Détection automatique des schwas en français - Application à la détection des troubles du sommeil (2024)

Abstract: La Somnolence Diurne Excessive affecte négativement les individus et est un problème de santé publique. L’analyse de la parole pourrait aider les cliniciens à la surveiller. Nous nous sommes concentrés sur la détection du schwa /@/ et avons trouvé un lien entre le nombre d’occurrences annoté manuellement et le niveau de somnolence des patients hypersomnolents d’un sous-ensemble du corpus TILE. Dans un second temps, afin de pouvoir généraliser ces résultats à l’intégralité du corpus, nous avons conçu un système de détection des schwas, robuste à la somnolence. Dans un troisième temps, nous avons étendu notre analyse à deux autres phonèmes supplémentaire /ø/ et /oe/. Nous avons ainsi observé une relation significative entre /ø/ et la combinaison des trois phonèmes et la somnolence subjective à court terme.

## introduction la somnolence diurne excessive (sde) est associée à une grande variété de maladies (neurologiques, cardiovasculaires...) et affecte négativement la vie quotidienne et professionnelle des personnes qui en souffrent @xcite . elle augmente également le risque de mortalité (pour les accidents de véhicule @xcite , etc.) et de handicap @xcite , qui sont des problèmes de santé publique. le suivi des symptômes de la sde est difficile étant donné que les tests sont effectués à l'hôpital pendant une journée, ce qui est à la fois chronophage pour le patient et coûteux pour l'hôpital. ainsi, les cliniciens ont besoin d'un outil pour collecter ces symptômes régulièrement et dans des conditions écologiques. l'analyse automatique de la parole peut être employée pour surveiller la sde. la collecte de données vocales peut également être simplifiée en étant effectuée via des smartphones en enregistrant la parole lue ou spontanée. plusieurs corpus ont été créés pour détecter automatiquement la somnolence en analysant la parole, chacun utilisant différents types d'annotation. la mesure de somnolence utilisée pour annoter les corpora sleepy language (slc) @xcite et sleep @xcite n'est pas validée cliniquement, donc non-interprétable par les médecins du sommeil. l'annotation du dataset voiceome @xcite ne permet pas de distinguer la somnolence de la fatigue @xcite . le corpus tile @xcite (test itératif de latence d'endormissement) est le seul à notre connaissance à mesurer à la fois la somnolence subjective et physiologique avec des mesures validées par les cliniciens. bien que de nombreuses tentatives aient été faites pour étudier la détection automatique de la somnolence par l'analyse de la voix, les corpora utilisés sont presque exclusivement composés de parole lue. ainsi, malgré les performances encourageantes obtenues par les derniers systèmes, certaines des caractéristiques utilisées sont spécifiques à ce type de parole @xcite . puisque notre objectif est de pouvoir classifier automatiquement la somnolence de manière écologique, nous avons besoin d'évaluer des caractéristiques liées à la somnolence spécifiques à l'analyse de la parole spontanée. le contrôle neuro-moteur et la planification cognitive peuvent avoir un impact sur la parole élicitée par les sujets somnolents @xcite , nous avons donc décidé de nous concentrer en premier lieu sur l'étude de phonèmes spécifiques qui peuvent être influencés par un tel phénomène, et notamment le schwa. en français, le schwa /@/ est une voyelle centrale optionnelle -ce qui signifie que sa prononciation ou son absence ne change pas le sens du mot @xcite . par exemple, /d@mẽ/ « demain » peut être prononcé [d@mẽ] ou [dmẽ] sans changer son sens. une pause remplie peut également être produite comme une voyelle de type schwa ([@ :], « euh »). sa présence ou son absence est liée à de nombreux facteurs tels que l'accent, la coarticulation, ou le type de parole. l'analyse phonétique peut être appliquée à la fois à la parole spontanée et à la lecture, ce qui pallie au manque de corpus de parole spontanée spécifique à la somnolence. un corpus nommé medispeech est actuellement en cours d'enregistrement au service universitaire de médecine du sommeil (sums) du chu de bordeaux et contient à la fois de la parole lue et de la parole spontanée. en attendant d'avoir un nombre suffisant d'enregistrement, nous avons utilisé un sous-ensemble du corpus tile contenant 20 patients avec les plus importantes variations de somnolence à court terme @xcite et avons montré que le nombre de schwas annotés manuellement est lié au niveau de somnolence @xcite . notre objectif est de concevoir un système de détection automatique de schwas -c'est-à-dire détecter la présence (ou non) de schwa dans un signal de parole -sachant qu'elle ne doit pas être impactée par le niveau de somnolence des patients (robuste à la somnolence), et de le valider sur une base de données étiquetée à la main. ce système peut ensuite être utilisé pour détecter automatiquement le schwa sur un corpus plus large (le corpus tile) afin de confirmer nos précédents résultats obtenus. cet article est organisé comme suit : la section 2 décrit le corpus utilisé, le sous-ensemble annoté manuellement à des fins d'évaluation ainsi que la méthodologie d'annotation. dans la section 3, nous présentons les systèmes de détection des schwas de réference et proposés. leurs performances sont présentées et comparées dans la section 4. enfin, la section 5 discute de l'utilité du système de détection de schwas conçu pour l'évaluation automatique de la somnolence.