i H ist et i S catter, outils en ligne d’exploration interactive de données : application aux valeurs aberrantes de f0 et de formants (2024)

Abstract: Les mesures aberrantes d’un point de vue statistique (outliers) doivent être traitées avec précaution, ce qui peut être compliqué en pratique lorsque la quantité de données devient importante. Afin de faciliter l’inspection des valeurs situées à la marge des distributions, nous proposons deux outils développés avec R/Shiny, disponibles sous forme d’applications en ligne utilisables par des non-spécialistes et distribués gratuitement sous licence GPL. Ces applications permettent de paramétrer la visualisation et d’explorer de façon interactive des distributions via des histogrammes, et les relations entre variables quantitatives via des nuages de points. Deux cas d’utilisation appliqués à des données de parole sont présentés pour illustrer les principales fonctionnalités de ces outils, à partir de mesures acoustiques extraites par Praat : l’ajustement des valeurs limites pour la détection automatique de la fréquence fondamentale, et l’identification de valeurs erronées de formants.

## introduction l'analyse de données de parole nécessite fréquemment un « nettoyage » des données afin d'éliminer les mesures erronées, tout particulièrement dans le cas de mesures acoustiques (semi-)automatisées, et ce d'autant plus que les ensembles de données traités sont de grande taille. plusieurs approches ont pu être proposées pour cela, la plus courante étant fondée sur la définition de seuils au-delà desquels les valeurs sont considérées comme erronées et donc éliminées. en psycholinguistique, ces seuils sont généralement définis à partir de critères statistiques, le plus souvent en éliminant les valeurs situées à plus de deux écarts-types de la moyenne sous l'hypothèse d'une distribution normale (ce qui revient à éliminer les 2,3% des valeurs les plus petites et les 2,3% les plus grandes). notons toutefois que de tels seuils statistiques sont fortement dépendants de la distribution des données : dans le cas de mesures de durée pour lesquelles il est courant d'observer des distributions asymétriques, l'utilisation de ce critère qui implique un postulat de normalité conduirait ainsi à considérer à tort des valeurs élevées comme déviantes et des valeurs faibles comme non-déviantes. parmi les travaux récents qui se sont penchés sur la question des stratégies applicables face aux données extrêmes, on peut mentionner ceux @xcite qui se concentrent plus spécifiquement sur le cas des tâches de lecture en acquisition l2 et comparent deux stratégies statistiques de résolution, l'élagage des valeurs extrêmes ou leur remplacement par des valeurs limites (winsorizing), concluant que le choix de l'une ou l'autre de ces stratégies a peu d'incidence sur les résultats. quant à eux, @xcite soulignent que si l'élimination des valeurs aberrantes permet d'estimer les effets étudiés avec à la fois plus de précision et de robustesse, toutes les valeurs extrêmes ne doivent pas être considérées comme aberrantes et inversement. si une telle approche se justifie lorsque l'objectif est de caractériser une tendance majoritaire dans un groupe ou une condition expérimentale, les valeurs « déviantes » d'un point de vue statistique peuvent être tout aussi informatives à condition qu'elles ne relèvent pas simplement d'erreurs de liées au recueil des données ou aux mesures effectuées. par ailleurs les erreurs ou biais de mesure ne sont pas toujours simples à caractériser à partir de la définition de seuils, notamment lorsque ces seuils doivent être établis sur la base de valeurs normatives. en effet dans le cadre de données de parole, de telles normes lorsqu'elles existent et ne se limitent pas à des valeurs moyennes sont souvent difficilement transposables à d'autres conditions de production que celles utilisées pour les établir. s'il semble raisonnable de recommander une inspection systématique de l'intégralité des données pour identifier les cas qui constituent des erreurs, et le cas échéant distinguer parmi ces erreurs celles susceptibles de faire l'objet d'une correction des cas à éliminer de l'analyse, une telle approche est d'autant plus difficilement applicable que le volume de données traité est important. or, avec l'évolution des moyens techniques dans les dernières décennies et l'accessibilité croissante des méthodes automatiques en sciences de la parole, la taille des corpus analysés tend à augmenter, notamment lorsque ces corpus consistent en des enregistrements acoustiques. si cette augmentation de la taille des données a le mérite de permettre la prise en considération dans les travaux en sciences de la parole de phénomènes propres à la parole continue @xcite elle peut aussi accroitre le risque de ne considérer les données de parole que comme des ensembles de valeurs numériques en atténuant voire en perdant le lien direct avec l'interprétation phonétique de ces données. lorsque le volume de données devient conséquent et rend impossible l'inspection de l'intégralité des données, on peut recommander d'effectuer ces vérifications sur un échantillon aléatoire, et de façon plus systématique sur certaines plages de valeurs définies à partir de l'observation de la distribution de l'ensemble des données pour un groupe de locuteurs ou une condition particulière. pour certaines analyses, les données à explorer en priorité peuvent être définies par la combinaison des valeurs prises par plusieurs variables plutôt qu'à partir de la distribution d'une variable unique, afin d'identifier les observations qui ne suivent pas la tendance majoritaire. dans de tels cas, un outil tel que le logiciel r combiné au regroupement de paquets tidyverse @xcite -ou des bibliothèques python telles que pandas ou polars -peut s'avérer précieux pour déterminer quels sous-ensembles de données nécessitent un examen plus approfondi. cependant et bien que l'initiation à l'utilisation de ces outils soit de plus en plus largement intégrée dans les formations initiales en linguistique et considérée comme un prérequis pour des formations plus avancées en statistiques, on peut constater que dans les faits leur utilisation reste souvent restreinte à des cas d'utilisation spécifique (le plus souvent la réalisation de tests statistiques), l'exploration des données s'appuyant sur des tableurs moins adaptés au jeux de données de taille conséquente. c'est ce constat qui a en partie motivé le développement des outils présentés dans cet article, initialement mis en place pour l'enseignement des statistiques à un public d'étudiants en licence et master en sciences du langage puis étendus ensuite afin de pouvoir être utiles à la communauté de recherche en sciences de la parole. les deux applications présentées, qui permettent aux utilisateurs de téléverser leur propre jeu de données afin de l'explorer via des visualisations paramétrables, ont été développées à l'aide du logiciel r (r core team, 2024) et du paquet shiny @xcite , et peuvent être utilisées directement en ligne ou localement. nous présentons ici certaines fonctionnalités de ces outils, en les illustrant à travers des applications potentielles à des mesures acoustiques parmi celles les plus fréquemment utilisées dans les études phonétiques, la fréquence fondamentale f0 et les formants. ## discussion et conclusion les cas d'utilisation exposés dans cet article se concentrent sur l'utilisation des outils proposés pour identifier des erreurs de mesure. cependant ces cas d'utilisation constituent une simple illustration, ces outils pouvant être utiles pour de nombreuses autres applications potentielles liées à l'étude de la voix et de la parole. en particulier, l'application iscatter dédiée aux nuages de points interactifs utilisable pour identifier les observations qui ne suivent pas la tendance générale dans le cadre de l'exploration des liens entre variables quantitatives, plus spécifiquement les relations entre mesures acoustiques et/ou perceptives supposées capturer différentes facettes d'un même phénomène. à ce titre, cette application est déjà utilisée régulièrement par des collègues pour l'inspection de données de voix et de parole, mais n'avait jamais fait l'objet d'une diffusion plus large dans la communauté. sans avoir la prétention de fédérer une communauté autour du développement de ces outils dont de nombreux aspects restent perfectibles, la distribution de leur code source sous licence gpl permet à tout un chacun de les modifier pour les adapter à des besoins spécifiques, et surtout de les utiliser localement avec des fichiers plus volumineux que ne le permet le serveur utilisé pour rendre ces applications directement accessibles en ligne. en effet, leur utilisation sur un ordinateur personnel nécessite uniquement l'installation des logiciels r et rstudio (complétés par un ensemble de paquets) auxquels la majorité des collègues et étudiants amenés à procéder à l'analyse quantitative de données de voix et de parole sont déjà familiarisés. la vocation des outils proposés est avant tout d'offrir aux collègues et étudiants un complément à l'utilisation de tableurs pour l'exploration des données quantitatives, afin de faciliter la mise en oeuvre de l'injonction fréquente dans les formations en statistiques quel que soit le niveau visé : « n'oubliez pas de regarder vos données ! ». en revanche il ne s'agit en aucun cas de se substituer aux formations à l'utilisation de r et autres outils avancés d'analyse de données, qui restent indispensables et doivent continuer à être encouragées.