Détection automatique d’anomalies sur deux styles de parole dysarthrique: parole lue vs spontanée (Automatic anomaly detection for dysarthria across two speech styles : read vs spontaneous speech) (2016)

Abstract: L’évaluation perceptive de la parole pathologique reste le standard dans la pratique clinique pour le diagnostic et le suivi des patients. De telles méthodes incluent plusieurs tâches telles que la lecture, la parole spontanée, le chant, les mots isolés, la voyelle tenue, etc. Dans ce contexte, les outils de traitement automatique de la parole ont montré leur pertinence dans l’évaluation de la qualité de parole ainsi que dans le cadre de la communication améliorée et alternative (CAA) pour les patients atteints de troubles de parole. Cependant, peu de travaux ont étudié l’utilisation de ces outils sur la parole spontanée. Ce papier examine le comportement d’un système de détection automatique d’anomalies au niveau phonème face à la parole dysarthrique lue et spontanée. Le comportement du système révèle une variabilité inter-pathologique à travers les styles de parole.

## introduction la dysarthrie est un trouble de la réalisation motrice de la parole. elle peut avoir comme origine des lésions du système nerveux central et/ou périphérique et affecter différents niveaux de la production de la parole (respiratoire, laryngé, articulatoire, prosodique, etc.). ces troubles peuvent alors se manifester sous forme de faiblesse, incoordination et mouvements involontaires selon la localisation du ou des actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep lésions neurologiques. la parole dysarthrique a été étudiée selon différents axes : l'évaluation perceptive de la parole pour la classification de la dysarthrie @xcite @xcite , l'étude des différentes tâches de production de parole @xcite , l'évaluation perceptive de la sévérité de la dysarthrie dans l'étude notamment de l'intelligibilité du locuteur @xcite @xcite et les analyses acoustiques pour caractériser les effets de la dysarthrie sur le signal de parole @xcite . ces études ont pour objectif d'aider les cliniciens dans leur analyse des altérations de la parole et leur évaluation clinique, cruciale pour le suivi des patients dans le cadre de traitement thérapeutique et/ou de rééducation. dans ce cadre, le traitement automatique de la parole a été considéré comme une solution potentielle pouvant apporter des outils d'évaluation objectifs des troubles de parole. @xcite @xcite . par ailleurs, des approches reposant sur ces traitements automatiques telles que la reconnaissance automatique de la parole sont expérimentées dans le cadre d'outils de communication améliorée et alternative (caa) afin d'accompagner des patients souffrant de troubles de parole dans leur vie quotidienne @xcite . dans la littérature, des paramètres acoustiques ou perceptifs tels que l'imprécision des consonnes, la distorsion des voyelles, le débit faible et l'hypernasalité sont étudiés pour caractériser les perturbations principales des différents types de dysarthrie au niveau de la production de parole. cependant, des analyses acoustiques et phonétiques plus précises restent nécessaires afin de considérer la variabilité d'altérations de parole inter-et intra-groupe pathologique @xcite ou de différents styles de parole (lue, spontanée, chantée, mots isolés, etc.). par ailleurs, pour que de telles analyses soient pertinentes, elles nécessitent un nombre important de patients, une variété de pathologies exhibant différentes dysarthries (spastique, flasque, ataxique, hyper ou hypokinétique, ou mixte) et différents degrés de sévérité afin d'observer leurs effets sur la production de la parole ainsi que les possibles stratégies de compensation établies. dans ce cadre, les outils de traitement automatique de la parole peuvent apporter des solutions et une aide aux experts humains en focalisant leurs attentions sur des segments et des zones spécifiques de parole (parmi une grande quantité de productions) présentant des caractéristiques acoustiques inattendues par rapport à une production normale. dans @xcite et dans un contexte plus général, la détection d'anomalies se rapporte au problème de trouver, dans un corpus, des jeux de données qui ne sont pas conformes au comportement typique attendu. dans le cadre de la parole dysarthrique, les anomalies peuvent être des segments de parole présentant des caractéristiques acoustiques inattendues. ces segments peuvent avoir différents niveaux de granularité tels que la syllabe ou le phonème. dans des travaux précédents @xcite , les auteurs ont proposé une approche de détection automatique des anomalies au niveau phonème reposant sur deux phases : un alignement automatique contraint par le texte permettant une segmentation du signal au niveau phonème et une classification de ces segments en phonème normal et anormal (anomalie). de plus, dans @xcite , une étude sur l'alignement automatique de la parole dysarthrique a montré une dépendance entre sa qualité et les pathologies des patients, les catégories phonétiques et la sévérité de la dysarthrie. dans cet article foot_0 , les auteurs examinent l'impact du style de parole (lue et spontanée) sur la détection automatique d'anomalies et la phase de classification. en effet, des études comparatives des troubles moteurs de la parole ont trouvé des caractéristiques différentes d'articulation, de débit et de pauses de respiration selon les styles de parole @xcite . en plus, il est possible que les locuteurs dysarthriques développent des stratégies afin d'éviter des contextes linguistiques "difficiles". de telles stratégies ne peuvent être appliquées que dans le cadre de parole spontanée. dans ce contexte, il est intéressant d'étudier si notre système de classification est capable de détecter des anomalies sur de la parole spontanée et s'il présente le même comportement que face à la parole dysarthrique lue. le reste de cet article est structuré comme suit. la section 2 décrit l'approche de détection automatique d'anomalies utilisée. les corpus de données utilisés sont présentés dans la section 3. dans la section 4, le comportement du système face aux styles de parole différents est analysé. la section 5 reprend quelques conclusions et perspectives de travail. ## corpus cette étude est basée sur deux corpus de parole. le premier corpus (corpus lysos.) contient 8 locuteurs dysarthriques et 6 contrôles. les patients dysarthriques souffrent de maladies lysosomales résultant en une dysarthrie mixte et montrent plusieurs degrés de sévérité de dysarthrie (dsd). tous les locuteurs ont lu le même texte, un conte pour enfant s'intitulant "le cordonnier", le plus naturellement possible. chacun a effectué entre 3 et 6 enregistrements sur des périodes séparées d'environ 6 mois. tous les enregistrements des patients ont été annotés par un expert humain qui a identifié les anomalies au niveau du phonème. grâce à cette annotation, ce corpus a été utilisé dans la phase d'apprentissage des modèles des phonèmes normaux et anormaux impliqués dans la phase de classification décrite dans la section 2.2. le tableau 1 regroupe les informations liées à ce corpus.