Extension d’ AZ ee avec des règles de production concernant les gestes non-manuels pour la langue des signes française (2024)

Abstract: Cet article présente une étude sur les gestes non-manuels (GNM) en utilisant AZee, une approche qui permet de représenter formellement des discours en langue des signes (LS) et de les animer avec un signeur virtuel. Les GNM étant essentiels en LS et donc nécessaires à une synthèse de qualité,notre objectif est d’augmenter l’ensemble de règles de production AZee avec des règles concernant les GNM. Pour cela, nous avons appliqué la méthodologie permettant de trouver de nouvelles règles de production sur un corpus de langue des signes française, 40 brèves. 23 règles concernant les GNM ont été identifiées. Nous avons profité de cette étude pour insérer ces règles dans le premier corpus d’expressions AZee, qui décrivent avec AZee les productions en LS du corpus 40 brèves. Notre étude donne lieu a une nouvelle version du corpus d’expressions AZee, qui comporte 533 occurrences de règles relatives aux GNM.

## introduction aujourd'hui encore, les langues des signes (ls) sont considérées comme des langues peu dotées. l'outillage informatique de ces langues est plus complexe que pour les langues vocales, principalement parce qu'il est nécessaire de travailler avec des vidéos, les ls ne possédant pas de système d'écriture officiellement reconnu et adopté par la communauté sourde. cela explique également, en partie, pourquoi les ls sont considérablement moins décrites que les langues vocales. de plus, en ls, les gestes non-manuels (désormais gnm), c'est-à-dire l'activité de toutes les parties du corps excepté les mains (comme les mouvements des yeux, des épaules, de la tête, etc.) sont relativement peu étudiés. bien que la plupart des études reconnaisse leur importance, l'accent est encore souvent placé sur l'activité des mains uniquement. les gnm font pourtant entièrement partie de la langue et permettent de transmettre des informations au même titre que ce qui est signé avec les mains. les travaux sur les gnm sont donc cruciaux, notamment pour la synthèse avec des signeurs virtuels : il a été prouvé que les expressions faciales aident considérablement les personnes sourdes à comprendre les avatars signants @xcite . malgré cela, les avatars actuels animés à partir de règles foot_0 ne sont pas encore assez performants dans ce domaine, car les gnm ne sont pas ou peu décrits. un aperçu de ce problème a été présenté par @xcite . par ailleurs, peu de travaux en linguistique synthétisent les différents gnm que l'on peut rencontrer dans un discours en ls. les articulateurs (parties du corps impliquées dans la production d'un discours) sont plutôt étudiés séparément, comme la bouche @xcite , les sourcils (de @xcite ou encore la tête @xcite . les gnm sont également souvent liés à un phénomène grammatical précis @xcite @xcite . afin de perfectionner les gnm des avatars pour un rendu plus naturel et compréhensible, et puisque les gnm ne sont pas encore décrits avec une approche formelle qui permettrait d'améliorer cela, nous avons choisi de travailler avec azee, le seul modèle formel permettant la synthèse avec les avatars. le sujet des gnm avec azee a commencé à être abordé dans les premiers temps d'azee @xcite . depuis, quelques règles de production concernant les gnm (que nous nommerons dorénavant rgnm) ont été suggérées : on peut par exemple mentionner inter-subjectivity, intensity ou long qui produisent différentes expressions faciales. cependant, aucune recherche approfondie n'a été menée sur ce sujet. l'objectif de notre étude est donc identifier de nouvelles rgnm et les ajouter au premier corpus d'expressions azee @xcite . pour cela, nous devons suivre la méthodologie permettant de trouver de nouvelles règles de production, que nous présentons dans la première section, après avoir exposé l'approche azee. dans la section 3, nous montrons l'application de cette méthodologie sur un corpus de langue des signes française (lsf), appelé 40 brèves. puis, nous présentons dans la section 4 l'ensemble des rgnm que nous avons identifiées grâce à la méthodologie, règles qui ont ensuite été insérées dans un corpus d'expressions azee de discours. enfin, nous exposons nos conclusions et perspectives pour ce travail dans la dernière section.