Une base de données de phrases en français pour l’étude du rôle conjoint des incertitudes sémantique et acoustique dans la perception de la parole (A dataset of french sentences to study the joint roles of semantic and acoustic uncertainty in speech perception) (2020)

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

## introduction la perception du signal sonore est soumise à différentes sources d'incertitude qui trouvent leur origine dans la grande variabilité des réalisations phonétiques @xcite @xcite . les effets de contexte constituent deux sources d'information extrinsèque qui interviennent dans la catégorisation perceptive ( @xcite et interagissent avec l'analyse intrinsèque d'un segment. les sources d'incertitude acoustiques sont liés aux caractéristiques sonores des énoncés : des paramètres tels que la fréquence des formants, la fréquence fondamentale, la durée ou l'intensité, varient pour un segment donné (variation intrinsèque) mais s'expriment aussi par des « tendances » globales à l'intérieur d'une fenêtre plus large que le segment (variation extrinsèque). ces différentes sources de variation interviennent dans la catégorisation perceptive d'un segment. ## méthode la construction de la base de données s'est faite en deux étapes : les relations de similarité ont ensuite été évaluées pour les phrases générées et celles qui ne remplissaient pas les critères de relation établis entre les 3 catégories de lien sémantique ont été supprimées de la base de données. des mesures de fréquence des mots-cible sélectionnés ont été réalisées afin de vérifier l'absence de déséquilibre entre les deux groupes. les mots-cible sont des mots français correspondant à des paires distinctives de type cv ou cvc selon les paires sélectionnées (p. ex. : « gare » /gak/ et « guerre » /gek/) et qui se distinguent par leur voyelle. à partir d'une recherche de mots monosyllabiques du français dans la base de données brulex @xcite , nous avons sélectionné des paires de mots associées à 4 couples de voyelles du français. ces couples de voyelles correspondent à des catégories dont les valeurs de fréquence des formants relevées sont proches dans un espace vocalique f 1 ∼ f 2 ∼ f 3 (calliope (coll. ## résultats le corpus final est constitué de 28 paires de mots qui sont réparties de manière déséquilibrée entre les 4 contrastes vocaliques : 13 paires [a / e], 9 paires [a / o], 2 paires [y / ø], et 4 paires [o / u]. les mesures de similarité caractérisant les relations entre mot-cible, verbe et nom-sujet en fonction du type de contexte sont présentées dans la figure 2. ces données permettent de vérifier le caractère opérant des 3 catégories de contexte considérées : les valeurs de similarité du sujet et du verbe sont regroupées en position haute et / ou droite du graphique pour le contexte sémantiquement relié (contexte 1 / mot 1, contexte 2 / mot 2) alors que les valeurs sont regroupées en position basse et / ou gauche pour le contexte sémantiquement non-relié (contexte 1 / mot 2, contexte 2 / mot 1). les valeurs associées au contexte 0 sont dans tous les cas localisées en bas / à gauche. pour chaque paire de mots, nous avons également recueilli les fréquences d'occurrence issues de la base de données lexique @xcite . ces mesures sont représentées dans la figure 3. la différence de fréquence d'usage entre membres d'une paire est non-significative aussi bien sur le corpus frantext (textes écrits, @xmath0.307, @xmath1.898 ; t 27 = 1.81, @xmath2.082), que sur le corpus fastsearch (pages web, @xmath3.109, @xmath4.03, t 27 = 0.559, @xmath5.58). ## discussion l'objectif de cette base de données est de mettre à disposition un matériel expérimental permettant de confronter les informations liées aux sources d'incertitude acoustique et sémantique dans les mécanismes de perception de la parole en fournissant des mesures objectives de relations sémantiques fondées sur des modèles de plongements de mots @xcite . ce travail fournit une liste de 3 × 28 × 2 = 168 phrases distinctes correspondant à la combinaison de 28 paires de mots acoustiquement proches avec 3 contextes sémantiques distincts. ces phrases ont été enregistrées par deux locuteurs francophones et manipulées afin de produire des croisements entre phrase porteuse et mot-cible qui permettent de supprimer la contribution des effets de coarticulation de la phrase porteuse vers le mot-cible. des mesures supplémentaires sont en cours sur un modèle alternatif du corpus wikipedia en français (gaudrain & crouzet, 2019) afin de vérifier les valeurs issues du modèle de fauconnier (2015). nous avons également soumis l'ensemble des phrases possibles à un échantillon de locuteurs natifs du français et recueilli leurs jugements d'interprétabilité de 1 (non-interprétable) à 5 (totalement interprétable) afin de comparer nos mesures avec des estimateurs issus de réponses fournies par des locuteurs. ces données sont en cours de récolte. cette base de données, grâce aux méta-informations fournies (valeurs de similarité, fréquences des mots, position temporelle du milieu de la voyelle du mot-cible. . .) et aux manipulations réalisées (cross-splicing), est multidisciplinaire et d'autres applications et expériences pouvant utiliser ce type de données peuvent être envisagées, notamment autour de questions d'acquisition et de machine learning. l'intégralité des enregistrements (originaux, segmentés et réassemblés par cross-splicing) ainsi que la liste des phrases et les mesures réalisées sont mis à disposition sur un dépôt zenodo ( https: //doi.org/10.5281/zenodo.3818582 ).