Pour les variables GLO, VEL et LP, l'attribution des dimensions est binaire et il n'y a pas d'ambiguïté concernant cette attribution. Pour TCL, chaque consonne se voit attribuer le lieu d'articulation qui la caractérise. L'opération est globalement assez simple excepté pour les consonnes rétroflexes de PO et AE qui ont été codées en *postalveolar* (comme il est souvent indiqué dans les inventaires phonologiques). En revanche, les voyelles sont généralement dites antérieures, centrales ou postérieures mais ne sont pas caractérisées par un lieu articulatoire précis. Il a été décidé que les voyelles antérieures étaient codées *palatal* et celles d'arrière *velar*, ce qui correspond à leur position effective. Notre méthode consiste donc à assigner à chaque phonème l'ensemble des dimensions qui le caractérise. Ensuite chaque dimension se voit attribuée une valeur correspondant à la fréquence de chaque phonème dans le corpus (table 3). En additionnant l'ensemble de ces valeurs dans chaque colonne nous obtenons la fréquence d'utilisation de chaque dimension. Cette opération est répétée dans chaque langue et pour chacune des variables.

<table><caption>TABLE 3 : Exemple (pour PO) de l'attribution des fréquences des phonèmes (en %) pour la variable Tongue Constriction Location (TCL). Dans le corpus PO, la fréquence de la consonne /s/ est 2.49%. Cette valeur est reportée dans la colonne *alveolar*, caractéristique de cette consonne.</caption><thead><tr><th>TCL</th><th>alveolar</th><th>postalveolar</th><th>palatal</th><th>velar</th></tr></thead><tbody><tr><td>e</td><td></td><td></td><td>10.75</td><td></td></tr><tr><td>s</td><td>2.49</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>k</td><td></td><td></td><td></td><td>3.51</td></tr><tr><td>dz'</td><td></td><td>0.65</td><td></td><td></td></tr><tr><td>n</td><td>4.08</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

# 3 Résultats

## 3.1 Glottis, Velum et Lip Rounding

Pour ces trois variables l'attribution des dimensions est binaire. GLO et VEL sont en position *closed* ou *wide*. LP est *protruded* ou *not protruded*. Pour GLO et VEL on note une impressionnante similarité pour les trois langues : une forte préférence pour la position *closed* autour de 78% en moyenne pour GLO et 89% pour VEL (figure 2). Il n'y a quasiment pas de différence entre les trois langues. Notons que la dimension *wide* pour VEL représente 15% de l'inventaire de FR, alors que les occurrences *wide* dans le corpus sont à 10.7%. Pour LP, les tendances sont également très similaires pour les trois langues avec la dimension *not protruded* très majoritaire (87% en moyenne). On note une proportion légèrement moins importante de *not protruded* pour FR (81%), probablement due au nombre important de voyelles arrondies dans le système vocalique français. Toutefois, 28% des phonèmes FR sont arrondis et cette proportion se trouve minorée dans le corpus, ce qui suppose une fréquence moins importante des voyelles arrondies en FR.

<figure><img src="image_201.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Fréquence d'apparition des dimensions pour les trois variables GLO, VEL et LP</figcaption></figure>
## 3.2 Tongue Constriction Location

La position de la langue lors de la constriction présente également de nombreuses similitudes dans les trois langues (figure 3). On observe une forte prépondérance des dimensions *alveolar*, *palatal* et *velar* (respectivement en moyenne 25%, 32% et 22%), la dimension *postalveolar* étant nettement moins utilisée (5%). La dimension *dental* n'est présente que pour AE et représente une faible proportion (3.5%). De même, la dimension *uvular* n'est présente qu'en français via le seul phonème /R/ qui, à lui seul, totalise 7.6% des occurrences. Ainsi, au cours de la production de parole spontanée, on observe que dans ces trois langues, la position de la langue est majoritairement positionnée dans trois régions : palais dur, alvéoles puis palais mou.

<figure><img src="image_202.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Fréquence d'apparition des dimensions pour la variable TCL</figcaption></figure>

Voyelles et consonnes sont présentées conjointement ici (figure 3) de façon à obtenir la configuration du tractus pendant la parole spontanée. Les voyelles n'étant présentes que sur les dimensions *palatal* et *velar*, il est clair que ces positions sont très sollicitées. Nous avons donc distingué voyelles et consonnes de façon à mieux cerner les parts respectives de ces deux types de phonèmes dans la configuration du tractus. La dimension *alveolar* est nettement plus sollicitée dans la production des consonnes pour les trois langues, ceci au détriment des autres dimensions (figure 4).

<figure><img src="image_203.png" /><figcaption>FIGURE 4 : Fréquence d'apparition des dimensions pour la variable TCL. Pour les consonnes (à gauche) et pour les voyelles (à droite)</figcaption></figure>

Certes la dimension *alveolar* est également importante dans les inventaires phonologiques des trois langues, mais de façon variable : 26% pour PO, 19% pour FR et 15% pour AE avec, donc, une forte proportion pour PO. Mais si l'on regarde les phonèmes les plus fréquents (Table 1) dans chacune des trois langues, on trouve 1 alvéolaire en PO (/t/=6%), 4 alvéolaires en FR (/t/ /d/ /l/ /s/=23%) et 3 en AE (/n/ /s/ /t/=16%). La forte proportion des alvéolaires dans l'inventaire phonologique de PO est donc contrebalancée par sa faible représentation dans les phonèmes fréquents. On observe donc que les disparités observées dans les inventaires phonologiques semblent être *gommés* par l'usage des phonèmes dans la production courante. La dimension *alveolar* revêt probablement un caractère
spécifique car il s'agit du lieu d'articulation le plus fréquemment présent dans les inventaires phonologiques des langues du monde (position alvéodentale=15.3%, Vallée et al. 1999).

La dimension *palatal* est majoritaire dans la production des voyelles pour les trois langues (figure 4, droite). S'il est vrai que les voyelles antérieures sont majoritaires dans l'inventaire phonologique FR, ça n'est pas le cas pour PO ni pour AE. La préférence pour la dimension *palatal* dans ces deux langues est donc due à la fréquence des voyelles antérieures dans les corpus (table 1). Là encore on observe que les différences des inventaires phonologiques semblent être compensées par l'usage des sons de chaque langue tendant vers des positions articulatoires communes.

# 4 Discussion

Dans ce travail nous avons cherché à rendre compte de la configuration théorique du tractus vocal au cours de la production de parole spontanée et dans trois langues différentes. Les trois langues utilisées ici PO, FR et AE présentent des spécificités dans leur inventaire phonologique : un système vocalique riche et complexe en AE et réduit pour PO ; des voyelles antérieures plus nombreuses pour FR, idem pour l'arrondissement et la nasalité ; un système consonantique riche en fricatives et affriquées pour AE et surtout PO. Malgré ces spécificités, on remarque une étonnante similitude concernant la fréquence des positions articulatoires pour les trois langues. Au cours de la production de parole spontanée, nous avons pu observer qu'en moyenne 78% des phonèmes sont produits avec la glotte fermée, 89% avec le voile du palais relevé et 13% avec un arrondissement des lèvres. Ces fréquences moyennes sont extrêmement proches pour chacune des langues. De même, la position de la langue lors de la constriction est majoritairement positionnée dans trois régions : palais dur, alvéoles puis palais mou. Là encore la fréquence des positions articulatoires est très proche dans les trois langues avec une prédominance de l'utilisation de la position alvéolaire dans la production des consonnes et de la position palatale pour les voyelles.

On retrouve donc une très forte similarité de la mobilisation du tractus vocal dans les trois langues et ce, malgré des différences notables dans la configuration des trois inventaires phonologiques. Ces tous premiers résultats tendent à montrer que, quelques soient les disparités et spécificités des systèmes phonologiques, la structure lexicale et l'usage du lexique dans le discours spontané tend à gommer ces différences, suggérant des contraintes biomécaniques et/ou phonologiques favorisant des configurations préférentielles du tractus vocal.

Nous devons toutefois indiquer que ce travail préliminaire présente plusieurs limites : 1/ nous avons utilisé des corpus de tailles très hétérogènes (notamment le corpus PO est probablement trop restreint pour représenter fidèlement les distributions de phonèmes en parole spontanée) ; 2/ le lien entre les inventaires phonologiques des trois langues et l'annotation phonétique des corpus a parfois été très difficile à établir et il faudrait probablement utiliser des corpus annotés de façon plus homogène ; 3/ il serait également nécessaire d'obtenir une description précise des réalisations articulatoires des langues de façon à attribuer correctement les dimensions ; 4/ il sera tout à fait nécessaire de poursuivre ce travail avec un nombre plus important de langues présentant des systèmes phonologiques plus diversifiés. Enfin, dans une étape ultérieure, nous envisageons de mettre en correspondance, au travers des corpus, ces positions attendues avec les réalisations effectives des segments phonétiques.
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Interaction entre durée et position dans la
perception des fricatives voisées chuchotées<fnref n="1" />

Yohann Meynadier, Noël Nguyen, Sophie Dufour
Aix Marseille Univ, CNRS, LPL, UMR7309, Aix-en-Provence, France
Aix Marseille Univ, ILCB, Marseille, France
{yohann.meynadier; noel.nguyen-trong; sophie.dufour}@univ-amu.fr

RÉSUMÉ

Cette étude s’intéresse à la reconnaissance du trait de voisement en parole chuchotée. Nos travaux antérieurs (Dufour & Meynadier 2019) montrent une reconnaissance plus tardive du trait [+voisé] reposant sur un traitement probablement pré-lexical d’informations acoustiques, autres que la vibration laryngée, extraites du signal chuchoté et utilisées dans l’accès lexical. Via une tâche d’identification en perception catégorielle, cette étude révèle que la durée conditionne la perception du voisement des fricatives chuchotées : plus /f/ est long, plus il est perçu [-voisé] ; plus /ʒ/ est bref, plus il est identifié [+voisé]. Cet effet de durée est modulé par le trait sous-jacent de voisement et la position dans le (non)mot. La fricative [+voisé] en position finale montre une frontière perceptive particulièrement décalée vers des durées beaucoup plus longues que les autres.

ABSTRACT

Interplay between duration and word position in voicing perception of whispered fricatives

This study focuses on the recognition of the voicing-feature in whispered speech. Our previous works (Dufour & Meynadier 2019) show a later recognition of the feature [+voiced] probably based on a pre-lexical processing of acoustic information, other than the laryngeal vibration, extracted from the whispered signal and used in lexical access. Via an identification task in categorical perception, this study reveals that duration influences the perception of the voicing of whispered fricatives: the longer /f/ is, the more it is perceived [-voiced]; the shorter /ʒ/ is, the more it is identified [+voiced]. This duration effect is modulated by the underlying voicing-feature and the position within the (non-sense) word. The fricative [+voiced] in word-final position shows a perceptual boundary particularly shifted towards durations much longer than the others.

MOTS-CLÉS : voisement, parole chuchotée, perception, fricative, français

KEYWORDS: voicing, whispered speech, perception, fricative, French

# 1 Introduction

Le chuchotement crée une opacité du trait de voisement entre la forme phonétique et la représentation phonologique des mots en français. Cette opacité provient du fait qu’en parole chuchotée le trait de voisement ne peut plus être rattaché à la vibration des cordes vocales à un

<footnote n="1">¹ Une version résumée de ce travail a été acceptée à la 17e International Conference on Laboratory Phonology, 6-8 juillet 2020, Vancouver, Canada (LabPhon17).</footnote>
niveau phonétique, mais doit être associé à d'autres propriétés acoustiques secondaires pour être correctement reconnu.

Dans le versant de la perception, les travaux sur l'anglais rapportent que les obstruantes voisées chuchotées sont reconnues au-delà du seuil du hasard (Dannenbring 1980, Tartter 1989, Munro 1990, Gilichinskaya & Strange 2011). Pour le français, Dufour & Meynadier (2019) ont précisé le décours temporel de la reconnaissance des mots chuchotés à obstruantes voisées via un paradigme d'amorçage audiovisuel de décision lexicale. Les résultats montrent que la reconstruction du trait [+voisé] des obstruantes chuchotées prend plus de temps que la reconnaissance du trait [-voisé]. Sans être totalement homophones aux obstruantes sourdes, les obstruantes voisées chuchotées restent temporairement ambiguës. L'ambiguïté n'est levée que si un temps supplémentaire de traitement de 50 ms est accordé au sujet. L'hypothèse est que dans ce bref laps de temps, l'auditeur extrait du signal de parole chuchotée les informations acoustiques nécessaires à la reconnaissance de l'obstruante voisée.

Dans le versant de la production, des travaux récents sur le français montrent que les consonnes voisées chuchotées, bien que produites sans vibration des cordes vocales, conservent certaines traces phonétiques de leur identité sous-jacente [±voisé] (pour une revue Meynadier & Dufour 2016, 2018). Notamment, les durées acoustiques des consonnes et des voyelles préconsonantiques paraissent être les corrélats du voisement les plus robustes en parole chuchotée (Vercherand 2010, Meynadier & Gaydina 2013, Meynadier & Dufour 2018). Par ailleurs, en parole modale la manipulation de la durée des obstruantes influence l'identification de leur trait de voisement (Denes 1955). Reste qu'aucune étude, à notre connaissance, ne s'est intéressée à ce point en parole chuchotée.

Afin de clarifier l'opacité du contraste de voisement en parole chuchotée, trois hypothèses sont testées ici. Premièrement, sur la base des travaux précités, nous testons ici la possibilité que dans le bref laps de temps supplémentaire dans la reconnaissance des obstruantes voisées chuchotées, mis en évidence par Dufour & Meynadier (2019), le sujet est capable d'extraire de la parole les informations acoustiques relatives à la durée des consonnes afin d'identifier perceptivement leur trait de voisement. Nous nous attendons donc à ce que les résultats de perception soient en accord avec ceux de production rapportés par la littérature, à savoir que plus la consonne est longue, plus elle est associée au trait [-voisé], et inversement, plus elle est courte, plus elle est identifiée comme [+voisé]. Deuxièmement, nous cherchons à établir à quel niveau de traitement l'information de durée segmentale est recrutée pour recouvrer le voisement sous-jacent de la consonne. Suite à Dufour & Meynadier (2019), nous supposons qu'un traitement pré-lexical des indices acoustiques est impliqué dans la reconnaissance du 'voisement chuchoté'. Nous nous attendons donc à ce que l'effet de durée de la consonne soit similaire pour des mots et pour des non-mots. Enfin, nous testons ici également si un effet de position de la consonne dans le (non)mot influence l'identification de son voisement sous-jacent. Sur ce point, nous pensons que l'allongement spécifique des consonnes finales de (non)mots isolés (cf. Table 1), du fait de l'allongement final prosodique, pourrait décaler la frontière catégorielle d'identification du trait de voisement.

Pour répondre à ces questions, la durée des fricatives /ʃ/ et /ʒ/ en position initiale et finale de mots et de non-mots a été manipulée dans une tâche de perception catégorielle du trait [±voisé] de la fricative.

## 2 Protocole expérimental

Un test d'identification portant sur les fricatives /ʃ/ versus /ʒ/ a été mené pour évaluer si la durée de la consonne permet de faire basculer la perception catégorielle du voisement de la consonne chuchotée.
## 2.1 Matériel linguistique

Les fricatives ont été choisies pour représenter le contraste de voisement afin de simplifier la manipulation de la durée acoustique de la consonne. En effet, les plosives, présentant deux phases articulatoires distinctes, occlusion et explosion, obligeraient à un contrôle de leur durée plus complexe. Par ailleurs, les modifications de durée de l'occlusion silencieuse des plosives chuchotées ne sont pas perceptibles en initiale absolue de mot. Seul le contraste /ʃ/-/ʒ/ est ici utilisé.

/ʃ/-/ʒ/ ont été produites par un locuteur français dans des séquences CVC formant soit une paire minimale, en position initiale de mot : « char » vs « jarre » et en position finale de mot : « cache » vs « cage », soit une paire de non-mots se distinguant seulement par le voisement de la fricative, en initiale : « cheur » vs « jeur » et en finale « queuche » vs « queuge ». Ces quatre paires ont été enregistrées en chambre sourde à l'aide d'un microphone Senheiser HD415 (échantillonnage : 32 kHz ; 32 bits). Une distance de 30 cm a été maintenue constante entre le micro et la bouche du locuteur qui a produit naturellement les mots en voix chuchotée non projetée ou forcée (comme chuchotés à l'oreille d'un interlocuteur à distance proximale). L'absence de vibrations glottiques du signal chuchoté, ainsi que la différence de durée attendue (pour des références en voix chuchotée et modale, Dufour & Meynadier 2019) entre les consonnes cibles et entre les voyelles préconsonantiques selon le voisement de la fricative (Table 1) ont été vérifiées via Praat (Boersman & Weenink 2017).

<table><caption>TABLE 1 : Durée (ms) des fricatives cibles et des voyelles préconsonantiques des mots et non-mots utilisés pour la génération des stimuli de l'expérience</caption><thead><tr><th></th><th>C</th><th>V</th><th>C</th><th></th><th>C</th><th>V</th><th>C</th></tr></thead><tbody><tr><td>char</td><td>138</td><td>-</td><td>-</td><td>cheur</td><td>154</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>jarre</td><td>106</td><td>-</td><td>-</td><td>jeur</td><td>111</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>cache</td><td>-</td><td>185</td><td>253</td><td>queuche</td><td>-</td><td>199</td><td>243</td></tr><tr><td>cage</td><td>-</td><td>240</td><td>161</td><td>queuge</td><td>-</td><td>230</td><td>156</td></tr></tbody></table>

À l'aide du Vocal Toolkit (Corretge 2019) de Praat, la durée acoustique de la fricative a été modifiée par resynthèse selon un continuum de 11 pas de 20 ms allant de 50 à 250 ms. L'intensité globale (RMS) de chaque fricative cible a été neutralisée à la valeur moyenne calculée entre celle de la [+voisé] et celle de la [-voisé] de la paire de (non)mots concernée. Les portions restantes _CV_ (_ar, _eur) et CV_ (ca_, queu_) ont également été neutralisées en durée, en intensité et en fréquence. Les portions de chaque paire [±voisé] de (non)mots ont dans un premier temps été resynthétisées avec une durée neutre correspondant à la durée moyenne entre les deux membres de la paire. Un morphing acoustique (spectral) à mi-chemin entre ces deux mêmes exemplaires a été appliqué (via la fonction Mix... du Vocal Toolkit de Praat). Enfin, l'intensité a été homogénéisée de la même manière que pour les fricatives cibles. Les 4 paires x 2 (non)mots x 11 pas de durée, soit 88 stimuli, ont été contrôlés afin que seule la différence de durée de la fricative varie. À noter que le profil spectral (autre que l'intensité globale) de la fricative cible n'a pas été neutralisé par morphing, et que donc il est susceptible de différences selon le voisement sous-jacent de la consonne. Néanmoins, à notre connaissance, aucune différence spectrale systématique due au voisement de la consonne n'a encore été mis en évidence dans la littérature (Meynadier & Dufour 2018).

Enfin, les stimuli ont été reconstruits par concaténation de la fricative cible et de la portion restante manipulées du (non)mot. Afin de lisser la transition entre ces deux parties du stimulus, un amortissement initial et/ou final (fonction Fade... du Vocal Toolkit de Praat) sur 30 ms a été appliqué sur le signal. Ces deux parties ont alors été concaténées avec un chevauchement de même durée.
## 2.2 Expériences

Ainsi, 8 continua de durée consonantique, soit 2 (mots + non-mots) en paire de voisement x 2 positions x 11 pas de durée de la fricative, ont été soumis à une tâche d'identification dans un test de perception catégorielle. 32 sujets (21 F, 11 H) ont passé l'expérience sur les mots, 32 autres (26 F, 6 H) sur les non-mots. Chaque sujet a répondu sur les paires à fricative en position initiale (char vs jarre ou cheur vs jeur) et en position finale (cache vs cage ou queuche vs queuge) dans deux sessions séparées par une pause ; l'ordre de ces deux sessions a été balancé entre les sujets. À l'intérieur de chaque session, les stimuli à fricative [+voisé] et [-voisé] ont été aléatoirement ordonnés différemment pour chaque sujet. Les tests ont été implémentés sur ordinateur via le logiciel Perceval (André et al. 2003).

Les 64 sujets de l'expérience ont été rémunérés 10 € pour un temps de passation d'environ 30 min. Aucun n'a rapporté de troubles de l'audition, de la parole ou du langage, ni de troubles attentionnels. Ils ont passé le test individuellement dans un box expérimental calme. Les stimuli ont été entendus au moyen d'un casque audio circum-aural Superflux HD681B et les réponses saisies sur un boitier à 2 boutons. La position des (non)mots à fricative [+voisé] et [-voisé] était indiquée orthographiquement sur le boitier et demeuraient constante lors de la session. Elle était inversée entre les deux sessions du test et balancée entre les sujets de l'expérience. Le sujet était face à un écran sur lequel il a lu les consignes et où apparaissait en son milieu un point de fixation durant les 750 ms précédant l'écoute du stimulus, afin de maintenir son attention. Un silence de 1,5 sec. séparait chaque stimulus. Le niveau d'écoute a été maintenu à un volume fixe, confortable et représentatif de la parole chuchotée durant toute l'expérience et entre les sujets. La tâche du sujet consistait à identifier le (non)mot entendu en appuyant sur le bouton correspondant du boitier-réponse immédiatement après la fin acoustique du stimulus, sans pression ou limite de temps. Chaque stimulus a été présenté 10 fois dans la même session. Chaque sujet a donc pris sa décision de voisement sur 220 stimuli pour chacune des deux sessions du test.

# 3 Résultats

Nous rapportons ici les résultats statistiques obtenus sur le pourcentage moyen de réponses correctes aux tests. Une réponse est dite ‘correcte’ quand l’auditeur a choisi le (non)mot comportant la fricative dont le trait sous-jacent de voisement correspond bien à celui de la fricative du stimulus entendu. Dans un premier temps, sont présentés les statistiques et les résultats relatifs à l’effet du continuum de durée de la fricative sur le pourcentage d’identification de son voisement. Ensuite, les analyses et les résultats statistiques concernant les différences en durée de frontière catégorielle d’identification du voisement sont présentés afin de rendre compte des interactions de la durée de la fricative avec son voisement sous-jacent, sa position dans le (non)mot et la lexicalité du stimulus.

## 3.1 Effet de la durée

Les réponses des participants (1 = réponse correcte, 0 = réponse incorrecte) ont été analysées grâce à un modèle de régression *logit* à effets mixtes (Baayen 2008 ; Baayen et al., 2008). Le modèle incluait la durée des consonnes (11 niveaux), le voisement ([+voisé], [-voisé]), la position (initiale, finale) et la lexicalité (mot, non-mot), ainsi que leurs interactions, comme effets fixes. Le modèle incluait également l’intercept et la pente aléatoires par participants pour l’effet de la durée des consonnes, du voisement et de la position (Barr et al., 2013). L’ensemble de données étant trop volumineux pour les paramètres par défaut de *glmer.nb*, l’option *nAGQ=0* a été implémentée afin de permettre au modèle de converger (Bates et al., 2016). Le modèle a été appliqué sur 28159 données (1 réponse n’a pas été enregistrée par le logiciel).
De façon intéressante le modèle a révélé une interaction significative entre la durée des fricatives et leur voisement [χ² = 5341,61 ; p < .0001]. Plus la fricative /ʃ/ est longue, plus elle est perçue [-voisé], et inversement plus la fricative /ʒ/ est longue, moins elle est perçue [+voisé] (autrement dit, plus /ʒ/ est brève, mieux elle est identifiée comme [+voisé]). La Figure 1 montre que cet effet est vrai que la fricative soit produite en position initiale ou finale de mot ou de non-mot.

<figure><img src="image_204.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Pourcentages moyens d'identification du trait de voisement en fonction de la durée de chaque fricative chuchotée selon sa position dans un mot (haut) ou un non-mot (bas)</figcaption></figure>

## 3.2 Effet du voisement, de la position et de la lexicalité

Pour comprendre comment le trait de voisement, la position dans le (non)mot et la lexicalité du stimulus influencent l'identification du trait de voisement selon la durée de la fricative chuchotée, nous avons étudié les différences entre les frontières de perception catégorielle des différentes conditions. L'analyse statistique des interactions entre la durée de la fricative et les facteurs *voisement*, *position* et *lexicalité* a été effectuée sur les valeurs de durée des frontières perceptives catégorielles du trait [±voisé] des fricatives cibles. Pour chaque sujet (N = 64) dans chaque condition, à savoir pour chaque fricative (/ʃ/, /ʒ/) dans chaque position (initiale, finale) de chaque (non)mot (*char*, *jarre*, *cache*, *cage*, *cheur*, *jeur*, *queuche*, *queuge*), la frontière catégorielle a été calculée à partir de la fonction spline cubique des pourcentages d'identification du voisement (à savoir les pourcentages moyens de réponses correctes) selon les 11 pas du continuum de durée de la fricative cible. Cette frontière correspond au point de la courbe où la perception du trait [±voisé] de la fricative bascule. Elle est déterminée par la détection de la durée en ms (x) qui conduit à l'intercept (y) entre la courbe interpolée et un taux de réponse correcte à 50%, à savoir à 50% d'identification (c'est-à-dire le seuil de hasard de réponses binaires). 11 sujets (6 pour les mots et 4 pour les non-mots) ont été exclus des analyses. Cette exclusion correspond à une absence de bascule catégorielle dans la perception du voisement de la fricative en fonction de sa durée dans au moins une des conditions du test. Soit le sujet à un comportement trop incohérent, soit ses pourcentages d'identification sont toujours inférieurs ou supérieurs au seuil de 50% quelle que soit la durée de la
fricative cible. Ainsi, 17,2% des données de frontière (soit 44 valeurs sur 256, à savoir 32 sujets x 8 (non)mots) ont été exclues.

Les valeurs moyennes de frontière (durée en ms) ont été analysées via une ANOVA à trois facteurs dont deux à mesures répétées (*voisement*, *position*) et un à mesures indépendantes (*lexicalité*). La triple interaction *voisement*\**position*\**lexicalité est significative [$F(1, 54) = 4,32$ ; p < .05]. Afin d'étudier cette interaction, nous rapportons les effets simples de ces facteurs et les interaction à deux facteurs, ainsi que les comparaisons multiples deux à deux à posteriori entre les conditions expérimentales avec une correction de Bonferroni. Les comparaisons d'intérêt entre *voisement*, *position* et *lexicalité* sont rapportés dans la Table 2.

<figure><img src="image_205.png" /><figcaption>TABLE 2 : Valeurs (sous le nom du stimuli) et écarts de durée (en ms) des frontières de perception catégorielle du trait de voisinement des fricatives chuchotées selon le voisinement, la position dans le (non)mot et la lexicalité du stimulus. *** signale une différence significative avec p < .0001 ; l'absence d'astérisque indique une différence non significative (p > .05)</figcaption></figure>

Toutes conditions confondues, seuls le *voisement* et la *position* de la fricative montrent un effet significatif sur les valeurs de durée des frontières catégorielles, respectivement [$F(1, 54) = 52,10$ ; p < .0001] et [$F(1, 54) = 34,87$ ; p < .0001]. Ces deux facteurs ont également une interaction significative [$F(1, 54) = 117,60$ ; p < .0001]. La Figure 2 montre ainsi que la frontière catégorielle de la fricative [+voisé] finale est spécifiquement plus haute que les autres. Elle atteint 164 ms pour le mot « cage » et 186 ms pour le non-mot « queuge », alors que toutes les autres se situent globalement autour de 100 à 120 ms. La Table 2 résume les tests post-hoc de ces facteurs. Elles montrent que seule la frontière catégorielle de la fricative [+voisé] finale se distingue significativement de celle de la fricative [-voisé] finale et de celle de la fricative [+voisé] initiale, pour les mots (respectivement [$F(1, 52) = 38,01$ ; p < .0001] et [$F(1, 52) = 48,19$ ; p < .0001]) comme pour les non-mots (respectivement [$F(1, 52) = 144,46$ ; p < .0001] et [$F(1, 52) = 66,26$ ; p < .0001]). Le déplacement vers une valeur plus élevée de la frontière perceptive de la fricative [+voisé] finale par rapport aux autres oscille entre 43 et 82 ms.

Enfin, une interaction significative entre le *voisement* et la *lexicalité* est également rapportée [$F(1, 54) = 12,201$ ; p < .001]. Elle indique que toutes positions confondues seules les frontières catégorielles de la fricative [+voisé] sont un peu plus hautes pour les non-mots (queuge, *jeur*) que pour les mots (cage, jarre). Cela est illustré par la Figure 2. L'écart de frontière est en moyenne de 22 ms entre « cage » et « queuge », et de 13 ms entre « jarre » et « *jeur* » (Table 2). Pour la fricative [-voisé], nous n'observons pas de régularité de ce point de vue. Reste que les tests post-hoc,
rapportés dans la Table 2, ne signalent aucun de ces écarts de frontière entre mot et non-mot comme étant significatif.

<figure><img src="image_206.png" /></figure>

FIGURE 2 : Valeurs moyennes (en haut) et position sur le continuum (en bas) des durées des frontières de perception catégorielle du trait de voisement des fricatives chuchotées selon le voisement et la position pour les mots et les non-mots. Sur le graphique du haut, les barres représentent les intervalles de confiance à 95%

# 4 Discussion

Dans tous les cas, des durées plus longues favorisent toujours la perception du trait [-voisé], et plus courtes celle du trait [+voisé] (Figure 1). Les courbes d'identification moyenne du voisement montrent une influence plutôt graduelle que catégorielle. Elles ont également une forme particulière qui pourrait être une trace du biais perceptif en faveur du trait [-voisé] des obstruantes chuchotées noté dans la littérature (cf. Dufour & Meynadier 2019). En effet, elles dessinent un plateau relativement stable d'une perception en fricative [-voisé] au moins à partir de 170 ms, pour /ʃ/ mais également pour /ʒ/, sauf si ce dernier est final de (non)mot. De plus, toute fricative chuchotée, autre que /ʒ/ en position finale, à partir d'une durée de 110 ms, est majoritairement perçue en /ʃ/, et en deçà en /ʒ/. Les résultats montrent donc que la durée consonantique module la perception du trait de voisement des fricatives chuchotées. La reconnaissance de leur voisement sous-jacent s'appuierait bien sur le corrélat phonétique de durée consonantique tel qu'observé en production de la parole, à savoir sur la durée plus longue des obstruantes [-voisé] par rapport aux [+voisé]. L'hypothèse que le sujet est capable d'extraire de la parole chuchotée les informations acoustiques relatives à la durée des consonnes afin d'identifier perceptivement leur trait de voisement est donc bien confirmée. Cela plaide pour une reconstruction du trait à partir du traitement de détails phonétiques fins présents dans le signal acoustique.

Pour aller, plus loin nous avons aussi tester l'effet de la lexicalité des stimuli. Les analyses des frontières perceptives du trait de voisement selon la durée consonantique n'ont pas révélé de différences significatives entre les fricatives insérées dans des mots et celles insérées dans de non-
mot (Table 2). Ce résultat irait dans le sens d'une extraction du trait de voisement à partir des corrélats de durée segmentale présents dans le signal de parole, et donc de l'implication d'un traitement pré-lexical de ces indices acoustiques lors de la reconnaissance d'un trait, d'un phonème et/ou d'un mot dont la forme phonétique est altérée ou plus éloignée de sa forme phonologique.

Enfin, de manière intéressante, cette étude montre, pour la première fois, que l'influence de la durée consonantique n'est pas homogène, mais est fonction de l'interaction entre le trait de voisement de la fricative et sa position dans le (non)mot. En effet, la Figure 1 montre que pour une même durée et au moins à partir de 90 ms, la fricative [+voisé] est toujours mieux reconnue en finale qu'en initiale de (non)mot. Ainsi, seule la fricative [+voisé], et seulement si elle se trouve en position finale de (non)mot, a une frontière perceptive du voisement selon la durée significativement plus haute que celle des fricatives dans toute autre condition. Sa frontière apparaît donc décalée vers une durée consonantique beaucoup plus longue, de 164 (pour « cage ») à 186 ms (pour « queuge »), par rapport aux autres situées autour de 100 à 120 ms. Ainsi, par rapport une position en initiale, une fricative [+voisé] finale nécessite un allongement de 60-70 ms (Table 2) pour erronément être perçue [-voisé]. La perception du trait [+voisé] de la fricative chuchotée résisterait spécifiquement mieux à un allongement en position finale de mot.

Cette asymétrie de l'effet de durée en fonction de la position dans le mot pourrait s'expliquer par différents mécanismes, qui restent spéculatifs à ce stade de notre étude. En effet, le profil spectral de fricatives [+voisé] et [-voisé] de nos stimuli n'ont pas été neutralisé (par exemple par un morphing entre les deux spectres). La possibilité de différences spectrales corrélatives au voisement sous-jacent de la fricative présentes dans le signal et utiles à l'auditeur n'est donc pas exclue. Cette possibilité reste cependant une question ouverte sachant qu'à notre connaissance, aucune étude spectrale en parole n'a pu véritablement attester de différence systématiques liées au voisement dans le spectre de bruit des obstruantes chuchotées (cf. Meynadier & Dufour 2018). Si ces traces existent et sont exploitées par l'auditeur, il reste toujours à expliquer pourquoi seule la fricative [+voisé] et seulement en position finale montre une résistance spécifique au changement de durée, à savoir l'allongement. Une piste pourrait s'appuyer sur l'influence bien connue de la structure prosodique (dont syllabique et lexicale) sur la réalisation phonétique des phonèmes (connue sous la notion de *phonetic encoding of prosodic structure*, par exemple Cho 2016). Les segments montrent des variations acoustiques selon leur position et le poids de la frontière prosodique. L'une de ces variations concerne l'allongement en fin de constituant réalisé par une décélération du tempo de parole. Les segments finaux sont ainsi systématiquement plus longs en position finale qu'en position initiale, comme l'illustre, par exemple, les durées segmentales de nos stimuli présentées dans la Table 1. Or, des études récentes mettent en évidence que la perception d'une frontière prosodique, marquée par un allongement final, module la catégorisation des phonèmes en frontière (Steffman 2019, Mitterer et al. 2016 ; pour une revue et une discussion). Dans la lignée de ces travaux, on pourrait donc supposer ici que l'auditeur recrute ses connaissances prosodiques lors de la reconnaissance de traits segmentaux qui lui permettent d'opérer une compensation perceptive de l'allongement subi par la fricative [+voisé] chuchotée en position finale. Mais alors, reste à savoir pourquoi seule la fricative [+voisé], et non la [-voisé], montre cet effet de position ? L'absence d'effet de la position finale pour la fricative [-voisé] chuchotée pourrait s'expliquer par le fait qu'une fricative longue serait par défaut interprétée comme [-voisé] et que le biais perceptif vers le trait [-voisé] (relevé dans la littérature) jouerait pour une reconnaissance immédiate des fricatives [-voisé] allongées en finale de mot. Leur reconnaissance ne nécessiterait donc pas de traitement particulier dans cette position. Inversement, la reconnaissance du trait [+voisé] chuchoté engage un traitement spécifique et plus coûteux des détails phonétiques corrélatifs du voisement (Dufour & Meynadier 2019). La durée faisant partie de ces traces acoustiques du voisement, en position finale, du fait de l'allongement final prosodique, la fricative [+voisé] chuchotée serait potentiellement plus ambigüe et nécessiterait un traitement supplémentaire impliquant le recrutement d'informations prosodiques (top-down), permettant la compensation perceptive relative à sa durée segmentale.
Remerciements

Financement de l'ANR-16-CONV-0002 (ILCB), ANR-11-LABX_0036 (BLRI) et A*MIDEX. Et à
Thierry Legou (LPL) pour son aide technique dans l'analyse des données.

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

Alexis Michaud¹ Oliver Adams² Séverine Guillaume¹ Guillaume Wisniewski³

alexis.michaud@cnrs.fr, oliver.adams@gmail.com, severine.guillaume@cnrs.fr, guillaume.wisniewski@linguist.univ-paris-diderot.fr

## RÉSUMÉ

Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole atteignent désormais des degrés de précision élevés sur la base d'un corpus d'entraînement limité à deux ou trois heures d'enregistrements transcrits (pour un système mono-locuteur). Au-delà de l'intérêt pratique que présentent ces avancées technologiques pour les tâches de documentation de langues rares et en danger, se pose la question de leur apport pour la réflexion du phonéticien/phonologue. En effet, le modèle acoustique prend en entrée des transcriptions qui reposent sur un ensemble d'hypothèses plus ou moins explicites. Le modèle acoustique, décalqué (par des méthodes statistiques) de l'écrit du linguiste, peut-il être interrogé par ce dernier, en un jeu de miroir ? Notre étude s'appuie sur des exemples d'une langue « rare » de la famille sino-tibétaine, le na (mosuo), pour illustrer la façon dont l'analyse d'erreurs permet une confrontation renouvelée avec le signal acoustique.

## ABSTRACT

### Analyzing errors in automatic phonemic transcriptions of the Na (Mosuo) language (Sino-Tibetan family)

Automatic phonemic transcription tools now reach high levels of accuracy on a single speaker with relatively small amounts of training data: on the order two to three hours of transcribed speech. Beyond its practical usefulness for language documentation, use of automatic transcription also yields some insights for phoneticians/phonologists. Acoustic models are built on the basis of the linguist's transcriptions, and thus encapsulate linguistic hypotheses and assumptions. To what extent can the acoustic model be examined by the linguist? The present report explores this topic by going into qualitative error analysis on Yongning Na (Sino-Tibetan). Among other benefits, error analysis allows for a renewed exploration of phonetic detail: examining the output of phonemic transcription software compared with spectrographic and aural evidence.

**MOTS-CLÉS** : transcription phonologique, reconnaissance de la parole, apprentissage machine, analyse d'erreurs, interdisciplinarité, documentation linguistique assistée par ordinateur.

**KEYWORDS**: phonological transcription, speech recognition, machine learning, error analysis, interdisciplinarity, Computational Language Documentation.

<figure><img src="image_207.png" /></figure>

<footnote>(1) Langues et Civilisations à Tradition Orale (LACITO), CNRS – Université Sorbonne Nouvelle – INALCO, 7 rue Guy Môquet, 94800 Villejuif, France</footnote>

<footnote>(2) Miner & Kasch, 8174 Lark Brown Rd #101, Elkridge, MD 21075, Etats-Unis d'Amérique</footnote>

<footnote>(3) Laboratoire de Linguistique Formelle (LLF), CNRS – Université Paris-Diderot, Case 7031, 5 rue Thomas Mann, 75013 Paris, France</footnote>
# 1 Introduction<fnref n="1" />

## 1.1 Phonétique et reconnaissance automatique de la parole

La reconnaissance vocale a connu d'importants progrès au cours des deux dernières décennies, mais les collaborations entre informaticiens et linguistes ont été moins intenses qu'on ne pourrait le souhaiter. Les gains de performance ont été principalement obtenus en tirant parti d'une puissance de calcul sans cesse accrue, ainsi que de nouveaux outils statistiques, dits d'intelligence artificielle. Dans ce contexte, il ne paraît pas inutile de souligner que le dialogue interdisciplinaire demeure aussi pertinent que jamais à l'ère de l'apprentissage machine. Informaticiens et linguistes ont tout intérêt à collaborer afin de concevoir et déployer des outils innovants, et d'en tirer parti pour la recherche (Adda et al., 2016; Neubig et al., 2020). En effet, les collaborations entre linguistes et spécialistes du Traitement Automatique des Langues Naturelles ne sont pas seulement utiles à une meilleure efficacité pratique des outils (l'apprentissage statistique supervisé, qui repose sur une annotation raisonnée, donne de meilleurs résultats que l'apprentissage non supervisé: Jimerson & Prud'hommeaux, 2018; Wu et al., 2018): elles sont en outre prometteuses pour les sciences de la parole. Historiquement, des collaborations entre linguistes et chercheurs en intelligence artificielle se sont attachées à mieux cerner la nature du phonème (question-clef de la phonétique/phonologie: voir notamment Jones, 1950) et à examiner la possibilité de le représenter par des modèles acoustiques statistiques. Entre autres et nombreux travaux, on citera les études qui s'appuient sur deux grands corpus d'anglais américain, « Texas Instruments/Massachusetts Institute of Technology », TIMIT (Garofolo et al., 1993) et SWITCHBOARD (Godfrey et al., 1992), pour mener une analyse des erreurs de reconnaissance automatique par des systèmes utilisant des modèles acoustiques statistiques. Le premier constat est celui d'une distance considérable entre les réalisations canoniques des phonèmes et la parole spontanée : « De nombreux mots sont articulés d'une manière qui omet ou transforme profondément les propriétés phonétiques des phonèmes qui les constituent, ce qui entraîne une grande variabilité dans la prononciation d'un même mot. Souvent, on ne trouve d'un segment qu'un indice ténu, et ce bien que le signal soit tout à fait intelligible»<fnref n="2" /> (Greenberg et al., 1996, p. 24). La présente communication se veut une (modeste) poursuite de ces réflexions. Elle repose sur l'utilisation d'un outil de transcription phonémique automatique, le logiciel *Persephone*. Le développement de cet outil est appelé à déboucher, à moyen terme (d'ici quelques années), sur un logiciel complet de reconnaissance de la parole, qui reconnaisse des mots entiers, puis des phrases entières (à titre d'exemple, voir les travaux de Hjortnaes et al., 2020 concernant le komi, langue ouralienne). Le stade actuel, celui d'une transcription phonémique, présente l'intérêt de demeurer au plus proche du signal acoustique, de sorte que l'analyse d'erreurs permet une confrontation détaillée avec le signal acoustique.

<footnote n="1">¹ Le présent exposé reprend des résultats présentés dans une communication (en anglais) au XIXe Congrès des sciences phonétiques (Michaud et al., 2019). Cette communication portait non seulement sur la langue na, mais aussi sur le tsuut'ina, langue de la famille dene (athabasque), parlée dans l'ouest du Canada. Faute de place, les résultats sur les données tsuut'ina ne peuvent être exposés ici. Le lecteur intéressé est renvoyé au texte anglais, ainsi qu'à la présentation en vidéo du *plugin* créé par Christopher Cox pour faciliter l'emploi de *Persephone* par ses collaborateurs tsuut'ina (https://www.youtube.com/watch?v=-pDOEqRpZKs).</footnote>

<footnote n="2">² Texte original: Many words are articulated in such a fashion as to either omit or significantly transform the phonetic properties of phonemic constituents, thus resulting in wide variation of word pronunciations. Often, only the barest hint of a segment is realized phonetically, in spite of good intelligibility.</footnote>
## 1.2 Genèse de l'outil Persephone et perspectives de développement

L'utilisation d'outils de transcription automatique constitue un enjeu considérable pour la documentation linguistique, dans un contexte d'urgence : il s'agit d'accélérer le travail de collecte et de description d'une diversité linguistique mondiale en déclin rapide (Littell et al., 2018; Thieberger, 2017; van Esch et al., 2019). L'outil logiciel Persephone, disponible en ligne (https://github.com/persephone-tools/persephone) sous licence libre, est issu de recherches exploratoires menées par Oliver Adams au fil de son travail de thèse (Adams, 2017). La façon dont notre collaboration s'est nouée est détaillée dans un article paru dans une revue spécialisée dans les questions de documentation et conservation de langues en danger (Michaud et al., 2018). Deux communications à des colloques de Traitement Automatique des Langues exposent le fonctionnement de l'outil (Adams et al., 2017, 2018).

Au plan du développement logiciel, notre projet actuel (2020-2023) consiste à contribuer à l'élaboration d'une interface utilisateur unique (Foley et al., 2019) qui permette au linguiste « de terrain » d'appliquer à ses données (corpus d'entraînement composé de fichiers audio transcrits, et corpus d'application composé de fichiers audio non transcrits) toute une gamme d'outils : Persephone, mais aussi wav2letter++ (Pratap et al., 2018), KALDI, ESPnet (Watanabe et al., 2018)... En effet, au vu de l'ampleur des différences que présentent entre elles les langues naturelles au plan phonétique-phonologique comme à d'autres niveaux (morphosyntaxe, structure de l'information...), il paraît vraisemblable que des outils logiciels différents soient plus ou moins performants selon la langue et le type de corpus : certains donneront de meilleurs résultats que d'autres pour le traitement des tons ou de l'accent, par exemple. Dans le présent travail, l'accent n'est pas mis sur ces questions, mais sur les possibilités qu'offre la transcription automatique pour la recherche phonétique.

# 2 Méthode

## 2.1 Corpus employé

Les données employées, intégralement disponible en ligne, sont celles d'un corpus réuni au fil d'enquêtes linguistiques sur le terrain (Michaud et al., 2012) au sujet du na, langue sino-tibétaine parlée à la frontière entre les provinces chinoises du Yunnan et du Sichuan (Lidz, 2010). La phonotactique de la langue na est relativement simple : chaque syllabe comporte une consonne initiale (l'inventaire consonantique est présenté dans le tableau 1), l'une des voyelles (rimes) suivantes : /i e æ a w u ɔ ย wæ wa wɔ jæ jɔ jo/ (pour plus de précisions : Michaud, 2008, 2017, pp. 447-486), et un ton. Une caractéristique saillante de la langue na est le rôle de premier plan qu'y jouent les tons : rôle morpho-phonologique aussi bien que lexical (Michaud, 2017). Il existe cinq tons en « phonologie de surface » : Haut, Moyen, Bas, Bas-montant, et Moyen-montant (noté 1, 4, 1, 1).
<table><caption>TABLEAU 1 : Les consonnes du na de Yongning.</caption><thead><tr><th></th><th>bilabiales</th><th>dentale</th><th>alvéolo-<br>palatales</th><th>rétroflexes</th><th>vélaires</th><th>uvulaires</th><th>glottales</th></tr></thead><tbody><tr><td>occlusives</td><td>p<sup>h</sup> p b</td><td>t<sup>h</sup> t d</td><td></td><td>t<sup>h</sup> t d</td><td>k<sup>h</sup> k g</td><td>q<sup>h</sup> q</td><td>?</td></tr><tr><td>affriquées</td><td></td><td>ts<sup>h</sup> ts dz</td><td>tç<sup>h</sup> tç dz</td><td>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup>ţ<sup>h</sup></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>nasales</td><td>m</td><td>n</td><td>n</td><td>ŋ</td><td>ŋ</td><td></td><td></td></tr><tr><td>fricatives</td><td></td><td>s z</td><td>ç z</td><td>ş z</td><td></td><td>κ</td><td>h</td></tr><tr><td>latérales</td><td></td><td>ł l</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>approximante</td><td></td><td></td><td></td><td>l</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## 2.2 Les algorithmes : principes de fonctionnement de l'outil Persephone

Le logiciel Persephone appartient à la génération des algorithmes qui recourent à la fonction objective dite de classification temporelle connectionniste, CTC (Graves et al., 2013 ; en français, on consultera notamment Tomashenko & Estève, 2018). Le signal audio est soumis à une décomposition fréquentielle par banc de filtres (ce qui revient, pour l'essentiel, à ce que livre une représentation spectrographique), par fenêtres de 10 ms (avec chevauchement). Les traits ainsi extraits sont fournis en entrée à un réseau multi-couche de neurones artificiels récurrents. Une caractéristique importante de cette approche est que le modèle ne contient pas d'hypothèses concernant l'alignement temporel des unités reconnues, de sorte que « l'alignement entre les éléments d'entrée et les étiquettes de sortie est inconnu » (Tomashenko & Estève, 2018, p. 561). Cette propriété du modèle permet de traiter, outre les phonèmes, l'information non segmentale, telle que les tons lexicaux (et tout autre type d'événement figuré dans la transcription fournie en entrée, par exemple un découpage en mots prosodiques).

Dans les expériences relatées ici, l'entraînement du modèle acoustique s'effectue à partir de zéro, sans recourir à des modèles déjà initialisés à partir de données multilingues. Le modèle acoustique est entraîné sur les données d'une unique locutrice. Cela limite d'emblée la portée des généralisations, du fait qu'il n'est pas possible de faire la part des habitudes spécifiques à la locutrice en question. Mais à l'inverse, le choix d'un corpus mono-locuteur permet d'exclure un important facteur de variabilité, et ainsi de pouvoir tirer des conclusions plus certaines, en attendant le stade (évidemment prévu pour la suite) d'une généralisation des observations réalisées. Au plan technique, une expérimentation systématique sur sept langues de la Collection Pangloss (Wisniewski et al., 2020) établit clairement que le passage d'un mode mono-locuteur à un mode multi-locuteurs demandera une amélioration des outils logiciels (selon les méthodes exposées par Tomashenko et al., 2020; Tomashenko & Estève, 2018).

Pour plus d'informations, on renverra à la documentation disponible en ligne<fnref n="3" />. On signalera également des exposés en vidéo (en anglais) au sujet de Persephone<fnref n="4" /> et de son intégration dans le logiciel de documentation linguistique ELAN<fnref n="5" />.

<footnote n="3">³ https://persephone.readthedocs.io/en/stable/</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://www.youtube.com/watch?v=IwWKqxQ7Qng</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://www.youtube.com/watch?v=-pDOEqRpZKs</footnote>
## 2.3 La validation croisée

La méthode employée est la *validation croisée*. L'un des vingt-sept documents est retranché du corpus, et un modèle acoustique est entraîné sur le reste du corpus puis appliqué sur le texte qui avait été réservé à cet effet. Cette procédure est appliquée successivement à chacun des vingt-sept documents du corpus na. La validation croisée est une méthode pour éviter des biais d'apprentissage des modèles : il s'agit d'éviter que le modèle ne soit testé sur des données qui faisaient partie du corpus d'apprentissage (erreur classique *de débutant* dans le domaine de l'apprentissage machine). La validation croisée est particulièrement utile dans le cas où le corpus est petit, comme dans le scénario qui nous intéresse ici : cette méthode permet d'utiliser au mieux les données, en les employant comme données de test dans une des expériences, tout en les conservant parmi les données d'entraînement pour les autres.

## 2.4 Comparaison entre transcriptions générées automatiquement et transcriptions manuelles : le choix d'une analyse qualitative

L'évaluation d'un modèle acoustique s'effectue généralement en quantifiant le taux d'erreur par comparaison avec une transcription de référence produite (ou du moins vérifiée) par un annotateur humain. Dans le travail décrit ici, une évaluation globale a été réalisée, qui conclut à des taux d'erreur de l'ordre de 17% pour la langue na (Adams et al., 2018), en très net progrès par rapport à une étude-pilote réalisée sur les mêmes données au moyen de CMU-Sphinx (Do et al., 2014). Au-delà de ce résultat général encourageant, nous avons choisi d'examiner des exemples détaillés, l'un après l'autre, plutôt que d'aborder l'analyse d'erreurs au moyen d'outils statistiques. Des fichiers (au format PDF) ont été générés en mettant en valeur, pour chaque phrase (unité <S> du format de la Collection Pangloss : voir Michailovsky et al., 2014), les écarts entre la transcription de référence (manuelle) et la transcription générée automatiquement. Pour la langue na, les vingt-sept documents PDF sont disponibles en ligne<fnref n="6" />. Les documents du corpus d'entraînement peuvent être consultés dans la Collection Pangloss (Michaud et al., 2016)<fnref n="7" />. Nous sommes conscients du fait que les observations présentées ici ne constituent qu'une première approche, qu'il sera utile de poursuivre par une analyse statistique dans les règles de l'art.

# 3 Premières observations

## 3.1 La situation particulière des noms propres quadrisyllabiques

Un exemple de transcription automatique suivi de la transcription de référence (manuelle) en vis-à-vis est fourni ci-dessous. Les gloses figurent en exemple (1).

<table><tr><td>æ|</td><td>tsʰe|</td><td>du|</td><td>mæ|</td><td></td><td>tsʰu|</td><td>bi|</td><td>mæ|</td><td>pi|</td><td>dzo|</td><td>transcription automatique</td></tr><tr><td>it|</td><td>tsʰe|</td><td>du|</td><td>ma|</td><td>it|</td><td>tsʰe|</td><td>du|</td><td>ma|</td><td>pi|</td><td>dzo|</td><td>transcription manuelle</td></tr></table>

<footnote n="6">⁶ https://github.com/alexis-michaud/na/tree/master/Persephone/2018_08_StoryFoldCrossValidation</footnote>

<footnote n="7">⁷ https://pangloss.cnrs.fr/corpus/list_rsc.php?lg=Na&name=na</footnote>
(1) ṭJ ṭṣʰeI ḫuJ maJ
Erchei-Ddeema (nom propre)
dire
TOPICALISATEUR
Elle a crié : « Erchei-Ddeema ! Erchei-Ddeema ! » (Texte : *Enterrée vive*, phrase 13.
DOI : [10.24397/pangloss-0004537#S13]())

Dans cet énoncé, on relève des erreurs de transcription sur les deux occurrences du nom Erchei-Ddeema (nom d'un des principaux protagonistes). La forme phonémique de ce nom est /tʃ̃ eI ḫuJ maJ/. Au vu du taux d'erreur globalement faible (de l'ordre de 17%), il est frappant d'observer neuf erreurs en l'espace d'à peine huit syllabes. L'examen des onze occurrences de ce nom propre dans le texte (reproduites ci-dessous) révèle qu'aucune n'est exempte d'erreurs.

<figure><img src="image_208.png" /><figcaption>TABLE 2 : Transcription automatique des onze occurrences du nom propre Erchei-Ddeema /tʃ̃ eI ṭṣʰeI ḫuJ maJ/. Le symbole de l'ensemble vide Ø indique une syllabe manquante.</figcaption></figure>

La première syllabe, l'approximante syllabique /tʃ̃/, est identifiée comme une voyelle dans six cas, et manque tout à fait dans deux cas. Ce qui la distingue d'une voyelle (dans les réalisations qu'on dira, selon ses préférences théoriques, *canoniques* ou *hyperarticulées*) est essentiellement la rétroflexion, laquelle se manifeste au plan acoustique par un abaissement du troisième formant, jusqu'à des valeurs de l'ordre de 2 000 Hz, nettement inférieures à toutes les autres rimes. Son identification comme une voyelle ouverte suggère que le degré phonétique de rétroflexion / rhotacisation est inférieur, dans ces exemples, à la moyenne statistique.

Le défaut de reconnaissance de ce segment, dans deux cas, tient vraisemblablement à sa coalescence phonétique avec une voyelle qui précède. La structure syllabique (C)V du na de Yongning place en hiatus le noyau de toute syllabe dépourvue de consonne initiale. Un exemple en est fourni en Figure 1. Il révèle un bref passage glottalisé, qui signale vraisemblablement le découpage en constituants (Dilley & Shattuck-Hufnagel, 1996; Kuang, 2017, p. 3218) et qui contribue peut-être à masquer la baisse du troisième formant qui, pour l'œil du phonéticien, signale un mouvement articulatoire que n'explique pas la coarticulation avec la consonne affriquée qui suit.

<figure><img src="image_209.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Spectrogramme correspondant à l'exemple (1).</figcaption></figure>
La voyelle de la seconde syllabe du nom /tʃ́sʰeːtʃuː/ est identifiée comme un /w/ dans la majorité des cas. En langue na, la voyelle /w/ possède un allophone apical après les fricatives rétroflexes et affriquées : ainsi, /tʃ́sʰuː/ est réalisé [tʃ́sʰz̥] (ou, si l'on adopte les symboles proposés par Chao Yuen-ren, [tʃ́sʰz̥]. (Au sujet de ces segments mi-voyelle mi-consonne, voir Shao & Ridouane, 2018 et références citées.) L'identification de la voyelle comme /w/ plutôt que /e/ peut donc être interprétée comme la conséquence d'une hypo-articulation de la voyelle. Le mouvement de la langue en direction d'une cible [e] est moins ample que dans la configuration moyenne telle qu'elle est extraite du corpus d'entraînement par le logiciel de transcription automatique. La langue demeure proche de la configuration adoptée pour la consonne [tʃʰ].

La troisième des quatre syllabes du nom est, dans ces exemples, moins affectée que les autres, mais son ton est systématiquement identifié comme Moyen (⊥) et non Bas (|). Au plan acoustique, l'examen des données révèle que le schéma tonal /L.M.L.L/ du quadrisyllabe est réalisé avec des valeurs de f₀ plus élevées sur les deuxième et troisième syllabes que sur les première et dernière. Cette observation fait penser aux schémas observés au niveau du mot dans les langues polysyllabiques, et c'est sur cette similarité que nous allons nous appuyer pour proposer une interprétation.

En langue na, les racines lexicales sont monosyllabiques, du fait d'une érosion phonologique spectaculaire au fil de l'histoire de la langue (Jacques & Michaud, 2011). Ces racines monosyllabiques se recombrinent en disyllabes par des processus morphologiques de composition et d'affixation, de sorte que les disyllabes sont largement attestés dans le lexique, en particulier parmi les noms (Michaud, 2012). Les disyllabes fournissent, à leur tour, une base pour la formation de mots plus longs. Les mots de quatre syllabes ou plus représentent environ 6% du lexique enregistré à ce jour (Michaud, 2015), et leur fréquence d'occurrence dans les vingt-sept textes transcrits est du même ordre (5,5%). Les quadrisyllabes sont donc marginaux en termes de distribution statistique. Il paraît donc vraisemblable que le modèle acoustique créé au moyen du logiciel *Persephone* fasse la part belle aux transitions acoustiques telles qu'elles sont réalisées sur les monosyllabes et les disyllabes. Le degré de précision avec lequel est réalisé chacun des phonèmes d'un mot court, donc pauvre en matériau phonologique, a toutes chances d'être plus élevé que pour des mots plus longs<fnref n="8" />.

Il n'y a rien là de bien nouveau : cette tendance était déjà relevée par Marguerite Durand (1930), et les phonéticiens-phonologues qui s'intéressent à la typologie prosodique (tons et accents) ont maintes occasions de l'observer à l'œuvre. L'éclairage qu'apportent les résultats tirés d'expériences de transcription automatique n'en est pas moins intéressant : ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives pour l'étude de la hiérarchie entre les multiples facteurs qui entrent en jeu dans les phénomènes de variation allophonique – laquelle recouvre, *in fine*, le domaine entier de la variation intonative (Vaissière, 2004). Par exemple, fréquence lexicale et nature grammaticale (« mot plein » par opposition à « mot outil », avec toutes les nuances intermédiaires des charges sémantiques et des degrés de grammaticalisation) constituent des facteurs de variation intonative (allophonique) d'importance variable d'une langue à l'autre (Brunelle et al., 2015) : une préposition vietnamienne homophone d'un verbe en diffère moins au plan phonétique que ne le laisserait attendre l'exemple des langues comme le français ou l'anglais. Les observations qualitatives réalisées au sujet des transcriptions automatiques de la langue na suggèrent que la différence entre mots pleins et mots grammaticaux n'est pas particulièrement saillante. Ces observations (qui restent à quantifier) amènent à formuler l'hypothèse selon laquelle la longueur d'un mot a une incidence plus forte sur la façon dont chacun de ses phonèmes est prononcé (dans le corpus considéré) que le statut

<footnote n="8">⁸ Ce raisonnement ne vaut pas pour les mots courts fréquents et fortement prédictibles dans le discours (tels que les mots outils/grammaticaux), souvent hypo-articulés.</footnote>
grammatical du mot (classe morphosyntaxique) et sa fréquence. On peut donc espérer que la poursuite de ces observations apporte une contribution de nature typologique aux questions de variation allophonique et de « prosodie articulatoire » (Fougeron, 1999, 2001).

## 3.2 Interprétation des observations

Les quadri-syllabes ne sont pas très fréquents en na (et de manière générale, peu fréquents dans les corpus oraux, dans de nombreuses langues). Les observations rapportées ci-dessus au sujet du nom propre /tʃɑ̯tʃʰeɪt/ (maıl/ éclairent une des limites du système automatique : le biais statistique qui conduit à accorder plus de poids aux phénomènes plus fréquent, avec pour résultat de moins bonnes performances pour une catégorie qui est marginale en terme de fréquence dans le corpus d'apprentissage.

# 4 Conclusion et perspectives

Les travaux présentés ici n'en sont qu'à leurs débuts, mais il paraît d'ores et déjà possible de conclure que l'emploi de techniques de Traitement Automatique des Langues Naturelles dans le contexte de la documentation linguistique (« linguistique de terrain ») livre des bénéfices dès les premières étapes de la collaboration entre informaticiens et linguistes. Entre autres perspectives pour la suite du travail, on mentionnera l'extraction d'information à partir des modèles acoustiques générés par apprentissage statistique. L'apprentissage machine suit des procédures qui ne sont pas celles des phonéticiens/phonologues, mais il ne paraît pas impossible de mettre en rapport les probabilités calculées par le modèle avec des variables qui soient interprétables. Il existe diverses méthodes pour explorer ce domaine (Hohman et al., 2019; Jiang et al., 2019; Lapuschkin et al., 2019; Montavon et al., 2017). Dans l'interprétation des résultats, il faut bien sûr savoir raison garder (Gomez-Marin, 2017), mais sans pour autant se priver de suivre les chercheurs en informatique dans leurs explorations en rapide renouvellement. L'étude des modèles acoustiques pourrait, en particulier, fournir un appui dans l'entreprise qui consiste à caractériser les phonèmes d'une langue en termes de propriétés acoustiques (Vaissière, 2011a, 2011b) et articulatoires (Stavness et al., 2012), et ainsi parvenir à un degré de précision nettement supérieur à celui que permet l'Alphabet Phonétique International.

## Remerciements

Nos vifs remerciements aux locuteurs et amis na. Nous remercions vivement les deux relecteurs des *Journées d'Étude de la Parole*, ainsi que tous les collègues qui participent au développement et à l'utilisation d'outils de reconnaissance automatique pour langues peu dotées ; qu'ils nous pardonnent de ne pas nous livrer à l'exercice impossible qui consisterait à dresser une liste un tant soit peu complète.

Le logiciel *Persephone* a bénéficié en 2018-2019 du soutien de l'Université du Queensland et d'une bourse d'innovation transdisciplinaire du *Centre of Excellence for the Dynamics of Language* du Conseil australien de la recherche (ARC). Il bénéficie actuellement du soutien du projet franco-allemand « La documentation computationnelle des langues à l'horizon 2025 » (CLD 2025, ANR-19-CE38-0015-04) et du projet d'Institut des Langues Rares (ILARA) de l'École pratique des Hautes Études (dans le cadre du plan *Sciences humaines et sociales 2020* du Ministère de
l'enseignement supérieur, de la recherche et de l'innovation). Le présent travail s'inscrit en outre
dans le cadre du Labex « Fondements empiriques de la linguistique » (EFL, ANR-10-LABX-0083).

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

Amandine Michelas¹ Sophie Dufour¹

(1) Aix Marseille Univ, CNRS, LPL, Aix-en-Provence, France
michelas@lpl-aix.fr, sophie.dufour@lpl-aix.fr

RÉSUMÉ

Dans cette étude, nous avons examiné la capacité des auditeurs francophones natifs à percevoir la variation accentuelle en manipulant l'oreille de présentation des mots. Deux contrastes accentuels ont été testés : un contraste natif (/balð/-/ba'lð/) et un contraste non-natif (/'balð/-/ba'lð/). Dans une tâche ABX, les participants entendaient trois mots produits par trois locuteurs différents et devaient déterminer si X était identique à A ou à B. Les stimuli A et B différaient sur l'accent (/'balð/-/ba'lð/), sur un phonème (/ba'lɔ/-/ba'lð/) ou sur l'accent et un phonème (/'balɔ/-/ba'lð/). Les résultats ont montré des difficultés persistantes pour le contraste non-natif quelle que soit l'oreille de présentation. Par contre, pour le contraste natif, des meilleures performances ont été observées lorsque les mots étaient présentés dans l'oreille gauche. D'une façon générale, notre étude montre que la variation accentuelle présente au niveau du mot est traitée par les auditeurs francophones natifs comme de la variation de surface.

ABSTRACT

How does the ear of presentation affect the ability of French listeners to discriminate native and non-native accentual contrasts?

In this study, we examined the ability of French listeners to perceive accentual variation by manipulating the ear of words presentation. Two accentual contrasts were tested : a native (/balð/-/ba'lð/ "ball") and a non-native (/'balð/-/ba'lð/) contrasts. In an ABX task, in which participants heard three words produced by three different speakers, participants had to determine whether X was identical to A or to B. The stimuli and A and B varied in accent (/'balð/-/ba'lð/), in one phoneme (/ba'lɔ/-/ba'lð/ "bundle-ball") or both in accent and in one phoneme (/'balɔ/-/ba'lð/). The results showed persistent difficulty for the non-native contrast regardless of the ear of presentation. By contrast, for the native contrast, better performance was observed when words were presented in the left ear. Together, these results show that French native listeners process accentual variation that affects the word level as surface variation.

MOTS-CLÉS : Perception de la parole, variation de la parole, avantage hémisphérique droit, oreille de présentation, contraste accentuel, prosodie, français.

KEYWORDS: Speech perception, speech variation, right hemisphere advantage, ear of presentation, accentual contrast, prosody, French.

<figure><img src="image_210.png" /></figure>
# 1 Introduction

Une des caractéristiques les plus frappantes de la prosodie du français est que l'accent (c'est-à-dire la mise en valeur d'une syllabe d'un point de vue acoustique) est déterminé de façon post-lexicale et ne permet donc pas de créer deux mots de sens différents. A cause de cela, il est bien connu que les auditeurs francophones natifs ont des difficultés à discriminer deux items qui diffèrent du point de vue de la position de l'accent (ex. BEbe /'bebe/ « il/elle boit » et beBE /be'be/ « bébé » en espagnol; Dupoux, Pallier, Sebastian-Gallès & Mehler, 1997; Dupoux, Peperkamp & Sebastian-Gallés, 2001; Dupoux, Peperkamp & Sebastian-Gallés, 2010; Peperkamp, Vendelin & Dupoux, 2010; Rahmani, Rietveld & Gussenhoven, 2010). Le terme de « surdité à l'accent » a d'ailleurs été employé pour qualifier la faible sensibilité des auditeurs francophones natifs aux variations accentuelles qui affectent le mot. Cependant, des études récemment menées dans notre laboratoire (Michelas, Frauenfelder, Schön & Dufour, 2016; Michelas, Esteve-Gibert & Dufour, 2018) ont montré que cette faible sensibilité aux variations accentuelles n'est pas vraie pour tous les contrastes accentuels. En effet, nous avons montré que les auditeurs du français sont pleinement capables de différencier un mot accentué d'un mot non-accentué, c'est-à-dire de différentier les contrastes accentuels qu'ils produisent et perçoivent continuellement dans la vie de tous les jours. En nous basant sur des études précédentes, montrant que la variation dans le signal de parole est prioritairement prise en charge par l'hémisphère cérébral droit lorsqu'elle n'est pas distinctive au niveau du mot (Van Lancker & Canter, 1982 ; Von Kriegstein, Eger, Kleinschmidt & Giraud, 2003; Gonzalez & McLennan, 2007), la présente étude a pour objectif d'examiner le rôle de l'oreille de présentation dans la discrimination de contrastes accentuels par des auditeurs francophones natifs. Plus particulièrement, nous nous attendons à observer de meilleures performances dans la discrimination de contrastes qu'ils soient natifs ou non-natifs lorsque le traitement est contraint dans l'hémisphère droit, et donc en raison de projections controlatérales, lorsque les mots sont présentés dans l'oreille gauche.

Que savons-nous de la capacité des auditeurs francophones natifs à discriminer des contrastes accentuels ? Dans une étude princeps, Dupoux et ses collaborateurs (Dupoux et al., 1997) ont comparé la capacité des auditeurs francophones et hispanophones natifs à discriminer des contrastes accentuels qui existent en espagnol mais pas en français. Dans une tâche ABX, dans laquelle A, B et X étaient prononcés par trois locuteurs différents, et au cours de laquelle les participants devaient juger si X était identique à A ou à B, les auteurs ont montré que, comparé aux auditeurs hispanophones, les auditeurs francophones avaient plus de difficultés à distinguer deux non-mots qui différaient du point de vue accentuel (FIdape, fiDApe). De plus, contrairement aux auditeurs hispanophones, les auditeurs francophones avaient de moins bonnes performances lorsque les stimuli différaient d'un point de vue accentuel (FIdape, fiDApe) que lorsqu'ils différaient d'un point de vue phonémique (FIdape, LIdape). De manière générale, les résultats obtenus par Dupoux et al. (1997) suggèrent qu'une différence accentuelle est traitée avec plus de difficultés qu'une différence phonémique par les auditeurs francophones natifs. Cependant, cette difficulté des francophones à traiter les contrastes accentuels pourrait être liée au fait que Dupoux et al. (1997) ont utilisé des contrastes de position d'accent qui n'existent pas en français (BOpelo/boPElo et boPElo/bopeLO).

Contrairement à Dupoux et al. (1997), des études récentes (Michelas et al., 2016 ; Michelas et al., 2018) ont examiné la capacité des auditeurs francophones natifs à discriminer des contrastes accentuels qui sont fréquemment rencontrés dans leur langue maternelle. En utilisant le même paradigme expérimental, les auteurs ont répliqué les résultats de Dupoux et al. (1997) qui montrent
que les auditeurs francophones natifs ont plus de difficultés à discriminer deux mots qui diffèrent du point de vue de la position de l'accent (ex. JUry-juRY) que deux mots qui diffèrent d'un point de vue phonémique (ex. juRON-juRY). Cependant, aucune difficulté n'a été observée lorsque les stimuli différaient du point de vue de la présence ou non d'un accent (ex. jury-juRY), c'est-à-dire lorsqu'ils étaient soumis au contraste accentuel auquel ils sont régulièrement exposés dans leur langue native. Une telle observation suggère que les auditeurs francophones natifs ont des difficultés à traiter des contrastes accentuels non-natifs, mais que cette difficulté disparaît dès lors qu'ils ont à discriminer des contrastes accentuels qui existent dans leur langue maternelle.

Dans la mesure où les francophones se sont montrés capables de faire la différence entre un mot accentué et un mot non-accentué (Michelas et al., 2016, 2018), dans une étude récente (Michelas & Dufour, 2019), nous avons examiné si ces variations accentuelles sont susceptibles d'être stockées dans le lexique mental. Dans cette étude, les participants entendaient un premier bloc de stimuli (bloc amorce) puis un second bloc de stimuli (bloc cible) dans lequel des mots du bloc amorce étaient répétés soit avec la même accentuation (banDEAU – banDEAU) soit avec une accentuation différente (bandeau – banDEAU). En comparaison à une condition contrôle dans laquelle amorce et cible n'avaient aucun lien (marron – banDEAU), nous avons rapporté un effet d'amorçage de répétition d'amplitude similaire que les amorces et les cibles soit répétées dans la même accentuation ou non. Un tel résultat laisse donc suggérer que les variations accentuelles ne sont pas stockées dans le lexique mental même si les francophones natifs sont pleinement capables de distinguer une forme accentuée d'une forme non-accentuée.

L'ensemble des études conduites sur le français pourraient donc laisser supposer que la variation accentuelle au niveau du mot serait traitée comme de la variation de surface. Le terme «variation de surface» (souvent utilisé pour désigner la variation indexicale) fait référence à toute variation dans la forme du mot qui n'est pas lexicalement distinctive et qui n'a donc pas d'impact direct sur son activation et sa reconnaissance. Dans cette étude, nous avons testé l'hypothèse selon laquelle la variation accentuelle au niveau du mot en français serait traitée comme de la variation de surface en nous inspirant de l'étude de Gonzalez et McLennan (2007) qui ont montré que la variation liée à l'identité du locuteur est prioritairement prise en charge par l'hémisphère droit (cf. aussi Van Lancker & Canter, 1982; Von Kriegstein et al., 2003). Ces auteurs ont montré que ce type de variation influence le traitement des mots parlés uniquement lorsque les mots sont présentés dans l'oreille gauche et donc, prioritairement traités par l'hémisphère droit<fnref n="1" />. De manière plus précise, dans notre étude, nous nous sommes demandées si les auditeurs francophones ne seraient pas meilleurs pour discriminer des contrastes accentuels lorsque les stimuli sont présentés dans l'oreille gauche. Pour ce faire, nous avons repris la tâche ABX de Dupoux et al. (1997) dans laquelle des participants entendaient trois mots produits par trois locuteurs différents et devaient décider si X était similaire à A ou à B. A et B étaient prononcés par deux voix féminines différentes et X était toujours prononcé par un locuteur masculin. Deux types de contrastes accentuels ont été testés : 1) le contraste accentuel qui existe en français; c.-à-d. la différence entre un mot non-accentué et le même mot portant un accent primaire sur sa dernière syllabe : /balð/ vs. /ba'lð/ («contraste accentuel natif») et 2) un contraste de position d'accent qui n'existe pas en français, c.-à-d. la différence entre

<footnote n="1">¹ Même si de façon inévitable, les activations se dissipent d'un hémisphère cérébral à l'autre via les commissures inter-hémisphériques et le corps calleux, manipuler l'hémichamp de présentation s'est avéré particulièrement efficace aussi bien à l'oral (ex. Gonzalez et McLennan, 2007) qu'à l'écrit (ex. Marsolek, 2004) pour évaluer le rôle respectif de chacun des hémisphères dans le traitement de la variation au sein des mots.</footnote>
un mot porteur d'un accent primaire sur sa syllabe initiale et le même mot porteur d'un accent primaire sur sa syllabe finale<fnref n="2" />: /'balð/ et /ba'lð/ («contraste accentuel non-natif»). Au sein de chaque contraste accentuel, les stimuli A et B différaient soit du point de vue accentuel, soit du point de vue phonémique, soit des points de vue accentuel et phonémique. Les participants entendaient les mots soit dans l'oreille gauche soit dans l'oreille droite, tandis qu'un bruit leur était présenté dans l'oreille opposée. Nous nous attendions à ce qu'une différence accentuelle soit traitée avec la même facilité qu'une différence phonémique, que le contraste soit natif ou non-natif, lorsque les mots étaient présentés dans l'oreille gauche et donc prioritairement traités dans l'hémisphère droit.

# Méthodologie

## 2.1 Participants

50 participants droitiers, francophones natifs, entre 18 et 37 ans, ont participé à l'expérience. Ils ont tous rapporté n'avoir aucun trouble auditif ou du langage. 25 participants ont entendu les stimuli dans l'oreille droite tandis que les 25 autres ont entendus les stimuli dans l'oreille gauche.

## 2.2 Matériel

Quatre paires de mots français bisyllabiques, composés de quatre phonèmes, qui différaient sur un phonème (ex. ballon /balð/ vs. ballot /balo/) ont été sélectionnés. Trois locuteurs de langue maternelle française (deux femmes et un homme) ont produit les huit mots cibles (en gras dans les exemples suivants) à l'intérieur de phrases porteuses. A l'intérieur de ces phrases porteuses, les mots cibles étaient soit accentués sur la syllabe finale soit non-accentués en fonction de leur position à l'intérieur du syntagme (ex. [On m'avait parLÉ] [d'un **ballon** maGIQUE] [qui ne se creVAIT] [presque jaMAIS] vs. [On m'avait parLÉ] [d'un petit **baLLON**] [qui ne se creVAIT] [presque jaMAIS]). Les mêmes phrases porteuses que pour la condition non-accentuée ont été utilisées pour obtenir les huit mots qui étaient accentués sur leur syllabe initiale ([On m'avait parLÉ] [d'un **BAllon** maGIQUE] [qui ne se creVAIT] [presque jaMAIS]. Parce qu'il est normalement impossible de trouver des mots qui portent un accent primaire sur leur syllabe initiale en français, nous avons explicitement demandé aux locuteurs de produire artificiellement un accent primaire sur cette syllabe en insistant dessus. Pour éviter les effets de coarticulation liés à la parole en contexte, chaque mot a ensuite été extrait de sa phrase porteuse. Les trois locuteurs entendaient leur propre prononciation des huit mots cibles en isolation et devaient reproduire les différentes versions des mots qu'ils entendaient (cf. Michelas et al., 2016, 2018, 2019 pour une méthodologie similaire). Les phrases produites et les mots présentés en isolation ont été enregistrés avec une fréquence d'échantillonnage de 44 100 Hz et un taux de quantification de 16 bits. Des analyses acoustiques ont ensuite été conduites au moyen du logiciel Praat (Boersma & Weenink, 2019) afin de s'assurer que les mots répétés ont été produits avec les patrons accentuels attendus. Ainsi pour chaque version (non-accentuée, accentuée sur la première syllabe, accentuée sur la dernière syllabe) de chacun des mots, nous avons mesuré la durée des deux syllabes ainsi que le mouvement de f0 associé à ces syllabes. Des analyses statistiques conduites sur les huit mots cibles, produits par les trois locuteurs, ont ensuite été réalisées sur la durée de la syllabe et la montée de f0. Ces analyses ont montré que pour les mots non-accentués, la durée et la montée de f0 associée à la syllabe initiale n'étaient pas

<footnote n="2">² Bien qu'il existe un accent secondaire qui affecte de manière optionnelle la syllabe initiale des mots en français, cet accent n'a pas les mêmes propriétés acoustiques que l'accent primaire sur lequel nous nous focalisons dans cette étude (voir par exemple Welby, 2006).</footnote>
différentes de celles associées à la syllabe finale [durée de la syllabe : t(23)=0.77, p > .20 ; montée de f0 : t(23)=1.31, p> .20]. Au contraire, lorsque les mots étaient porteurs d'un accent primaire sur la syllabe initiale, les syllabes initiales étaient plus longues et associées à une montée de f0 plus importante que les syllabes finales [durée de la syllabe : t(23)=7.75, p < .0001 ; montée de f0 : t(23)=13.14, p < .0001]. Enfin, lorsque les mots étaient porteurs d'un accent primaire sur la syllabe finale, les syllabes finales étaient plus longues et associées à une montée de f0 plus importante que les syllabes initiales [durée de la syllabe : t(23)=8.05, p < .0001 ; montée de f0 : t(23)=30.19, p < .0001]. La valeur efficace des signaux (c'est-à-dire le RMS, *root-mean-square*) a été normalisée à 70 dB pour tous les mots cibles. Les propriétés acoustiques du mot ballon /balð/ produit dans sa version non-accentuée, avec un accent primaire sur sa dernière syllabe et avec un accent primaire sur sa syllabe initiale sont montrées en Figure 1.

<figure><img src="image_211.png" /><figcaption>FIGURE 1: Profil phonémique et prosodique du mot ballon dans sa version non-accentuée (a), avec un accent primaire sur sa syllabe finale (b) et avec un accent primaire sur sa syllabe initiale (c).</figcaption></figure>

De façon similaire à Gonzalez & Mc Lennan (2007), un bruit rose était également présenté aux participants dans l'oreille opposée à l'oreille de présentation des mots. Ce type de bruit a été utilisé étant donné qu'il partage certaines caractéristiques avec le signal de parole. En effet, tout comme ce dernier, la densité spectrale de puissance du bruit rose diminue à mesure que la fréquence augmente. Notre fichier contenant du bruit rose avait une durée de 612 ms correspondant à la durée du mot cible le plus long. La valeur efficace du signal contenant ce bruit a été normalisée à 50 dB.

Chaque essai était composé de trois stimuli : A, B et X, avec A et B prononcés par les deux voix féminines et X prononcé par la voix masculine. Pour les deux types de contrastes («contraste accentuel natif» et «contraste accentuel non-natif»), A et B différaient soit du point de vue accentuel, soit du point de vue phonémique, soit à la fois du point de vue accentuel et phonémique, donnant lieu à 6 conditions expérimentales. Les quatre paires de mots ont été utilisées dans chaque condition expérimentale. Pour chaque paire de mots et à l'intérieur de chaque condition expérimentale, 16 combinaisons ont été utilisées. Ces 16 combinaisons sont le résultat du croisement entre le patron accentuel (2 versions possibles à chaque fois : ex. ballon vs. baLLON), du contenu phonémique (2 mots possibles à chaque fois: ex. ballon vs. ballot), du type de réponse (2 types de réponse : A vs. B) et du type de voix (2 voix : voix féminine 1 vs. voix féminine 2). 384 essais ont ainsi été obtenus (6 conditions expérimentales x 4 paires de mots x 16 combinaisons).

## 2.3 Procédure

Les participants ont été testés dans une chambre sourde et les stimuli ont été présentés au moyen d'écouteurs à un niveau sonore confortable (60 dB) identique pour tous les participants. La moitié d'entre eux a entendu les stimuli dans l'oreille gauche alors que du bruit rose leur était présenté simultanément dans l'oreille opposée. L'autre moitié des participants a entendu les stimuli dans l'oreille droite alors que du bruit rose leur était simultanément présenté dans l'oreille opposée. Chaque essai expérimental était composé de trois stimuli A, B et X séparés par un intervalle de 500
ms. Les participants ont été informés au préalable qu'ils allaient entendre des mots dans une oreille seulement alors que du bruit leur serait simultanément diffusé dans l'oreille opposée. Ils ont a également été informé que les deux stimuli A et B présentaient des différences et que le troisième stimuli (X) était soit similaire au premier (A) soit au deuxième (B). La tâche des participants consistait donc à indiquer si X était similaire à A ou à B en appuyant sur un bouton situé sur leur droite ou sur leur gauche. L'ordre de présentation des essais était randomisé et différent pour chaque participant. 1000ms s'écoulaient entre la réponse du participant et le début de l'essai suivant. Les participants ont commencé l'expérience avec un entraînement de 12 essais. L'expérience durait environ 30 minutes.

## 3 Résultats

Le pourcentage de réponses correctes pour l'oreille droite et pour l'oreille gauche en fonction du type de différence (accentuelle, phonémique, accentuelle et phonémique) est présenté en Figure 2 pour le contraste natif et en Figure 3 pour le contraste non-natif.

<figure><img src="image_212.png" /><figcaption>FIGURE 2: Pourcentage de réponses correctes pour le contraste accentuel natif. Les barres d'erreur représentent les erreurs standards.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 3: Pourcentage de réponses correctes pour le contraste accentuel non-natif. Les barres d'erreur représentent les erreurs standards.</caption>

Les réponses données par les participants ont été analysées grâce à un modèle de régressions logit à effets mixtes. Le modèle incluait le type de différence (phonémique, accentuelle, phonémique et accentuelle), le type de contraste accentuel (natif vs. non-natif) et l'oreille de présentation (droite vs. gauche) ainsi que leurs interactions comme effets fixes. Le modèle incluait également des intercepts aléatoires par participant et par item et des pentes aléatoires par participant et par item pour l'effet du type de différence et du type de contraste accentuel (Barr, Levy, Scheepers & Tily, 2013). Notre ensemble de données étant trop volumineux pour les paramètres par défaut de glmer nb, l'option nAGQ=0 a été implémentée afin de permettre au modèle de converger (Bates, Bolker & Walker, 2016). Le modèle a révélé une interaction type de différence x type de contraste accentuel x oreille de présentation significative (X²= 21.10 ; p < .0001). Cette double interaction a été examinée dans deux modèles mixtes séparés pour le contraste accentuel natif d'une part et pour le contraste accentuel non-natif d'autre part. Les deux modèles incluaient le type de différence et l'oreille de présentation comme facteurs fixes, des intercepts aléatoires par participant et par item et des pentes aléatoires par participant et par item pour l'effet du type de différence. L'option nAGQ=0 a été ajoutée aux deux modèles. Les comparaisons multiples ont été obtenues grâce au package multcomp (Bretz, Hothorn & Westfall, 2011) avec une correction de Bonferroni.
Concernant le **contraste accentuel natif**, le modèle a révélé un effet significatif de l'oreille de présentation ($X^2$= 59.26, p < .0001) avec plus de réponses correctes lorsque les stimuli étaient présentés dans l'oreille gauche que dans l'oreille droite. L'effet du type de différence était également significatif ($X^2$= 34.32, p < .0001) avec plus de réponses correctes dans la condition de différence phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-3.27, p < .01) et plus de réponses correctes dans la condition de différence accentuelle et phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-5.25, p < .0001). **De manière cruciale, l'interaction entre l'oreille de présentation et le type de différence était significative ($X^2$= 22.09, p < .0001).** Lorsque les stimuli était présentés dans **l'oreille gauche**, les performances étaient similaires entre les conditions de différence (toutes les p.values >.20). Au contraire, lorsque les stimuli étaient présentés dans **l'oreille droite**, le modèle a révélé plus de réponses correctes dans la condition de différence phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-4.71, p < .0001) et a également révélé plus de réponses correctes dans la condition de différence accentuelle et phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-7.43, p < .0001).

Concernant le **contraste accentuel non-natif**, le modèle a révélé un effet significatif de l'oreille de présentation avec plus de réponses correctes lorsque les stimuli étaient présentés dans l'oreille gauche que dans l'oreille droite ($X^2$= 4.12, p < .05). L'effet du type de différence était également significatif ($X^2$= 94.79, p < .0001) avec plus de réponses correctes dans la condition de différence phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-7.94, p < .0001) et plus de réponses correctes dans la condition de différence accentuelle et phonémique que dans la condition de différence accentuelle (z=-9.75, p < .0001). De façon inattendue, l'interaction entre l'oreille de présentation et le type de différence n'était pas significative ($X^2$= 2.62, p >.20).

# 4 Discussion

Le but de cette étude était d'examiner comment l'oreille de présentation affecte l'utilisation de la variation accentuelle dans la discrimination de mots chez des auditeurs francophones natifs. Nous somme parties de la présupposition que la variation accentuelle affectant le mot serait traitée par les auditeurs francophones comme de la variation de surface étant donné que celle-ci n'est pas pertinente pour distinguer les mots en français. Plus particulièrement, nous nous attendions à ce qu'une différence d'accent soit traitée avec un même niveau de performance qu'une différence de phonème que le contraste accentuel soit natif ou non quand les mots étaient présentés dans l'oreille gauche et donc prioritairement traités par l'hémisphère droit.

Les résultats observés pour le contraste accentuel natif étaient conformes à notre hypothèse. En effet, nous avons observé des performances similaires dans la discrimination d'un contraste accentuel et dans la discrimination d'un contraste phonémique à la condition que les stimuli soient présentés dans l'oreille gauche. Ainsi lorsque le traitement était contraint dans l'hémisphère droit, les participants traitaient une différence accentuelle avec autant de facilité qu'une différence phonémique. Ces résultats viennent confirmer ceux précédemment obtenus en écoute binaurale (Michelas et al., 2018) montrant que les francophones natifs sont tout à fait capables d'utiliser la présence/absence d'un accent pour discriminer des mots. Par contre, nous avons observé des difficultés dans le traitement de la présence/absence d'un accent lorsque les mots étaient présentés dans l'oreille droite, et donc lorsque le traitement était contraint dans l'hémisphère gauche. Ceci s'est traduit par de moins bonnes performances dans la condition de discrimination accentuelle que dans la condition de discrimination phonémique et ceci malgré le fait que ce contraste soit quotidiennement produit et perçu par les participants dans leur vie quotidienne.
De manière inattendue, aucun effet de l'oreille de présentation n'a été observé lorsque les participants devaient discriminer des contrastes accentuels qui n'existent pas en français. Aussi bien pour l'oreille droite que pour l'oreille gauche de présentation, nos participants francophones natifs avaient plus de difficultés à discriminer un contraste accentuel qu'un contraste phonémique. Un tel résultat vient répliquer les observations faites par Dupoux et al. (1997; voir aussi Dupoux et al., 2001; Dupoux et al., 2010; Peperkamp et al., 2010; Rahmani et al., 2015; Michelas et al., 2018). Ce résultat montre également qu'à partir du moment où un contraste accentuel n'est pas présent dans notre langue, il est extrêmement difficile de remédier aux difficultés de perception de ce contraste. Notre étude vient donc renforcer toutes les études qui ont montré que le système phonologique de la langue native impacte fortement la manière dont nous percevons les sons de parole (voir par ex. Best, McRoberts, Goodell, 2001). En effet, nos résultats montrent que le système prosodique de notre langue maternelle agit lui aussi comme un filtre rendant ainsi difficile la discrimination de contrastes accentuels qui ne sont pas présents dans notre langue maternelle.

Étant donné que l'information prosodique n'est pas pertinente pour distinguer les mots en français, nous avons mis en évidence un avantage de l'hémisphère droit pour le traitement de la prosodie de façon similaire à l'avantage de l'hémisphère droit qui a été observé par Gonzalez et Mc Lennan (2007) pour le traitement de la variation liée à l'identité du locuteur. Le fait que de la variation prosodique au niveau du mot soit traitée comme de la variation de surface par des auditeurs francophones natifs a également été observé dans une étude portant sur les tons (Hallé, Chang & Best, 2004). Dans cette étude, les auteurs ont comparé la manière dont des locuteurs natifs du français et des locuteurs natifs du chinois mandarin percevaient des continuums tonals créés de manière artificielle en manipulant à la fois la f0 et l'intensité associées aux syllabes porteuses de tons. Dans une tâche ABX où A et B constituaient les extrémités d'un continuum tonal et X variait d'une extrémité à l'autre selon huit étapes, les participants devaient juger si X ressemblait d'avantage à A ou à B. Les résultats montrent que les auditeurs sinophones avaient de meilleures performances lorsque X était proche des extrémités du continuum (étape 2 ou 7) que lorsque X était situé au milieu du continuum (étape 4 ou 5). Au contraire, les auditeurs francophones avaient des performances similaires, quelle que soit la position de X au sein du continuum. Ces résultats montrent donc que les auditeurs sinophones et francophones ne traitent pas l'information prosodique de la même manière. Parce que cette information permet de créer des distinctions de sens au niveau du mot en chinois, les auditeurs natifs de cette langue la perçoivent de façon catégorielle. Par contre, pour les auditeurs francophones natifs, comme cette information ne permet pas de créer des distinctions de sens au niveau de mot, elle est traitée comme de la variation de surface.

Les résultats de la présente étude corroborent également l'hypothèse de Van Lancker (1980) selon laquelle l'hémisphère cérébral prenant en charge l'information prosodique dépendrait du rôle de la prosodie dans la langue. Comme l'information prosodique n'est pas pertinente au niveau du mot en français, il est apparu que c'est l'hémisphère droit qui prend en charge le traitement de cette information pour les francophones natifs. De ce fait, notre étude montre qu'un contraste natif est perçu comme un contraste non-natif lorsque le traitement est contraint dans l'hémisphère non-dominant pour le traitement de la prosodie dans la langue. D'une façon cruciale, notre étude montre aussi qu'un contraste non-natif n'atteint jamais les performances d'un contraste natif et ceci quelle que soit l'oreille de présentation.

En conclusion, il apparaît que les locuteurs francophones natifs utilisent l'information accentuelle qu'ils produisent et perçoivent quotidiennement pour discriminer deux mots. De manière intéressante, notre étude montre qu'ils utilisent d'autant mieux cette information lorsqu'elle est prise en charge par l'hémisphère dominant pour le traitement de la prosodie dans cette langue, autrement dit lorsqu'elle est pris en charge par l'hémisphère droit.
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# Beatboxer, est-ce parler ? Ce que nous en dit l'étude de la dynamique articulatoire d'un beatboxeur

Annalisa Paroni¹ Nathalie Henrich Bernardoni¹ Christophe Savariaux¹

Pierre Baraduc¹ Hélène Lœvenbruck²

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

(2) Univ. Grenoble Alpes, Univ. Savoie Mont-Blanc, CNRS, LPNC, F-38000 Grenoble

annalisa.paroni@gipsa-lab.fr nathalie.henrich@gipsa-lab.fr

## RÉSUMÉ

Les consonnes plosives sont parmi les phonèmes les plus représentés dans l'inventaire phonologique des langues du monde. Outre leur rôle linguistique, elles remplissent également un rôle paralinguistique dans la pratique instrumentale et vocale, notamment au sein de la pratique vocale du Human Beatbox. Cet article apporte un éclairage sur les similitudes et différences dans la dynamique articulatoire de trois consonnes plosives du français et des sons percussifs correspondants du Human Beatbox. Si ces deux modes de production vocale ont une racine commune, une dynamique articulatoire différente est mise en évidence pour le Human Beatbox. Nous retrouvons des indices d'un mécanisme éjectif, qui a un impact sur la dynamique linguale.

## ABSTRACT

**Beatboxing, is it talking? What the study of the articulatory dynamics of a beatboxer tells us**

Plosive consonants are among the most commonly-found phonemes in the phonological inventory of the world's languages. In addition to their linguistic role, they also fulfil a paralinguistic role in instrumental and vocal practice, especially within the practice of Human Beatbox. This article sheds light on the similarities and differences in the articulatory dynamics of three plosive consonants of French and the corresponding percussive sounds of Human Beatbox. These two modes of vocal production share a common root. Yet, different articulatory dynamics are highlighted for Human Beatbox. Clues of an ejective mechanism are found, that impact the lingual dynamics.

**MOTS-CLÉS** : plosive, son percussif, beatboxer, human beatbox, dynamique articulatoire, articulographie électromagnétique.

**KEYWORDS:** plosive, percussive sound, beatboxing, human beatbox, articulatory dynamics, electromagnetic articulography.

# 1 Introduction

Les consonnes plosives /p, t, k/ font partie des phonèmes les plus représentés dans l'inventaire phonologique des langues du monde (Maddieson & Disner, 1984). Du point de vue articulatoire, les plosives sont produites grâce au relâchement plus ou moins soudain d'une occlusion du conduit vocal (CV). Cette occlusion se situe dans le conduit oral, au niveau des lèvres, du palais dur, du velum ou dans l'espace pharyngé. Ce point d'articulation a une influence sur les caractéristiques acoustiques du bruit de plosion (Forrest et al., 1988) qui joue un rôle important dans la discrimination des consonnes

<figure><img src="image_213.png" /></figure>
plosives (CNET-ENST, 1989). En français les points d'articulation discriminatifs pour les plosives sont les lèvres (plosives bilabiales), les alvéoles (plosives alvéolaires) ou le vélum (plosives vélaires). A la marge de leur rôle linguistique, les plosives ont aussi un rôle paralinguistique. Les syllabes avec consonnes plosives sont utilisées dans la pratique instrumentale, pour le jeu des instruments à vent et des percussions. Elles soutiennent également la pratique vocale, comme par exemple dans le cas du scat ou du konnakol indien. L'origine linguistique de ces sons a un impact sur l'articulation de ces mêmes sons quand ils sont utilisés de façon paralinguistique. Certaines études se sont intéressées aux différences articulatoires des plosives utilisées dans la pratique instrumentale en fonction de la langue maternelle de l'instrumentiste (Lamkin, 2005; Heyne & Derrick, 2014, 2015; Heyne et al., 2019).

Dans cette étude, nous nous intéressons à la pratique du Human Beatbox (HBB), un art vocal émergent qui s'appuie sur l'instrument vocal humain pour produire toutes sortes de son dans le but de faire de la musique. Les sons percussifs y sont très exploités. Bien souvent, l'apprentissage du HBB commence par un travail sur des plosives, des syllabes ou des phrases de la parole. Tel est le cas du kick, le son utilisé pour imiter la grosse caisse de la batterie, appris à partir d'un [p], du hi-hat, qui reproduit le son du charleston, travaillé à partir d'un [t] ou [ts], ou encore de la technique du rimshot, sur la base d'un [k]. Quelles sont les similitudes et les différences dans la dynamique articulatoire entre parole et HBB ? La base de données exploitée pour apporter une première réponse à cette question est présentée en Section 2. Nous présenterons les résultats en terme de trajectoires articulatoires en Section 3. Nous comparerons la production des plosives et des sons percussifs ayant même point d'articulation.

## 2 Matériel et méthodes

Nous présentons les résultats d'une étude pilote menée sur un sujet beatboxeur à partir de la technique expérimentale de l'articulographie électromagnétique (EMA) combinée à des mesures acoustiques, électroglottographiques et ventilatoires. Au sein de cet article, nous nous concentrons uniquement sur les mesures articulatoires. Le sujet est un beatboxeur de 28 ans ayant une pratique amateur de 9 ans en HBB et dont la langue maternelle est le français.

Nous nous sommes intéressés à la production en parole des plosives /p, b, t, d, k, g/ et de leur équivalent en HBB en termes de point d'articulation : le kick, le hi-hat et le rimshot. Trois phrases – des p'tits cookies des gros cookies (Cookies) ; pâtes au pesto (Pâtes) ; boots and cats (BootsAndCats) – ont été répétées plusieurs fois à partir d'un mode parlé jusqu'à un mode beatboxé, et inversement (Cookies, 8 répétitions parlées et 8 répétitions beatboxées ; Pâtes : 8 répétitions parlées et 17 répétitions beatboxées ; BootsAndCats : 16 répétitions parlées et 23 répétitions beatboxées). Ces phrases ont été choisies car elles sont assez couramment utilisées par les beatboxeurs dans l'apprentissage de leur art vocal.

Les enregistrements ont eu lieu dans la salle semi-anéchoique de la plateforme BEDEI du laboratoire GIPSA-lab de Grenoble, lieu de recherches biomédicales autorisé par l'ARS Auvergne-Rhône-Alpes depuis Mars 2016. Le protocole expérimental a reçu un avis favorable du Comité d'Ethique pour les Recherches Grenoble Alpes. Après signature du consentement éclairé, le sujet a été équipé d'un gilet pour la mesure pléthysmographique respiratoire à variation d'inductance (système VISURESP, RBI). Il a été installé dans la salle semi-anéchoique sur une chaise adaptée pour la stabilisation de la tête à l'intérieur du champ magnétique de l'articulographe électromagnétique 3D (EMA WAVE, NDI).
Pour le recueil des données articulatoires, 12 bobines ont été collées sur des points de chair d'intérêt :

— 3 bobines sur la langue dans le plan médio-sagittal : 1 dans la région apicale (TIP), 1 dans la région dorso-palatale (MID) et 1 dans la région dorso-vélaire (DORS);

— 1 bobine sur la mâchoire (JAW) rattachée à l'incisive inférieure;

— 4 bobines sur les lèvres de façon médiane ou latérale : 2 sur la lèvre supérieure (ULL et ULM) et 2 sur la lèvre inférieure (LLL et LLM);

— 4 bobines de référence : 1 sur l'incisive supérieure, 1 derrière chaque oreille et 1 sur le front.

Le signal EMA a été enregistré à 400Hz. Des électrodes de mesure du contact glottique par électroglottographie (EGG) ont été placées sur son cou au niveau du larynx. Un microphone AKG et un microphone omnidirectionnel pré-polarisé 1/2" (B&K 4189) connecté à un pré-amplificateur (B&K 2669C) et à un amplificateur de conditionnement NEXUS (B&K 2690) ont été positionnés à environ 20 cm de la bouche du beatboxeur pour mesurer le signal audio et son intensité. Une caméra a été placée face au sujet pour des enregistrements vidéo à 25 images par seconde.

Les données audio ont été segmentées manuellement et annotées sous Praat (Boersma, 2006). Les annotations phonétiques ont permis de repérer les instants où avaient lieu les bursts des plosives. Ces marqueurs temporels ont été sauvegardés dans un fichier TextGrid. Les données articulatoires ont ensuite été analysées sous MATLAB (MATLAB, 2018). Afin de visualiser la variabilité des mouvements des articulateurs, la trajectoire médiane et l'écart interquartile des bobines d'intérêt ont été calculés en prenant en compte toutes les occurrences du même son pour un même mode de production, en choisissant comme instant de référence le moment du burst détecté sur les données audio. Les données EMA sont mesurées en 3D, mais nous avons choisi de présenter ici l'analyse selon l'axe vertical (y) indiquant les mouvements bas-haut. La médiane de la vitesse tangentielle (3D) et l'écart interquartile ont été également calculés.

Notre étude de la dynamique articulatoire porte sur l'analyse de l'évolution dans le temps de la trajet-toire d'une bobine donnée qui se déplace dans l'espace, ainsi que de sa vitesse. Nous menons cette analyse sur une fenêtre temporelle de 400ms pour la phrase Cookies et 800ms pour BootsAndCats, centrée sur le burst.

## 3 Résultats

L'analyse des données articulatoires (EMA et vidéo) montre que le lieu d'articulation de chacune des plosives reste sensiblement le même en parole et en HBB.

Les Figures 1 et 2 illustrent la dynamique articulatoire de la réalisation de la plosive /p/ et de son équivalent percussif, le kick, prononcée dans la phrase Cookies dans sa version parlée "des p'tits cookies ..." ou réalisée en HBB par la série "p t k t t p k t". Ces sons sont obtenus par occlusion complète des lèvres. Dans les deux modes de production (parlé et beatboxé), cette occlusion précède le moment du burst d'environ 100ms. En parole, un comportement articulatoire reproductible est observé pour les différentes répétitions de la phrase. Il est mis en évidence sur la Figure 1 par un écart interquartile faible. Un comportement plus variable est observé en HBB à proximité du burst pour ce même point d'articulation (milieu des lèvres). Il est intéressant de noter qu'un comportement homogène (écart interquartile faible) similaire à celui observé en parole se retrouve au niveau de la moité gauche des lèvres (bobines LL). Le relâchement de ce son percussif bilabial est donc latéralisé à gauche, ce que confirment les données vidéo.
<figure><img src="image_214.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Haut : médiane et écart interquartile de la distance interbobine du milieu des lèvre (LM), du côté gauche des lèvres (LL) au long de l’axe y, calculés à partir de toutes les occurences de la plosive bilabiale pour la phrase Cookies et sa contrepartie beatboxée. Bas : médiane et écart interquartile de la vitesse tangentielle (3D) de la bobine d’intérêt.</figcaption></figure>
La vitesse de relâchement de l'occlusion bilabiale est nettement plus grande en HBB qu'en parole, avec une augmentation de la vitesse de la bobine rattachée au milieu de la lèvre du haut (ULM sur Fig. 1) qui peut atteindre 10 cm/s aux alentours du burst, contre 2,5 cm/s en parole. Quant à la bobine de la lèvre supérieure gauche (ULL sur Fig. 1), plus proche du lieu du relâchement de l'occlusion en HBB, elle peut atteindre 20 cm/s au moment du burst, alors qu'en parole sa vitesse est quasiment nulle. Une différence entre parole et HBB est également observée au niveau de la dynamique linguale, ainsi que l'illustre la Figure 2 pour la bobine posée sur le dos de la langue. Si le mouvement de cette bobine suit le burst en parole, il le précède en HBB. Nous pouvons noter un mouvement de déplacement vertical du dos de la langue marqué en HBB, s'accompagnant d'une variabilité très faible de la trajectoire au moment du burst, mais différent en fonction du son qui suit.

<figure><img src="image_215.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Haut : médiane et écart interquartile de la bobine DORS au long de l'axe y, calculés à partir de toutes les occurences de la plosive bilabiale pour la phrase Cookies et sa contrepartie beatboxée. Bas : médiane et écart interquartile de la vitesse tangentielle (3D) de la bobine DORS.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_216.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Haut : médiane et écart interquartile de la bobine TIP au long de l'axe y, calculés à partir de toutes les occurences de la plosive alvéolaire pour la phrase Cookies et sa contrepartie beatboxée. Bas : médiane et écart interquartile de la vitesse tangentielle (3D) de la bobine TIP.</figcaption></figure>
La Figure 3 illustre la dynamique articulatoire de la pointe de la langue pour la production de la plosive /t/ et de son équivalent en HBB, le hi-hat, dans le cas de la même phrase "des p'tits cookies ..." et de la série "ptktpkt". Un plateau bien marqué est observé en HBB en correspondance duquel la vitesse de la bobine est presque nulle. Ceci suggère que l'occlusion du CV a bien lieu dans la région alvéolaire ou post-alvéolaire et qu'elle est maintenue un court instant. Ce plateau ne se retrouve pas en parole. Dans les deux modes de production, le relâchement de l'occlusion tel que détecté par la bobine TIP précède le burst détecté sur le signal audio. Dans les deux cas, la variabilité de la trajectoire est réduite. En particulier, l'écart interquartile est faible avant le burst. Bien que moins marquée que dans le cas du kick, la vitesse de déplacement de la bobine d'intérêt au moment du relâchement est plus grande en HBB qu'en parole.

Concernant la plosive /k/ et son équivalent rimshot en HBB, nous présentons le cas de la phrase BootsAndCats dans sa version parlée "boots and cats", ou beatboxée comme suit : *p(n)ts k ts*.

<figure><img src="image_217.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Haut : médiane et écart interquartile de la bobine DORS au long de l’axe y, calculés à partir de toutes les occurences de la plosive vélaire pour la phrase BootsAndCats et sa contrepartie beatboxée. Bas : médiane et écart interquartile de la vitesse tangentielle (3D) de la bobine DORS.</figcaption></figure>

En parole comme en HBB (Fig. 4), les trajectoires du dos de la langue (bobine DORS) montrent un plateau avant le burst, indiquant l'occlusion du CV au niveau de la région palato-vélaire. En parole, ce plateau se maintient jusqu'au burst, où la bobine montre un mouvement descendant vers la position de la voyelle suivante ([a]). En HBB, un mouvement ultérieur de la bobine DORS est observé avant le burst : vers la fin de l'occlusion, la bobine subit un déplacement vers le haut qui se termine en correspondance du burst. Ce mouvement n'est pas aléatoire, comme l'indique l'écart interquartile très faible. Il induit un pic de vitesse avant le burst (environ 10 cm/s), qui n'est pas observé en parole. En effet en parole, le seul pic de vitesse aux alentours du burst est celui lié au déplacement de la langue de l'occlusion vélaire vers la position beaucoup plus basse de la voyelle [a]. En HBB, deux pics de vitesse sont observés, l'un juste avant et l'autre juste après le burst, ce qui fait qu'au moment du burst la bobine DORS est en train de décélérer.
# 4 Discussion et conclusion

Nos résultats montrent que la production des sons percussifs du HBB se distingue clairement de celle des sons plosifs de la parole, même s’il est possible d’entrevoir une racine comune notamment au niveau du point d’articulation et de la trajectoire générale.

Les détails de l’articulation des sons percussifs du HBB revèlent une dynamique articulatoire propre au HBB et différente de celle de la parole. Dans le cas du kick comparé à une plosive sourde bilabiale, l’occlusion est latéralisée. Cette latéralisation du relâchement de l’occlusion bilabiale s’observe chez certains beatboxeurs, mais pas de façon systématique. Le type de latéralité (gauche ou droite) dépend du beatboxeur. Ce geste labial a probablement pour but de mieux contrôler la tension des lèvres au moment du relâchement. La langue est également très active même si l’occlusion s’effectue au niveau des lèvres. Les vitesses de déplacement des articulateurs sont souvent plus grandes en HBB qu’en parole, surtout avant le burst. La dynamique linguale des sons percussifs du HBB semble être cohérente avec l’utilisation d’un mécanisme éjectif. La dynamique linguale très active et reproductible durant l’articulation des sons percussifs bilabiaux du HBB ne semble pas pouvoir être complètement expliquée par la coarticulation, puisque à égalité d’environnement phonétique en parole (notamment /pt/), nous n’observons pas de mouvements comparables. En outre, toutes les trois bobines de la langue sont impliquées quasiment de la même manière, indiquant un déplacement global de la langue. Cela semble plutôt suggérer un mouvement de la langue en relation avec la remontée du larynx propre au mécanisme éjectif. En effet, plusieurs études ont attesté l’utilisation de ce mécanisme dans l’articulation des sons percussifs du HBB (Proctor et al., 2013; De Torcy et al., 2014; Saphavee et al., 2014; Blaylock et al., 2017; Patil et al., 2017; Dehais Underdown et al., 2019). Il en va de même pour les mouvements de remontée de la langue à la fin de la phase d’occlusion des sons percussifs vélaires du HBB. Quant à la nature de ces mouvements linguaux, Proctor et collègues (Proctor et al., 2013) font l’hypothèse que la langue soit utilisée avec le larynx pour produire une action de poussée plus efficace. En effet, un mécanisme éjectif optimalisé pourrait permettre d’accroître l’efficacité sonore du son produit, ce qui est très important en HBB. En revanche, nos données n’ont pas mis en évidence ce type de mouvements lors de l’articulation des plosives alvéolaires d’aucune des trois phrases beatboxées. Cela pourrait s’expliquer par le fait qu’en ces cas la remontée du larynx n’a pas d’influence sur la langue de part sa position articulatoire (apex plus élevé que le dos). Il se peut aussi que notre beatboxeur n’utilise pas de mécanisme éjectif pour la réalisation des alvéolaires. De manière générale et à notre connaissance, peu d’études ont exploré l’impact du mécanisme éjectif sur la dynamique linguale, en parole comme en HBB. Grâce à une dynamique articulatoire très active et à la large utilisation de ce mécanisme, l’étude de la production des sons percussifs du HBB permet de mettre en évidence des phénomènes articulatoires au niveau lingual.
Références

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BOERSMA P. (2006). Praat : doing phonetics by computer. http://www.praat.org/.

CNET-ENST C. (1989). La parole et son traitement automatique.

DE TORCY T., CLOUET A., PILLOT-LOISEAU C., VAISSIERE J., BRASNU D. & CREVIER-BUCHMAN L. (2014). A video–fiberscopic study of laryngopharyngeal behaviour in the human beatbox. *Logopedics Phoniatrics Vocology, 39*(1), 38–48.

DEHAIS UNDERDOWN A., BUCHMAN L. & DEMOLIN D. (2019). Acoustico-Physiological coordination in the Human Beatbox : A pilot study on the beatboxed Classic Kick Drum. In *Proceedings of the 19th International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS)*, Melbourne, Australia. HAL : hal-02284132.

FORREST K., WEISMER G., MILENKOVIC P. & DOUGALL R. N. (1988). Statistical analysis of word-initial voiceless obstruents : preliminary data. *The Journal of the Acoustical Society of America, 84*(1), 115–123.

HEYNE M. & DERRICK D. (2014). Some initial findings regarding first language influence on playing brass instruments. In *Proceedings of the 15th Australasian International Conference on Speech Science and Technology*, p. 180–183.

HEYNE M. & DERRICK D. (2015). The influence of tongue position on trombone sound : A likely area of language influence. In *Proceedings of the 18th International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS)* : University of Canterbury. New Zealand Institute of Language, Brain & Behaviour.

HEYNE M., DERRICK D. & AL-TAMIMI J. (2019). Native language influence on brass instrument performance : An application of generalized additive mixed models (gamms) to midsagittal ultrasound images of the tongue. *Frontiers in Psychology, 10*, 2597.

LAMKIN L. L. (2005). An examination of correlations between flutists’ linguistic practices and their sound production on the flute. In *Proceedings of the Conference on Interdisciplinary Musicology*.

MADDIESON I. & DISNER S. F. (1984). *Patterns of sounds*. Cambridge university press.

MATLAB, 2018 (2018). Mathworks : Bioinformatics toolbox : User's guide (r2018b).

PATIL N., GREER T., BLAYLOCK R. & NARAYANAN S. S. (2017). Comparison of basic beatboxing articulations between expert and novice artists using real-time magnetic resonance imaging. In *Interspeech*, p. 2277–2281.

PROCTOR M., BRESCH E., BYRD D., NAYAK K. & NARAYANAN S. (2013). Paralinguistic mechanisms of production in human “beatboxing” : A real-time magnetic resonance imaging study. *The Journal of the Acoustical Society of America, 133*(2), 1043–1054.

SAPTHAVEE A., YI P. & SIMS H. S. (2014). Functional endoscopic analysis of beatbox performers. *Journal of Voice, 28*(3), 328–331.
# Différences acoustiques inter-genres chez des bilingues
## Anglais/Français : une étude des formants vocaliques et de la qualité de voix.

Erwan Pépiot¹, Aron Arnold²

(1) TransCrit (groupe LeCSeL), 2 rue de la liberté, 93526 Saint-Denis, France

(2) VALIBEL – Université catholique de Louvain, Place Blaise Pascal 1, 1348 Louvain-la-Neuve, Belgique

erwan.pepiot@free.fr, aron.arnold@uclouvain.be

## RÉSUMÉ

Cette étude porte sur les productions de locutrices et locuteurs bilingues anglais/français lors d'une tâche de lecture. La fréquence des formants vocaliques (F1, F2, F3) et la différence d'intensité H1-H2 ont été mesurées dans les deux langues. Les résultats indiquent un effet significatif des facteurs langue et genre sur l'ensemble de ces paramètres. L'analyse des formants montre que les locutrices présentent globalement des valeurs plus élevées que les locuteurs, avec néanmoins des variations inter-langues. Aucune différence inter-genres significative n'a été trouvée sur le F2 du [u] en français, contrairement au [u:] anglais. La différence H1-H2 est significativement plus élevée chez les femmes dans les deux langues, indiquant l'utilisation d'une voix plus breathy. Les locutrices présentent une différence H1-H2 moins importante lors de l'emploi du français, quand l'inverse est observé chez les hommes. Ces données suggèrent l'existence de normes vocales dépendantes du genre et de la langue parlée, auxquelles les locuteurs bilingues semblent s'adapter.

## ABSTRACT

**A study of fundamental frequency in female and male English/French bilingual speakers.**

The present study deals with the productions of English/French bilingual speakers in a reading task. Vowel formant frequencies (F1, F2 and F3) and H1-H2 difference were investigated in both languages. Results show a significant effect of gender and language on all these parameters. The analysis of vowel formants showed that overall, female speakers exhibited higher values than males. However, a significant cross-gender difference was found on the F2 of the back vowel [u:] in English, but not on the vowel [u] in French. H1-H2 was higher in female speakers in both languages, indicating a more breathy phonation type. Furthermore, female speakers tended to exhibit smaller H1-H2 in French, while the opposite was true in males. This resulted in a smaller cross-gender difference in French for this parameter. These data support the idea of language- and gender-specific vocal norms, to which bilingual speakers seem to adapt.

**MOTS-CLÉS** : voix et genre, différences inter-genres, formants vocaliques, qualité de voix, H1-H2, bilinguisme, variations inter-langues.

**KEYWORDS:** voice and gender, cross-gender differences, vowel formants, voice quality, H1-H2, bilingualism, cross-language variation.

<figure><img src="image_218.png" /></figure>
# 1 Introduction

Les différences vocales entre femmes et hommes ont fait l'objet d'un nombre important d'études au cours des dernières décennies. Ces recherches portent majoritairement sur la fréquence fondamentale (F0) et les fréquences de résonance (en particulier les formants vocaliques), souvent considérées comme les deux paramètres décisifs. Les fréquences de résonance des voyelles (formants vocaliques) sont généralement plus élevées chez les femmes (Pépiot, 2015) et la F0 des voix d'hommes se situe généralement dans des fréquences plus basses que celles des voix de femmes (Boë et al., 1975). Ces différences acoustiques seraient en partie liées aux différences sexuées qui émergent lors de la puberté sur les appareils phonatoires, (Kahane, 1978; Abitbol et al., 1999). En effet, les conduits vocaux sont en moyenne plus longs chez les hommes que chez les femmes adultes et des plis vocaux en moyenne plus longs et plus épais chez les sujets masculins (Kahane, 1978). Cela se traduirait par une F0 et des fréquences de résonance globalement plus élevées dans les productions vocales féminines.

Dans la voix, les facteurs anatomiques et sociaux sont cependant inextricables. Il est en effet établi que les pratiques vocales participent à la construction sociale des identités de genre (Arnold, 2015 ; Pépiot, 2014). Chaque locuteur·ice a un appareil phonatoire d'une forme donnée (qui influence la F0 et les fréquences de résonance produites), mais fait un usage spécifique de cet appareil en fonction de son genre. Une voix n'est ainsi jamais uniquement le reflet d'une anatomie, mais aussi le résultat d'une performance genrée : les femmes mobilisent certaines pratiques articulatoires afin de produire des voix relativement aigues et claires, et les hommes en utilisent d'autres afin de produire des voix relativement graves et sombres (Arnold, 2016).

D'autres paramètres acoustiques, tels que la qualité de voix (ou *type de phonation*) pourraient également être corrélés au genre des locuteur·ice·s. Les voix féminines sont généralement considérés comme plus *breathy* (i.e. ayant un plus grand quotient d'ouverture glottique ou *GOQ*) que les voix masculines (Klatt & Klatt, 1990; Henton & Bladon, 1985). Les voix d'hommes, du moins en anglais américain, ont longtemps été considérées plus *creaky* (i.e. ayant un très faible *GOQ*) que celles des femmes (Henton, 1989a). Cependant, ces résultats varient d'une étude à l'autre, d'une langue à l'autre (Pépiot, 2014), et dépendent du paramètre acoustique utilisé pour estimer la qualité de voix. Selon Gordon & Ladefoged (2001), la différence d'intensité entre le premier et le deuxième harmonique (H1-H2) peut être une mesure fiable, si elle est utilisée de manière adéquate (voir 2.4).

Qu'en est-il alors des locuteur·ice·s bilingues ? Comment s'adaptent-elles/ils aux normes genrées des différentes langues parlées ? Ces questions n'ont pour l'instant fait l'objet que de peu d'attention. S'il existe quelques études qui comparent les productions de locuteur·ice·s de différentes langues (Traunmüller, Eriksson 1995, Pépiot 2014), peu de chercheur·euse·s se sont penché·e·s sur les variations intra-individuelles des productions vocales des bilingues lors du passage d'une langue à l'autre et ont investigué l'influence éventuelle du facteur « genre » dans ces différences. Nous suggérons que l'étude de ces variations inter-langues dans les productions des bilingues permet non seulement de s'éloigner d'une vision statique des voix de femmes et d'hommes, dans laquelle celles-ci sont présentées comme une caractéristique essentielle des locuteur·ice·s et comme principalement due à leur anatomie, pour en adopter une vision dynamique qui permet d'intégrer des questions de différences culturelles, de normes de genre, et de performances du genre.

Quelques études menées sur des locuteur·ice·s bilingues ont montré qu'en fonction de la langue parlée, ces dernier·e·s allaient varier leur F0 moyenne (Altenberg, Ferrand, 2006 ; Lee, Van Lanker Sidtis, 2017). Par exemple, l'étude d'Altenberg et Ferrand (2006) montre que des locutrices bilingues
russes L1 / anglais L2 tendent à parler avec une F0 plus basse en anglais. Cette analyse a cependant
été conduite uniquement sur des productions de locutrices – il est donc impossible de savoir si les
variations observées relèvent d'une adaptation aux normes genrées des différentes langues, ou tout
simplement de pratiques liées aux langues elles-mêmes, sans considération de genre. De plus, ces
études ont été uniquement conduites sur la F0, les autres paramètres ayant pour l'heure été
complètement négligés. Nous avons donc souhaité investiguer les pratiques de locutrices et de
locuteurs bilingues anglais L1 / français L2, en mesurant leurs formants vocaliques et leur qualité de
voix, avec l'hypothèse de départ suivante : *les locutrices et les locuteurs bilingues adaptent leurs
pratiques vocales aux normes genrées de la langue employée.*

2 Méthode

2.1 Corpus

La présente étude se fonde sur l'analyse d'un corpus de mots dissyllabiques en français et en anglais
collectés lors d'une tâche de lecture :

• Combinaisons /C (occlusive) – V – p – i:/ /pipi/, /papi/, /pupi/, /bipi/, /bapi/, /bupi/, /tipi/, /tapi/, /tupi/, /dipi/, /dapi/, /dupi/, /kipi/, /kapi/, /kupi/, /gipi/, /gapi/, /gupi/ pour le corpus français, /pi:pi/, /pæpi/, /pu:pi/, /bi:pi/, /bæpi/, /bu:pi/, /ti:pi/, /tæpi/, /tu:pi/, /di:pi/, /dæpi/, /du:pi/, /ki:pi/, /kæpi/, /ku:pi/, /gi:pi/, /gæpi/, /gu:pi/ pour le corpus anglais.

• Combinaisons /C (fricative) – V – p – i:/ /sipi/, /sapi/, /supi/, /zipi/, /zapi/, /zupi/, /ʃipi/, /ʃapi/, /ʃupi/, /ʒipi/, /ʒapi/, /ʒupi/ pour le corpus français, /si:pi/, /sæpi/, /su:pi/, /zi:pi/, /zæpi/, /zu:pi/, /i:pi/, /æpi/, /u:pi/, /i:pi/, /æpi/, /u:pi/ pour le corpus anglais.

• Combinaisons /V – p – i /: /ipi/, /api/, /upi/ pour le corpus français, /i:pi/, /æpi/, /u:pi/ pour le corpus anglais.

Il n'existe pas d'accent lexical en Français d'un point de vue phonologique (Hirst & al., 2001), mais
au sein de la phrase porteuse utilisée ici (voir 2.3) les locuteur·ice·s ont naturellement accentué la
première syllabe des mots du corpus.

## 2.2 Participant·e·s

Six locutrices et six locuteurs bilingues anglais L1 / français L2 ont pris part à cette étude. Les
participant·e·s sont originaires du nord-est des États-Unis et vivent en région parisienne depuis
plusieurs années. Tou·te·s font état d'une pratique quotidienne de la langue française et d'un niveau
d'aisance dans cette langue supérieur ou égal à 3, sur une échelle allant de 0 à 5, via un questionnaire
inspiré par celui de Grosjean (Grosjean & Li, 2013). Nous reprenons également à notre compte la
définition du bilinguisme proposée par cet auteur.

Les participant·e·s étaient âgé·e·s de 29 à 54 ans (SD=7,6 ans) au moment des enregistrements, pour une moyenne d'âge de 41,8 ans chez les femmes et de 40 ans chez les hommes. Aucun·e n'était fumeur·euse ou ne présentait de troubles de la parole. Une clé USB a été offerte en échange de la participation à la présente étude.

2.3 Procédure d'enregistrement

Les enregistrements se sont déroulés dans une chambre anéchoïque, en utilisant un enregistreur
numérique Edirol R09-HR de marque Roland. Les participant·e·s ont été invité·e·s à lire les mots
dissyllabiques listés dans la section 2.1. Ces derniers étaient présentés sous forme orthographique et placés dans une phrase porteuse afin d'obtenir des paramètres prosodiques constants : "He said 'WORD' twice" pour le corpus anglais et "Il a dit 'MOT' deux fois" pour le corpus français. Les locuteur·ice·s ont lu chaque phrase deux fois. Afin de neutraliser de possibles biais liés à l'ordre d'emploi des deux langues (voir Altenberg, Ferrand, 2006), la moitié des participant·e·s a commencé par effectuer ces tâches en langue française, et l'autre moitié en langue anglaise.

## 2.4 Analyse des données

L'analyse acoustique a été effectuée à l'aide du logiciel Praat (Boersma, 2018). Les mesures suivantes ont été réalisées sur les mots dissyllabiques (33 mots * 2 répétitions par locuteur·ice) :

* La fréquence de F1, F2 et F3 (en Hz) sur les voyelles en syllabe initiale. Ces valeurs ont été collectées manuellement en se basant sur l'onde sonore et le spectrogramme des voyelles. Les relevés ont été effectués sur une portion centrale et stable de chaque item.

* La différence d'intensité H1-H2 (en dB) sur les voyelles ouvertes.

Ce dernier paramètre donne une indication de la qualité de voix. L'intensité relative de H1 est corrélée au quotient d'ouverture glottique (QOG) : plus H1 présente une intensité élevée par rapport à H2, plus le QOG est élevé (Klatt & Klaat, 1990). Cependant, la mesure H1-H2 peut uniquement s'effectuer sur les voyelles ouvertes : sur les voyelles moyennes ou fermées, le premier formant (F1) viendrait en effet fausser les résultats (Klatt & Klatt, 1990). Ainsi, seules les voyelles [a] pour le corpus français et [æ] pour le corpus anglais ont été prises en compte. Une sélection d'environ cinq cycles a été effectuée sur une portion centrale de chaque voyelle ouverte. Le spectre correspondant était ensuite affiché et la différence d'intensité H1-H2 calculée manuellement. Les données ainsi recueillies ont ensuite fait l'objet de tests statistiques de type ANOVA, dans le but de tester l'influence des facteurs « langue parlée » et « genre des locuteur·rice·s ».

# 3 Résultats

## 3.1 Formants vocaliques

Les fréquences moyennes des formants des voyelles françaises (F1, F2, F3) produites par les locutrices et les locuteurs sont présentées dans le Tableau 1 ci-après (22 mesures par formant et par voyelle pour chaque locuteur·ice). Sans surprise, les valeurs formantiques sont en moyenne plus élevées chez les locutrices. Cependant, l'ampleur de cette différence inter-genre varie fortement en fonction de la voyelle et du formant considéré. Le ratio femme/homme est maximal sur le F1 de la voyelle [a] (+39% par rapport aux locuteurs), et sur le F2 de la voyelle [i] (+31%). A l'inverse, le deuxième formant de la voyelle [u] présente des valeurs très similaires dans les deux groupes (+5% chez les femmes).

Une ANOVA à deux facteurs (« voyelle » et « genre des locuteur·rice·s ») a été conduite sur le F1 des voyelles françaises. Il en ressort un effet global important et significatif du facteur genre : F(1,786)=459,064 ; p<0,0001. L'analyse détecte également une interaction significative entre les deux facteurs, montrant ainsi que l'influence du facteur genre dépend de la voyelle prise en considération : F(2,786)=208,663 ; p<0,0001. Pour chaque voyelle prise individuellement, l'effet du genre est significatif (p<0,0001 dans tous les cas). Des tests similaires ont été effectués pour F2. Un effet global important et significatif a également été observé pour le facteur genre (F(1,786)=794,071 ; p<0,0001) ainsi qu'une interaction avec le facteur voyelle (F(2,786)=240,866 ; p<0,0001). Dans le
détail, on constate que la différence inter-genres est significative sur [i] et [a] (p<0,0001) mais pas sur le F2 de la voyelle arrière [u] (F(1,262)=3,333 ; p=0,069).

<table><caption>FREQUENCE DES FORMANTS VOCALIQUES SUR LES VOYELLES FRANÇAISES (HZ)</caption><thead><tr><th></th><th>Loc.</th><th>F1</th><th>F2</th><th>F3</th><th>F4</th><th>F5</th><th>F6</th><th>Moy. F</th><th>H1</th><th>H2</th><th>H3</th><th>H4</th><th>H5</th><th>H6</th><th>Moy. H</th><th>Ratio F/H</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>F1</td><td>1027</td><td>721</td><td>696</td><td>733</td><td>768</td><td>791</td><td><strong>789</strong></td><td>602</td><td>571</td><td>592</td><td>563</td><td>551</td><td>529</td><td><strong>568</strong></td><td>1.39</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>47</td><td>52</td><td>77</td><td>36</td><td>62</td><td>53</td><td><strong>124</strong></td><td>48</td><td>51</td><td>72</td><td>40</td><td>43</td><td>36</td><td><strong>55</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">[a]</td><td>F2</td><td>1885</td><td>1913</td><td>1797</td><td>1713</td><td>1814</td><td>1704</td><td><strong>1804</strong></td><td>1547</td><td>1584</td><td>1606</td><td>1569</td><td>1453</td><td>1581</td><td><strong>1557</strong></td><td>1.16</td></tr><tr><td>σ</td><td>134</td><td>109</td><td>78</td><td>91</td><td>127</td><td>89</td><td><strong>131</strong></td><td>62</td><td>84</td><td>71</td><td>89</td><td>56</td><td>97</td><td><strong>91</strong></td><td></td></tr><tr><td>F3</td><td>2847</td><td>2684</td><td>2690</td><td>2865</td><td>2879</td><td>2781</td><td><strong>2791</strong></td><td>2248</td><td>2479</td><td>2521</td><td>2445</td><td>2563</td><td>2615</td><td><strong>2478</strong></td><td>1.13</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>66</td><td>128</td><td>135</td><td>53</td><td>92</td><td>72</td><td><strong>124</strong></td><td>46</td><td>82</td><td>124</td><td>100</td><td>54</td><td>84</td><td><strong>144</strong></td><td></td></tr><tr><td></td><td>F1</td><td>278</td><td>354</td><td>299</td><td>326</td><td>261</td><td>272</td><td><strong>298</strong></td><td>298</td><td>248</td><td>318</td><td>256</td><td>267</td><td>260</td><td><strong>274</strong></td><td>1.09</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>8</td><td>37</td><td>16</td><td>15</td><td>9</td><td>16</td><td><strong>38</strong></td><td>18</td><td>6</td><td>20</td><td>12</td><td>14</td><td>7</td><td><strong>29</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">[u]</td><td>F2</td><td>1085</td><td>997</td><td>1268</td><td>920</td><td>1250</td><td>862</td><td><strong>1064</strong></td><td>959</td><td>1021</td><td>1112</td><td>943</td><td>1074</td><td>987</td><td><strong>1016</strong></td><td>1.05</td></tr><tr><td>σ</td><td>139</td><td>136</td><td>361</td><td>49</td><td>231</td><td>71</td><td><strong>246</strong></td><td>135</td><td>172</td><td>159</td><td>117</td><td>218</td><td>158</td><td><strong>171</strong></td><td></td></tr><tr><td>F3</td><td>2443</td><td>2343</td><td>2512</td><td>2638</td><td>2753</td><td>2821</td><td><strong>2585</strong></td><td>2109</td><td>2266</td><td>2137</td><td>1991</td><td>2280</td><td>2337</td><td><strong>2187</strong></td><td>1.18</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>184</td><td>136</td><td>135</td><td>138</td><td>129</td><td>94</td><td><strong>217</strong></td><td>422</td><td>55</td><td>98</td><td>102</td><td>111</td><td>70</td><td><strong>222</strong></td><td></td></tr><tr><td></td><td>F1</td><td>284</td><td>349</td><td>292</td><td>332</td><td>262</td><td>264</td><td><strong>297</strong></td><td>280</td><td>244</td><td>300</td><td>242</td><td>242</td><td>250</td><td><strong>260</strong></td><td>1.14</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>18</td><td>48</td><td>12</td><td>15</td><td>13</td><td>14</td><td><strong>40</strong></td><td>11</td><td>5</td><td>19</td><td>8</td><td>24</td><td>13</td><td><strong>27</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">[i]</td><td>F2</td><td>2783</td><td>2504</td><td>2572</td><td>2677</td><td>2619</td><td>2752</td><td><strong>2651</strong></td><td>2092</td><td>2117</td><td>1962</td><td>1960</td><td>2020</td><td>2021</td><td><strong>2029</strong></td><td>1.31</td></tr><tr><td>σ</td><td>45</td><td>127</td><td>110</td><td>109</td><td>46</td><td>65</td><td><strong>132</strong></td><td>53</td><td>75</td><td>49</td><td>57</td><td>77</td><td>73</td><td><strong>87</strong></td><td></td></tr><tr><td>F3</td><td>3815</td><td>3733</td><td>3395</td><td>3593</td><td>3446</td><td>3537</td><td><strong>3587</strong></td><td>3176</td><td>3037</td><td>2940</td><td>3023</td><td>2836</td><td>2971</td><td><strong>2997</strong></td><td>1.20</td></tr><tr><td></td><td>σ</td><td>140</td><td>183</td><td>193</td><td>186</td><td>140</td><td>194</td><td><strong>227</strong></td><td>57</td><td>137</td><td>140</td><td>131</td><td>120</td><td>108</td><td><strong>156</strong></td><td></td></tr></tbody></table>

<caption>TABLE 1: Fréquences formantiques (Hz) de F1, F2 et F3 sur les voyelles françaises [i] [a] et [u] produites par les locutrices (F) et les locuteurs (M). L'écart-type (SD) est mentionné en italique.</caption>

Une analyse identique a été menée sur les valeurs de F3. Elle indique là encore un effet global très significatif du facteur genre (F(1,786)=1072,078 ; p<0,0001) et une interaction significative avec le facteur voyelle (F(2,786)=38,164 ; p<0,0001). La différence inter-genres est significative pour chaque voyelle prise séparément (p<0,0001). A l'instar des résultats obtenus sur le français, les valeurs formantiques sur les voyelles anglaises sont globalement plus élevées chez les locutrices, avec des variations notables en fonction la voyelle et du formant pris en considération (voir Tableau 2, ci-après). Le ratio femme/homme est maximal sur le F2 de la voyelle [æ] (fréquence 37% plus élevée chez les femmes) et sur le deuxième formant de la voyelle [i:] (+30%). Mais cette fois-ci, contrairement au français, on observe également une très large différence inter-genres sur le F2 de la voyelle arrière [u:] (+26% chez les femmes).

Une ANOVA à deux facteurs (« genre des locuteur·ice·s » et « voyelle ») a été conduite sur les valeurs de F1 pour ces voyelles anglaises. Globalement, l'effet du facteur genre est très significatif : F(1,786)=451,643 ; p<0,0001. Ce test met également en évidence une interaction entre les facteurs genre et voyelle : F(2,786)=227,075 ; p<0,0001. La différence inter-genres sur F1 est significative pour chaque voyelle prise individuellement (avec p<0,0001). La même analyse a été menée sur les valeurs de F2. Ici encore, un effet très fort et très significatif du facteur genre a été observé (F(1,786)=942,947 ; p<0,0001), ainsi qu'une interaction avec le facteur voyelle (F(2,786)=240,866 ; p<0,0001). Contrairement au français, la différence inter-genre est ici significative sur chaque voyelle prise séparément, y compris la voyelle arrière [u:] (p<0,0001). L'ANOVA à deux facteurs a également été conduite sur les valeurs de F3. L'effet du facteur genre est là encore très significatif (F(1,786)=1406,561 ; p<0,0001), et il existe également une interaction avec le facteur voyelle (F(2,786)=39,889 ; p<0,0001). En considérant individuellement chaque voyelle, on constate que la différence inter-genres est significative dans tous les cas (p<0,0001).
FREQUENCE DES FORMANTS VOCALIQUES SUR LES VOYELLES ANGLAISES (HZ)

<table><caption>TABLE 2 : Fréquences formantiques (Hz) de F1, F2 et F3 sur les voyelles anglaise [i:] [æ] et [u:] produites par les locutrices (F) et les locuteurs (M). L'écart-type (SD) est mentionné en italique.</caption><thead><tr><th></th><th>Loc.</th><th>F1</th><th>F2</th><th>F3</th><th>F4</th><th>F5</th><th>F6</th><th>Moy. F</th><th>H1</th><th>H2</th><th>H3</th><th>H4</th><th>H5</th><th>H6</th><th>Moy. H</th><th>Ratio F/H</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">[æ]</td><td>F1</td><td>1076</td><td>774</td><td>721</td><td>881</td><td>851</td><td>861</td><td><strong>861</strong></td><td>627</td><td>635</td><td>608</td><td>724</td><td>574</td><td>606</td><td><strong>629</strong></td><td><strong>1.37</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>51</td><td>61</td><td>75</td><td>66</td><td>43</td><td>78</td><td><strong>128</strong></td><td>23</td><td>41</td><td>47</td><td>38</td><td>70</td><td>33</td><td><strong>64</strong></td><td></td></tr><tr><td>F2</td><td>1899</td><td>1924</td><td>1876</td><td>1690</td><td>1872</td><td>1725</td><td><strong>1831</strong></td><td>1561</td><td>1575</td><td>1538</td><td>1546</td><td>1554</td><td>1617</td><td><strong>1565</strong></td><td><strong>1.17</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>134</td><td>88</td><td>73</td><td>66</td><td>74</td><td>82</td><td><strong>126</strong></td><td>53</td><td>62</td><td>35</td><td>44</td><td>80</td><td>50</td><td><strong>60</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">[u:]</td><td>F3</td><td>2841</td><td>2727</td><td>2686</td><td>2651</td><td>2944</td><td>2807</td><td><strong>2776</strong></td><td>2302</td><td>2388</td><td>2530</td><td>2471</td><td>2515</td><td>2547</td><td><strong>2459</strong></td><td><strong>1.13</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>80</td><td>96</td><td>146</td><td>121</td><td>97</td><td>85</td><td><strong>145</strong></td><td>58</td><td>68</td><td>67</td><td>93</td><td>57</td><td>69</td><td><strong>111</strong></td><td></td></tr><tr><td>F1</td><td>313</td><td>334</td><td>314</td><td>343</td><td>291</td><td>307</td><td><strong>317</strong></td><td>302</td><td>257</td><td>347</td><td>276</td><td>279</td><td>293</td><td><strong>292</strong></td><td><strong>1.08</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>46</td><td>21</td><td>18</td><td>8</td><td>8</td><td>20</td><td><strong>29</strong></td><td>15</td><td>12</td><td>21</td><td>13</td><td>17</td><td>16</td><td><strong>32</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">[i:]</td><td>F2</td><td>1218</td><td>1598</td><td>1495</td><td>1638</td><td>1601</td><td>1281</td><td><strong>1472</strong></td><td>995</td><td>1171</td><td>1391</td><td>987</td><td>1249</td><td>1234</td><td><strong>1171</strong></td><td><strong>1.26</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>187</td><td>252</td><td>330</td><td>279</td><td>265</td><td>230</td><td><strong>304</strong></td><td>191</td><td>215</td><td>208</td><td>134</td><td>227</td><td>228</td><td><strong>246</strong></td><td></td></tr><tr><td>F3</td><td>2645</td><td>2576</td><td>2622</td><td>2737</td><td>2810</td><td>2779</td><td><strong>2695</strong></td><td>2280</td><td>2227</td><td>2198</td><td>2104</td><td>2259</td><td>2339</td><td><strong>2235</strong></td><td><strong>1.21</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>80</td><td>77</td><td>116</td><td>114</td><td>95</td><td>116</td><td><strong>131</strong></td><td>59</td><td>53</td><td>79</td><td>95</td><td>92</td><td>73</td><td><strong>105</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4"></td><td>F1</td><td>309</td><td>317</td><td>311</td><td>324</td><td>290</td><td>291</td><td><strong>307</strong></td><td>274</td><td>252</td><td>341</td><td>256</td><td>255</td><td>276</td><td><strong>276</strong></td><td><strong>1.11</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>23</td><td>35</td><td>21</td><td>7</td><td>10</td><td>15</td><td><strong>24</strong></td><td>11</td><td>23</td><td>22</td><td>26</td><td>16</td><td>10</td><td><strong>36</strong></td><td></td></tr><tr><td>F2</td><td>2792</td><td>2675</td><td>2592</td><td>2873</td><td>2633</td><td>2804</td><td><strong>2728</strong></td><td>2165</td><td>2147</td><td>2029</td><td>2110</td><td>2048</td><td>2100</td><td><strong>2100</strong></td><td><strong>1.30</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>95</td><td>138</td><td>107</td><td>75</td><td>80</td><td>101</td><td><strong>142</strong></td><td>50</td><td>57</td><td>93</td><td>61</td><td>97</td><td>63</td><td><strong>86</strong></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4"></td><td>F3</td><td>3704</td><td>3818</td><td>3256</td><td>3394</td><td>3245</td><td>3386</td><td><strong>3467</strong></td><td>3074</td><td>2998</td><td>2760</td><td>3028</td><td>2703</td><td>2757</td><td><strong>2887</strong></td><td><strong>1.20</strong></td></tr><tr><td>σ</td><td>164</td><td>225</td><td>103</td><td>116</td><td>96</td><td>251</td><td><strong>275</strong></td><td>84</td><td>146</td><td>123</td><td>135</td><td>111</td><td>95</td><td><strong>189</strong></td><td></td></tr></tbody></table>

Afin de rendre ces résultats plus lisibles, les valeurs de F1 et de F2 sont présentées sous la forme de triangles vocaliques (Figure 2) obtenus à l'aide du logiciel SaRP (Nikolov et al. 2011).

<figure><img src="image_219.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Triangles vocaliques représentant les valeurs formantiques (Hz) des voyelles anglaise [i:] [æ] et [u:] (à gauche) et françaises [i], [a], [u] (à droite) chez les locutrices (en bleu) et les locuteurs bilingues (en rouge).</figcaption></figure>

## 3.2 Qualité de voix

La différence d'intensité moyenne (dB) entre le premier (H1) et le deuxième harmonique (H2) en fonction du genre des locuteur·rice·s et de la langue parlée est présentée dans le Tableau 10. Elle a été mesurée sur les voyelles ouvertes, pour un total de 22 occurrences par locteur·rice dans chaque langue (11 mots avec [a] pour le français et 11 mots contenant la voyelle [æ] pour l'anglais, chaque mot étant prononcé deux fois). L'intensité relative de H1 est corrélée au Quotient d'Ouverture Glottique (QOG) : plus H1 est intense, plus le QOG est élevé. Ainsi, une valeur de H1-H2 élevée indique une voix *breathy*, alors qu'une valeur fortement négative est associée à une voix *creaky*.
<table><caption>TABLE 3 : Valeur moyenne de H1-H2 (dB) chez les locutrices (F) et les locuteurs (H) sur les voyelles ouvertes (11 x 2 occurrences) en fonction de la langue parlée. La différence entre les valeurs obtenues en français et en anglais est indiquée dans la colonne de droite.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Loc.</th><th colspan="3">H1-H2 MOYEN SUR VOYELLES OUVERTES (dB)</th></tr><tr><th>Anglais</th><th>Français</th><th>Diff. FR-AN</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1</td><td>7,60</td><td>7,77</td><td>0,16</td></tr><tr><td>F2</td><td>2,75</td><td>1,58</td><td>-1,17</td></tr><tr><td>F3</td><td>7,48</td><td>5,62</td><td>-1,86</td></tr><tr><td>F4</td><td>4,50</td><td>4,30</td><td>-0,20</td></tr><tr><td>F5</td><td>10,13</td><td>9,66</td><td>-0,47</td></tr><tr><td>F6</td><td>4,71</td><td>4,66</td><td>-0,05</td></tr><tr><td>Moy. F.</td><td>6,20</td><td>5,60</td><td>-0,60</td></tr><tr><td>H1</td><td>-3,96</td><td>-2,52</td><td>+1,45</td></tr><tr><td>H2</td><td>-1,59</td><td>-0,08</td><td>+1,51</td></tr><tr><td>H3</td><td>1,52</td><td>2,42</td><td>+0,90</td></tr><tr><td>H4</td><td>1,54</td><td>2,07</td><td>+0,54</td></tr><tr><td>H5</td><td>6,85</td><td>9,09</td><td>+2,25</td></tr><tr><td>H6</td><td>0,53</td><td>0,75</td><td>+0,22</td></tr><tr><td>Moy. H.</td><td>0,81</td><td>1,96</td><td>+1,14</td></tr></tbody></table>

La différence d'intensité H1-H2 est plus élevée chez les locutrices dans les deux langues. On observe également que toutes les locutrices sauf une présentent une valeur H1-H2 plus faible en français, alors que l'inverse est vrai pour les locuteurs masculins. Ainsi, la différence inter-genres atteint 5,39 dB en anglais, mais n'est que de 3,64 dB en français. Une ANOVA à un facteur (« genre ») a été réalisée sur les données obtenues en français. L'analyse révèle un effet significatif de ce facteur : F(1,262)=129,133 ; p<0,0001. La même analyse conduite sur l'anglais met également en évidence un effet significatif du facteur genre : F(1,262)=61,273 ; p<0,0001. Ces résultats confirment que, dans les deux langues, la différence H1-H2 est significativement plus élevée chez les locutrices et suggèrent que les ces dernières ont utilisé un type de phonation plus *breathy* que les locuteurs.

Afin de vérifier si la variation inter-langues est significative, une ANOVA à deux facteurs (« langue parlée » et « genre ») a été menée sur l'ensemble des données (français et anglais). Cette analyse révèle bien une interaction significative entre les deux facteurs : F(1,524)=6,871 ; p<0,01. Cela confirme que l'adaptation de la qualité de voix lors du changement de langue parlée varie en fonction du genre des locuteur·rice·s. D'où l'abaissement des valeurs de H1-H2 en français chez les locutrices et leur augmentation chez les locuteurs, faisant apparaître une différence inter-genres moins prononcée en français sur ce paramètre.

## 4 Conclusion / discussion

Cette analyse multiparamétrique et inter-langues a permis d'obtenir de nombreux résultats intéressants, qu'il convient de mettre en perspective.

L'analyse des formants vocaliques (F1, F2, F3) a sans surprise mis en évidence des fréquences plus élevées chez les locutrices dans les deux langues. Sur l'anglais, cette différence inter-genres est maximale pour le F1 de la voyelle [æ] (+37%) et sur le F2 du [i:] (+30%). En français, les différences les plus marquées apparaissent sur le F1 de la voyelle [a] et sur le F2 du [i] (+31%). Cela pourrait laisser penser que les différences inter-genres sur ce paramètre acoustique sont relativement similaires dans les deux langues.
Cependant, pour ce qui concerne les voyelles arrières [u] (en français) et [u:] (en anglais), un phénomène particulièrement remarquable a été observé. Alors qu'en anglais, une très large différence inter-genres a été mesurée sur le F2 de [u:] (+26% chez les femmes), aucune différence significative n'est apparu sur le F2 de [u] (seulement +5% chez les femmes). Cela semble parfaitement cohérent avec les résultats obtenus par Pépiot (2015) sur des monolingues francophones et anglophones américain·e·s. L'explication physiologique traditionnellement avancée pour rendre compte des différences inter-genres sur les formants vocaliques (reposant sur la taille des conduits vocaux) s'avère donc inopérante. A l'inverse, des pratiques vocales genrées sont vraisemblablement à l'origine des différences observées ici. Les locutrices ont pu par exemple accentuer la protrusion des lèvres lors de la production de la voyelle [u] en français afin d'abaisser la valeur du F2 (Fant 1966), et ont probablement utilisé une position de la langue relativement centrale lors de l'articulation de la voyelle anglaise [u:] , obtenant ainsi un F2 particulièrement élevé.

La mesure H1-H2 sur les voyelles ouvertes a fourni des indications précieuses sur le type de phonation utilisé par les locuteur·rice·s. Des différences inter-genres significatives ont été trouvées dans les deux langues : les locutrices présentent des valeurs plus élevées que les locuteurs, ce qui suggèrent qu'elles utilisent une qualité de voix plus *breathy*. Cependant, une interaction significative entre les facteurs « langue parlée » et « genre des locuteur·rice·s » a été observée, montrant ainsi que l'adaptation du type de phonation lors du passage d'une langue à l'autre est dépendante du genre. Les locuteurs présentent tous des valeurs de H1-H2 plus faibles en anglais, quand, à l'inverse, les locutrices ont eu tendance à présenter des valeurs plus élevées dans cette langue. La différence inter-genres est donc nettement plus prononcée en anglais qu'en français.

Ces résultats vont dans le sens des études de Henton (1989a) et Pépiot (2014) qui présentent les différences inter-genres sur le type de phonation comme un phénomène socio-phonétique et dépendant de la langue. Ils sont également cohérents avec les données recueillies dans des expériences perceptives : dans une étude inter-langues menée sur des auditeur·rice·s francophones et anglophones, Pépiot (2017) a montré que le type de phonation (mesuré via H1-H2) était un indice acoustique important pour l'identification du genre par la voix chez les anglophones, alors que ce paramètre n'était pas pertinent pour catégoriser les voix chez les auditeur·rice·s francophones.

L'analyse de ces différents paramètres acoustiques, ainsi que l'étude simultanée des facteurs langue et genre sur les productions de bilingues apporte ainsi de nouveaux éléments qui n'avaient pas pu être dégagés des études précédentes, comme celles d'Altenberg et Ferrand (2006), Mennen et al. (2012) ou Lee et Van Lanker Sidtis (2017). En effet, la présente étude montre clairement que la production d'une voix de femme ou d'homme mobilise des pratiques vocales différentes en fonction de la langue parlée. Elle confirme également que les fréquences de résonance des voyelles et la qualité de voix ne sont pas des caractéristiques essentielles et figées des locuteur·ice·s, liées uniquement à l'anatomie de leur appareil phonatoire, mais qu'elles résultent, pour une part importante, d'un apprentissage et d'une socialisation en tant que membre d'une catégorie de genre donnée. Plus largement, cela constitue un argument supplémentaire pour s'éloigner des conceptions simplistes sur les liens entre voix et anatomie, et pour une plus grande considération des facteurs sociaux dans les études phonétiques.

Parmi les limites de cette étude, on citera notamment le nombre relativement réduit de participant·e·s. Afin de confirmer nos résultats, cette expérience pourrait être répliquée avec un nombre plus important de locuteur·ice·s. D'autre part, nous avons ici uniquement analysé de la parole produite par des bilingues anglais L1 / français L2. Il serait intéressant de recouper ces résultats en étudiant également la parole de bilingues français L1 / anglais L2.
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Corrélats acoustiques et perceptifs de la personnalité perçue à
travers la voix dans une population de dysphoniques légères

Amelia Pettirossi¹ Nicolas Audibert¹ Lise Crevier-Buchman¹,²

(1) Laboratoire de Phonétique et Phonologie : UMR 7018 CNRS / Sorbonne Nouvelle-
75005 Paris, France

(2) Hôpital Foch : Service de Laryngologie Phoniatre, 92150 Suresnes, France
prenom.nom@sorbonne-nouvelle.fr

RÉSUMÉ

Nous étudions les corrélats acoustiques et perceptifs de la personnalité à travers la voix dans une population de dysphoniques légères (G1 à G2) et de locutrices témoins (G0). 40 auditeurs naïfs ont évalué les voix de 61 femmes. Des échelles sémantiques différentielles ont été utilisées pour la cotation de la sévérité du trouble vocal et des traits de personnalité. Les 5 échelles sont : Joyeuse/Triste, Sympathique/Désagréable, Dynamique/Molle, Confiante/Hésitante, Aucun trouble vocal/Trouble vocal sévère. Le jugement de la pathologie vocale par les naïfs est principalement lié à l'évaluation experte du grade de dysphonie faite à partir du GRBAS. Des traits de personnalité plus négatifs sont attribués aux locutrices perçues comme plus dysphoniques. Certains facteurs acoustiques (f0, débit syllabique, HNR et ZCR) semblent influencer les auditeurs : les voix plus aigües, plus rauques et avec un débit rapide sont associées à un jugement plus positif.

ABSTRACT

**Acoustical and perceptual correlates of perceived personality through voice in minor dysphonia**

Our study deals with acoustical and perceptual correlates of perceived personality through voice in a population affected by minor dysphonia (G1 to G2) and controls (G0). 40 naive listeners assessed the voices of 61 women. Semantic differential scales were used to rate the severity of voice disorders and personality traits. The 5 scales are: Happy/Sad, Nice/Nasty, Dynamic/Apathetic, Confident/Uncertain, No vocal disorder at all/High vocal disorder. Vocal disorder ratings by naïve listeners are mainly related to the grade of dysphonia assessed by an expert on the GRBAS scale. Women perceived as more dysphonic are judged more harshly on all personality traits. Some acoustical measures (f0, syllabic speech rate, HNR and ZCR) seem to influence our listeners: higher-pitched, hoarser voices and higher speech rates are associated to a more positive judgment.

MOTS-CLÉS : voix, personnalité, dysphonie, acoustique, perception

KEYWORDS : voice, personality, dysphonia, acoustics, perception

<figure><img src="image_220.png" /></figure>
# 1 Introduction

## 1.1 Cadre théorique

La voix semble avoir un rôle important dans les représentations de la personnalité. Elle est porteuse de diverses informations et influe sur l'image que peut avoir un individu de son interlocuteur. Des auditeurs naïfs sont capables de reconnaitre avec précision des indices de personnalité dans des échantillons vocaux synthétisés sur ordinateur et donc non-naturels. La manipulation de mesures acoustiques comme la fréquence fondamentale ou l'intensité est perçue par les auditeurs et les amène à juger différemment les voix sur le degré supposé d'extraversion ou d'introversion du locuteur (Nass & al, 2001).

L'effet de la voix sur la personnalité perçue est directement ancré dans la culture du locuteur et de l'auditeur. Bien que certains indices puissent être partagé et même supposés universels (Montepare & al, 1987), certains autres amènent un jugement plus ou moins péjoratif selon les pays. C'est le cas d'un débit de parole lent, perçu négativement par les Américains et non par les Coréens (Peng & al, 1993). Aux Etats-Unis, un débit de parole élevé est associé à des traits de personnalité positifs : plus de dynamisme, de puissance et d'extraversion (Apple & al, 1979). Généralement, ces critères ne sont donc pas valables d'une culture à une autre, ni même dans le temps pour une société donnée.

Les questionnements sur le jugement de la personnalité à travers la voix ne peuvent pas être dissocié des influences culturelles et de la volonté de marquer une appartenance à un groupe. La théorie de l'accommodation communicative (Giles & al, 1991 cités par Barkat-Defradas & al, 2007) illustre le besoin du sujet parlant de se rapprocher d'une norme vocale avec ses interlocuteurs. Le locuteur naïf détecte des indices acoustiques chez l'autre et tente de les copier pour adapter sa voix. Cette convergence phonétique augmente au cours du discours sur certains facteurs comme la hauteur de voix (Pardo, 2006).

L'idée selon laquelle « *What sounds beautiful is good* » (Zuckerman & al, 1988) est largement mise en évidence dans les études sur le jugement vocal. La photo d'un même sujet peut être évaluée de manière significativement plus négative lorsque la voix accompagnant l'image est dysphonique que lorsqu'elle est saine (Blood & al, 1979). La photo associée à une voix non pathologique bénéficie de l'effet halo (Thorndike, 1920). Qu'elle soit négative ou positive la première impression donnée par une voix va influencer le jugement d'autres critères comme le physique, ou encore la personnalité. Un sujet ayant pour tâche de compléter le profil d'un personnage fictif va directement être influencé par les premiers traits de personnalité donnés par l'expérimentateur (Asch, 1946). Il sera donc plus enclin à lui construire un profil négatif si l'expérimentateur lui donne un trait péjoratif comme « froid » plutôt que la modalité inverse « chaleureux ».

De manière générale, les voix dysphoniques induisent un jugement de personnalité beaucoup plus sévère que les voix saines, et cela est encore plus visible chez les femmes (Amir & al, 2013). En revanche, tout ce qui est pathologique n'est pas nécessairement catégorisé comme mauvais. Il a déjà été démontré que dans certaines formes légères, une raucité chez l'homme peut être considérée comme séduisante pour des auditrices alors que cette même raucité est considérée comme pathologique par un expert (Barkat-Defradas & al, 2012).
## 1.2 Questions de recherche

Dans cet article nous confrontons à nos données les trois interrogations suivantes :

- Quelles dimensions du GRBAS mènent les naïfs à catégoriser les voix comme pathologiques ?

- Quelle est l'incidence du trouble dysphonique sur le jugement de personnalité ?

- Quels indices acoustiques les auditeurs exploitent-ils pour juger la personnalité ?

# 2 Méthodologie

## 2.1 Locutrices, corpus et prises de données

Nous avons recueilli nos données auprès de 61 femmes françaises, professeures des écoles (PE) en activité. La prévalence de dysphonies dans cette population, majoritairement féminine, est très élevée (INSERM, 2006). En France, d'après des questionnaires proposés par la MGEN en 2014, 59% des professeurs des écoles interrogés affirment avoir déjà eu des problèmes vocaux (Caetano & al., 2017). En 2017, dans le cadre de nos travaux (non publiés), nous avons observé que 80% d'une population de 709 femmes PE françaises auto-déclaraient des troubles vocaux.

Les participantes ont été enregistrées à partir de la station Computerized Speech Lab 4500 de KayPENTAX. Un micro-casque AKG C 410 a été positionné à environ 5 cm des lèvres de chaque locutrice. Le premier paragraphe de « La bise et le soleil » en condition de lecture « neutre » a été utilisé pour cette étude.

Une cotation par GRBAS (Hirano, 1981) est réalisée par un expert. Cet outil d'évaluation clinique permet de quantifier le grade de dysphonie (G), la raucité (R), le souffle (B), l'asthénie (A) et le serrage vocal (S). Chaque critère peut être noté de 0 (aucun trouble) à 3 (trouble sévère). Pour ce qui est de notre population, elle se compose de 2 locutrices de grade 2, 22 de grade 1 et 37 de grade 0.

## 2.2 Attribution de traits de personnalité

Une revue de littérature traitant de la personnalité à travers la voix (Kreiman et al, 2011), met en évidence l'utilisation, par la grande majorité des études, de deux méthodologies principales : les cinq facteurs du Big-5 (McCrae & al, 1985) et tout ou partie des 50 échelles sémantiques différentielles originellement proposées par Osgood (Osgood, 1952). Pour notre part, nous conservons, le principe de l'échelle sémantique différentielle, qui permet d'offrir une représentation simple et intuitive aux auditeurs (Aronovitch, 1976 ; Ruscello & al, 1988). Afin de proposer un choix d'échelles adapté aux spécificités de nos données, nous optons pour une méthodologie dans laquelle elles sont construites à partir d'un ensemble de traits de personnalité attribuées aux locutrices par un panel d'auditeurs.

### 2.2.1 Etude pilote 1 : Catégorisation libre

Notre première étude pilote consiste à mettre en place une catégorisation libre. Il s'agit de faire écouter tous les stimuli à des auditeurs naïfs et de les laisser choisir librement tous les adjectifs qu'ils souhaitent pour décrire la personnalité de la personne dont ils viennent d'entendre la voix. Sans être précisément décrite, cette étape de travail a déjà été utilisée dans l'étude de la personnalité à travers la voix dysphonique (Amir & al, 2013). Cette étude pilote a pour but de repérer les adjectifs les plus utilisés pour décrire les locutrices de notre panel afin de créer nos échelles sémantiques différentielles.
Ce test a été codé avec le logiciel PsychoPy (Peirce & al, 2019) puis mis en ligne sur la plateforme https://pavlovia.org/ afin de faciliter sa diffusion. L'interface est simple, l'auditeur entend une voix, puis, donne un ou plusieurs adjectifs de traits de personnalité qu'il pense adéquat pour décrire cette femme (et ainsi de suite pour les 61 locutrices) sans pouvoir réécouter le son. Dans chaque test les stimuli sont diffusés aléatoirement. Parmi les 61 stimuli, 2 ont été dupliqué afin de vérifier qu'il y ait un minimum de consistance dans le jugement des auditeurs.

29 auditeurs (9 hommes et 20 femmes d'une moyenne d'âge de 26.5 ans), tous locuteurs natifs du français ont participé. Nous n'avons finalement pas exclu de participants car même si les adjectifs n'étaient pas nécessairement identiques dans le test-retest, des antonymes n'ont jamais été utilisés pour décrire la même locutrice.

Nous obtenons donc 2557 adjectifs. Ainsi commence un pré-traitement manuel visant à uniformiser les réponses, sans qu'aucun choix subjectif ne soit encore fait, pour éliminer les fautes d'orthographe, de frappe ou encore les abréviations comme « sympa ». Nous avons donc 583 réponses uniques que nous appellerons « modalités ». Un deuxième travail de recodage est alors réalisé afin de regrouper dans une même modalité, différents synonymes. Pour illustration, nous obtenons des regroupements comme : « sympathique », « aimable » et « gentille » dans la modalité « sympathique » (cet adjectif donne son nom à la modalité car il est le plus fréquent).

### 2.2.2 Etude pilote 2 : Validation des termes proposés

Dans une seconde enquête en ligne, des locuteurs natifs du français sont invités à donner leur avis sur la synonymie ainsi que sur l'antonymie de certains adjectifs. Si trop de regroupements sont considérés comme abusifs, il est possible qu'une modalité ne fasse finalement pas l'objet d'une échelle sémantique différentielle pour l'expérimentation finale car elle ne sera plus assez fréquente. Dans le cas où les synonymes sont acceptés il nous faut trouver l'antonyme le plus correct pour les échelles finales. Les antonymes sont proposés par l'expérimentateur dans le cas où ils ne figurent pas déjà dans la liste des modalités les plus fréquentes. Si la paire est considérée comme non-antonyme, le participant peut donner l'adjectif de remplacement qui lui parait le plus correct.

120 natifs ont participé à notre enquête. Ils sont démarchés au hasard sur les réseaux sociaux, certains peuvent avoir des notions de linguistique, mais ce n'est majoritairement pas le cas. Bien que certaines synonymies ne soient pas validées par le panel (le seuil d'acceptabilité est fixé à 70%), les modalités sélectionnées restent celles les plus fréquemment utilisées par les auditeurs de la 1ère étude pilote. Pour ce qui est des antonymes, ils sont validés à plus de 84%, à l'exception d'un, qui est échangé pour celui le plus souvent proposé en remplacement par les sujets. Ainsi, la paire « confiante – anxieuse » devient « confiante – hésitante ». Nous obtenons alors les 4 échelles suivantes : « Joyeuse – Triste », « Sympathique – Désagréable », « Dynamique – Molle » et « Confiante – Hésitante ».

### 2.2.3 Expérimentation finale : Catégorisation des voix sur échelles sémantiques différentielles

L'expérimentation finale a été réalisée sur Praat (Boersma & al, 2019). L'auditeur écoute le même extrait de parole pour les 61 locutrices. Il est demandé de noter chaque voix sur des échelles à 5 niveaux non-continus, allant de 0 (le plus positif) à 4 (le plus négatif). En plus des quatre dimensions de la personnalité précédemment établie, une échelle visant à évaluer le trouble vocal de chaque locutrice a été ajoutée (« Aucun trouble vocal – Trouble vocal sévère »). Ce score supplémentaire permettra la comparaison de la perception du trouble par les auditeurs naïfs avec le GRBAS expert.
Les auditeurs ont la possibilité de réécouter le son jusqu'à 5 fois (soit une fois par échelle si nécessaire). Chaque test est généré aléatoirement pour que chaque auditeur soit confronté à un ordre de présentation des stimuli, des échelles, ainsi que du côté sur lequel est indiqué l'adjectif positif ou négatif différent. Ici encore, une duplication de deux des stimuli est mise en place afin de vérifier si nous observons bien une consistance dans le jugement des auditeurs.

40 auditeurs (18 hommes et 22 femmes d'une moyenne d'âge de 36 ans) ont passé l'expérimentation finale. 11 de ces 40 auditeurs sont également des participants de la catégorisation libre (étude pilote 1). Ainsi, nos analyses se basent sur 2520 notes (soit 63 réponses pour chacun des 40 auditeurs) pour chaque échelle à partir desquelles nous calculons un score moyen unique pour chaque trait de personnalité de toutes les locutrices. Pour ce qui est du test-retest, nos sujets semblent avoir un jugement assez constant car nous observons une différence de score moyen allant d'un minimum de 0.025 à un maximum de 0.325 sur 4. Les voix de ces deux locutrices ne sont donc pas jugées de manière foncièrement opposée lors des deux écoutes.

# 3 Résultats

Les analyses portent sur les résultats des auditeurs hommes et femmes car nous n'avons pas d'effet du sexe sur le jugement de personnalité des locutrices.

## 3.1 Quelles dimensions du GRBAS mènent les naïfs à catégoriser les voix comme pathologiques ?

Pour répondre à notre première question nous avons réalisé des corrélations de Spearman entre les cotations des différentes dimensions évaluées dans le GRBAS et les scores moyens de trouble vocal donnés par les auditeurs naïfs.

On observe une corrélation modérée entre le diagnostic expert du Grade de dysphonie de l'échelle GRBAS et le jugement du trouble vocal par les naïfs (voir Table 1). Nous pouvons également constater que certains autres critères du GRBAS ont un impact faible à modéré sur la catégorisation du trouble vocal par les auditeurs. Nous ne présentons pas ici les résultats de l'asthénie car toutes nos locutrices sont cotées 0 sur ce facteur.

<table><caption>TABLE 1 : Corrélations de Spearman réalisées entre les dimensions du GRBAS (0 à 3) et le jugement du trouble vocal par les auditeurs naïfs (0 à 4)</caption><thead><tr><td>Dimension du GRBAS</td><td>Coefficient ρ</td><td>P-value</td></tr></thead><tbody><tr><td>G</td><td>0.630</td><td>&lt;0.0001</td></tr><tr><td>R</td><td>0.579</td><td>&lt;0.0001</td></tr><tr><td>B</td><td>0.391</td><td>0.002</td></tr><tr><td>S</td><td>0.304</td><td>0.02</td></tr></tbody></table>

## 3.2 Quelle est l'incidence du trouble dysphonique sur le jugement de personnalité ?

Aux vues de nos données, notre hypothèse peut être validée. Le jugement est plus sévère sur chaque trait de personnalité pour les locutrices jugées comme ayant un trouble vocal plus lourd (voir Table 2) : Nous observons des corrélations significatives.
<table><caption>TABLE 2 : Corrélation de Pearson réalisées entre les scores moyens de personnalité (0 à 4) et l'évaluation du trouble dysphonique (0 à 4) par les auditeurs naïfs</caption><thead><tr><td>Echelle de personnalité</td><td>Coefficient r</td><td>P-value</td></tr></thead><tbody><tr><td>Joyeuse - Triste</td><td>0.672</td><td>&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Sympathique - Désagréable</td><td>0.787</td><td>&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Dynamique - Molle</td><td>0.590</td><td>&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Confiante - Hésitante</td><td>0.719</td><td>&lt;0.0001</td></tr></tbody></table>

Nous obtenons également de fortes corrélations entre les jugements des différentes dimensions de personnalité entre elles. La plus forte étant de 0.842 entre l'évaluation d'une locutrice sur l'échelle « Joyeuse - Triste » et celle « Sympathique - Désagréable ». C'est pour les échelles « Dynamique - Molle » et « Sympathique - Désagréable » que nous trouvons la plus faible corrélation, soit 0.659.

## 3.3 Quels indices acoustiques les auditeurs exploitent-ils pour juger la personnalité ?

Nous pouvons observer de nombreux corrélats acoustiques et perceptifs de la personnalité à travers la voix (voir Figure 1).

<figure><img src="image_221.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Nuages de points des corrélations entre les scores moyens de personnalité (0 à 4, 0 étant le plus positif) et les différentes mesures acoustiques selon le Grade de dysphonie (G0 = rouge, G1 = vert, G2 = jaune) / * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001, **** p < 0.0001</figcaption></figure>
Parmi plusieurs mesures testées, nous utilisons celles pour lesquelles nous observons des corrélations intéressantes avec nos traits de personnalité. Nous nous intéresserons de plus près aux mesures suivantes, toutefois classiques dans les études sur la voix pathologique : F0 moyenne (Hz), Durée moyenne des syllabes (sec), Rapport harmonique sur bruit (dB), Taux de passage par zéro (ZCR).

De manière générale nous observons que les voix jugées les plus positivement, et donc très probablement considérées comme les plus attractives sont celles : avec une f0 élevée, un débit syllabique rapide, ainsi qu’un HNR bas et un ZCR élevé.

# 4 Discussion et conclusions

## 4.1 Discussion

**Quelles dimensions du GRBAS mènent les naïfs à catégoriser les voix comme pathologiques ?**
Selon nos résultats, qui confirment la capacité d’auditeurs naïfs à percevoir les dysphonies légères (G1), les jugements de sévérité du trouble vocal seraient principalement liés à la perception du grade de dysphonie et de la raucité.

Cette corrélation modérée entre le grade de dysphonie attribué par les experts et le degré de trouble vocal moyen donné par les naïfs à partir des mêmes échantillons de parole peut s’expliquer de plusieurs façons. Elle pourrait être le fait de notre population dysphonique, qui est majoritairement composée de pathologies légères. Il a déjà été démontré que la capacité de naïfs à percevoir des troubles dysphoniques légers (G1 et G2) est moindre que pour les troubles sévères (Ghio & al., 2011). On peut également supposer que cela est le résultat d’une divergence de norme. Certains aspects vocaux peuvent en effet être jugés pathologiques par les experts, et non par les naïfs. Ainsi, dans une étude comparant les voix rauques de femmes anglophones en contexte de parole et de chant, les voix légèrement rauques ont été jugées attractives, cette dimension vocale pouvant être manipulée par la locutrice en voix chantée pour « sonner sexy » (Barkat-Defradas & al, 2013). Dans notre étude également nous observons que la raucité, facteur pourtant évalué comme indicateur du trouble dysphonique par les experts, induit des jugements plus positifs sur les traits de personnalité accordés par les naïfs à nos locutrices. Il est donc possible que cette corrélation modérée résulte d’une divergence d’interprétation sur ce qui caractérise une voix pathologique.

**Quelle est l’incidence du trouble dysphonique sur le jugement de personnalité ?**
De manière générale nos résultats tendent à confirmer ceux des études présentées dans notre cadre théorique. Les voix qui sont identifiées comme étant les plus pathologiques sont effectivement jugées plus sévèrement sur les traits de personnalité. Ainsi, l’attribution de traits de personnalité par notre population d’auditeurs semble bien confirmer le biais perceptif lié à un effet halo négatif.

**Quels indices acoustiques les auditeurs exploitent-ils pour juger la personnalité ?**
Les auditeurs semblent se baser sur certains indices acoustiques pour élaborer leur jugement : plus précisément le registre moyen de f0, le débit syllabique, le HNR et le ZCR.

Les multiples études s’intéressant à la personnalité à travers la voix ont différentes conclusions quant à la f0. La hauteur de voix la plus « appréciée » semble être une construction culturelle. Alors que de nombreuses études s’accordent sur le fait qu’une f0 élevée est très négative pour un homme, elle est associée à une voix dite « enfantine » pour les femmes, ce qui est parfaitement accepté et jugé positivement (Berry, 1990). A l’inverse on peut également observer que les Néerlandais préfèrent les
voix de femmes ayant une f0 basse (Van Bezooijen, 1995) contrairement aux japonais, qui plébiscitent
les plus hautes fréquences. Nos données indiqueraient que cela est partagée par les français.

Les résultats indiquant qu’un HNR bas et un ZCR élevé conduisent à un jugement positif sont
consistants avec la littérature. Nous savons qu’une raucité chez la femme anglophone est jugée
comme attractive (Barkat-Defradas & al, 2013). Nous avons ici deux mesures acoustiques (HNR et
ZCR) partiellement liées à la perception de la raucité, qui laisseraient supposer que cette tendance à
apprécier les voix rauques est également vérifiée pour les voix féminines françaises. En revanche,
cela ne semble pas être vrai pour tous les pays d’Europe. Une étude menée en Ecosse indique que des
voix modifiées de manière à « lisser » les apériodicitées sont jugées comme plus attractives que celles
avec un HNR naturel (Bruckert & al, 2010).

## 4.2 Conclusion générale

Les auditeurs naïfs ont une certaine capacité à déceler la dysphonie, même légère, bien que certains facteurs, comme la raucité, ne semblent pas les influencer de la même manière que les experts. En revanche, il est bien clair que les voix jugées comme pathologiques par les naïfs, que cela soit en accord ou non avec les critères experts, sont évaluées de manière beaucoup plus sévère sur les traits de personnalité que les voix catégorisées comme saines. Les croisements des scores de personnalité et des mesures acoustiques nous permettent de mettre en évidence un profil vocal qui semble être celui le plus plébiscité par les auditeurs naïfs pour les femmes française de notre panel : les voix plus aigües, plus rauques et avec un débit rapide sont associées à un jugement plus positif.

## Remerciements

Ce travail est soutenu par le Labex EFL (ANR-10-LABX-0083).

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