI : 10.1006/jmla.2000.2741.

GAUDRAIN E. & CROUZET O. (2019). word2vec model trained on lemmatized French Wikipedia 2018. type : dataset, DOI : 10.5281/zenodo.3241447.

JOOS M. (1948). *Acoustic Phonetics*. Language monographs. Linguistic Society of America.

LADEFOGED P. & BROADBENT D. E. (1957). Information conveyed by vowels. *The Journal of the Acoustical Society of America*, **29**(1), 98-104. DOI: 10.1121/1.1908694.

MEUNIER C. (2005). Invariants et variabilité en phonétique. In N. NGUYEN, S. WAUQUIER-GRAVELINES & J. DURAND, Éds., *Phonologie et Phonétique : Forme et Substance*, chapitre 13, p. 349-374. Paris : Lavoisier.

MIKOLOV T., CHEN K., CORRADO G. S. & DEAN J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. http://arxiv.org/abs/1301.3781v3.

NEAREY T. M. (1989). Static, dynamic, and relational properties in vowel perception. *The Journal of the Acoustical Society of America*, **85**(5), 2088-2113. DOI: 10.1121/1.397861.

NEW B., PALLIER C., FERRAND L. & MATOS R. (2001). Une base de données lexicales du français contemporain sur internet : LEXIQUE. *L'année psychologique*, **101**(3), 447-462. DOI : 10.3406/psy.2001.1341.

PETERSON G. E. (1961). Parameters of vowel quality. *Journal of Speech and Hearing Research*, **4**(1), 10-29. DOI: 10.1044/jshr.0401.10.

SJERPS M. J., MCQUEEN J. M. & MITTERER H. (2013). Evidence for precategorical extrinsic vowel normalization. *Attention, Perception, & Psychophysics*, **75**(3), 576-587. DOI: 10.3758/s13414-012-0408-7.

TABOSSI P. (1988). Accessing lexical ambiguity in different types of sentential contexts. *Journal of Memory and Language*, **27**(3), 324-340. DOI: 10.1016/0749-596x(88)90058-7.
# Introduction d'informations sémantiques dans un système de reconnaissance de la parole

Stéphane Level, Irina Illina, Dominique Fohr

Equipe MultiSpeech

Université de Lorraine, CNRS, Inria, F-54000 Nancy, France

{stephane.level,irina.illina,dominique.fohr}@loria.fr

## RÉSUMÉ

Malgré les avancés spectaculaires ces dernières années, les systèmes de Reconnaissance Automatique de Parole (RAP) commettent encore des erreurs, surtout dans des environnements bruités. Pour améliorer la RAP, nous proposons de se diriger vers une contextualisation d'un système RAP, car les informations sémantiques sont importantes pour la performance de la RAP. Les systèmes RAP actuels ne prennent en compte principalement que les informations lexicales et syntaxiques. Pour modéliser les informations sémantiques, nous proposons de détecter les mots de la phrase traitée qui pourraient avoir été mal reconnus et de proposer des mots correspondant mieux au contexte. Cette analyse sémantique permettra de réévaluer les *N* meilleures hypothèses de transcription (*N*-best). Nous utilisons les embeddings Word2Vec et BERT. Nous avons évalué notre méthodologie sur le corpus des conférences TED (TED-LIUM). Les résultats montrent une amélioration significative du taux d'erreur mots en utilisant la méthodologie proposée.

## ABSTRACT

Despite spectacular advances in recent years, the Automatic Speech Recognition (ASR) systems still make mistakes, especially in noisy environments. In order to reduce these errors, we suggest moving towards a contextualization of a ASR system, because semantic information is important for the performance of ASR. Current ASR systems mainly take into account only lexical and syntactic information. To model the semantic information, we propose to detect the words of the recognised sentence, which could have been badly recognized and to propose words corresponding better to the context. This semantic analysis will allow to re-evaluate the N-best hypotheses of recognition. We use Word2Vec embedding and Google's BERT model. We evaluated our methodology on the corpus of TED conferences (TED-LIUM). The results show a significant improvement of the word error rate using the proposed methodology.

**MOTS-CLÉS** : reconnaissance automatique de la parole, contexte sémantique, embeddings, Word2Vec, BERT.

**KEYWORDS:** automatic speech recognition, semantic context, embeddings, Word2Vec, BERT.

# 1 Introduction

Grace aux réseaux de neurones profonds, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole commencent à être utilisables dans les conditions réelles de notre vie de tous les jours. D'ailleurs des nombreux industriels proposent déjà des systèmes vocaux pour nos maisons, nos voitures et nos smartphones.

Malgré des efforts constants et quelques avancées spectaculaires, la capacité d'une machine à reconnaître la parole est encore loin d'égaler celle de l'être humain. Les systèmes RAP actuels

<figure><img src="image_168.png" /></figure>
voient leurs performances diminuer de manière significative lorsque les conditions dans lesquelles ils ont été entraînés et celles dans lesquelles ils sont utilisés diffèrent. Les causes de variabilité existantes entre ces conditions peuvent être liées à l'environnement acoustique et/ou à l'acquisition du signal sonore. Le matériel de capture du son, le changement de microphone, l'environnement acoustique ajoutent au signal de la parole des composantes perturbatrices. L'approche classique comporte deux étapes : débruiter (rehausser) le signal puis le transmettre au système de RAP pour le décodage. Cependant, la performance d'un système de RAP sur un mot donné dépend toujours de la distorsion au moment précis où ce mot a été prononcé.

Pour résoudre ce problème, nous proposons de se diriger vers une **contextualisation** du système RAP. En effet, les informations lexicales, sémantiques et temporelles sont importantes pour qu'un système RAP soit performant. En revanche, les systèmes RAP actuels ne prennent en compte principalement que les informations lexicales et syntaxique (modèles de langage n-gramme locaux). Pour modéliser les informations sémantiques, plusieurs méthodes fondées sur des statistiques de cooccurrences, sur l'information mutuelle, sur un modèle vectoriel et sur les réseaux de neurones peuvent être utilisées (Sheihk, 2016).

Les **espaces sémantiques et thématiques** sont des espaces vectoriels utilisés pour la représentation numérique des mots, des phrases ou des documents textuels. Presque tous les modèles s'appuient sur l'hypothèse de la sémantique statistique qui stipule que: des schémas statistiques d'apparition des mots (contexte d'un mot) peuvent être utilisés pour décrire la sémantique sous-jacente (Turney & Pantel, 2010). La méthode la plus utilisée pour apprendre ces représentations est de prédire un mot en utilisant le contexte dans lequel ce mot apparaît : *embedding* (Mikolov et al., 2013 ; Pennington et al., 2014), et cela peut être réalisé avec des réseaux neuronaux. Ces représentations se sont avérées efficaces pour une série de tâches de traitement du langage naturel (Baroni et al., 2014). Elles sont devenues très populaires en raison de leur capacité à traiter de grandes quantités de données textuelles non structurées avec un faible coût de calcul. L'efficacité et les propriétés sémantiques de ces représentations nous motivent à explorer ces représentations sémantiques pour notre tâche de reconnaissance dans des conditions bruitées. Nous espérons que dans les parties très bruitées, le modèle de langage et le modèle sémantique peuvent permettre de lever les ambiguïtés acoustiques afin de trouver les mots prononcés par le locuteur.

Dans cet article nous proposons de compléter l'étape de RAP **par l'ajout d'informations sémantiques** afin de détecter les mots de la phrase traitée qui pourraient avoir été mal reconnus et de proposer des mots de prononciation similaire correspondant mieux au contexte. Cette analyse sémantique permet **de réévaluer** les *N* meilleures hypothèses de transcription (*N*-best) et peut être vue comme une forme d'adaptation dynamique dans le cadre spécifique des données bruitées. Les informations sémantiques sont introduites en utilisant des représentations prédictives à l'aide de vecteurs continus (*embeddings*). Toutes nos modélisations s'appuient sur les technologies performantes de DNN. Par rapport aux travaux précédents utilisant la réévaluation de la liste N-best (Song *et al.*, 2019 ; Shin *et al.*, 2019 ; Ogawa *et al.*, 2018), nous nous appuyons uniquement sur des informations sémantiques. De plus, la spécificité de notre approche est l'utilisation de la partie contextuelle et des zones de possibilité de la liste des N-hypothèses: la partie contextuelle représente l'information sémantique du contexte thématique du document à reconnaître et la zone de possibilité correspond à la zone où nous voulons trouver les mots à corriger. Cela nous permet de donner moins d'importance aux mots de la zone de possibilité qui ne correspondent pas au contexte du document, et de donner un faible score sémantique à l'hypothèse correspondante.

## 2 Méthodologie proposée

Une façon efficace de prendre en compte les informations sémantiques est de réévaluer les meilleures hypothèses du système de reconnaissance. Le système de reconnaissance nous fournit