Détection de la somnolence par estimation d’erreurs de lecture (Sleepiness detection through reading errors estimation ) (2020)

Abstract: La détection automatique de la somnolence peut aider le suivi de patients souffrant de maladies neuro-psychiatriques chroniques. Des recherches précédentes ont déjà montré que cela est possible en utilisant des enregistrements vocaux. Dans cet article, nous proposons d’étudier les erreurs de lecture effectuées par des patients souffrant de Somnolence Diurne Excessive (SDE) sur le corpus TILE, enregistré à l’hôpital de Bordeaux. Avec des orthophonistes, nous avons défini et compté les erreurs de lecture des patients et les avons confrontées aux différentes mesures de somnolence du corpus. Nous montrons ici que relever ces erreurs peut être utile pour élaborer des marqueurs robustes de la somnolence objective mais aussi pour définir des critères d’exclusion des locuteurs n’ayant pas un niveau de lecture suffisant.

## introduction l'un des défis majeurs actuels du diagnostic et du traitement des maladies chroniques en neuropsychiatrie est la quantification des symptômes et le suivi des patients, afin d'adapter leur traitement et de détecter précocement les rechutes. ce suivi est aujourd'hui possible grâce à des dispositifs médicaux connectés (mesurant par exemple le poids, la pression sanguine ou l'activité physique) mais des informations cruciales telles que le niveau de fatigue ou de somnolence sont difficiles à mesurer en milieu écologique. par ailleurs, ces pathologies nécessitent des entretiens réguliers entre les médecins et les patients, mais ceux-ci ne permettent pas de mesurer les variations des symptômes en réponse au traitement lorsque les patients sont à leur domicile. de plus, le nombre grandissant de patients augmente le temps d'attente entre deux entretiens, ce qui implique des entretiens irréguliers avec les médecins et donc un suivi épisodique et incomplet des patients. les avancées récentes dans le domaine du traitement automatique de la voix rendent possible la détection des états du locuteur via l'analyse d'indices vocaux @xcite . ces méthodes présentent de nombreux avantages : elles ne sont pas invasives, ne nécessitent ni capteurs spécifiques ni processus de calibration, et peuvent être mises en place dans des environnements variés. elles permettent ainsi un suivi régulier et non restrictif des patients. notre objectif est d'estimer la somnolence objective de patients souffrant de somnolence diurne excessive (sde). aucun corpus existant ne nous permettait d'élaborer un système répondant à cet objectif : la majorité des études portant sur la détection de la somnolence dans la voix sont basées soit sur le sleepy language corpus @xcite soit plus récemment sur le sleep corpus @xcite . or, ces corpus sont enregistrés sur des volontaires sains dont la seule mesure associée à la voix est la somnolence subjective. afin d'avoir une annotation de la somnolence objective d'échantillons vocaux recueillis sur des patients souffrant de sde, nous avons élaboré notre propre corpus, le corpus tile (mslt corpus en anglais) @xcite , enregistré à la clinique du sommeil du centre hospitalier universitaire de bordeaux. par ailleurs, à notre connaissance, la majorité des travaux précédents ayant pour objectif de détecter la somnolence dans la voix sont basés sur des marqueurs vocaux concernant la qualité de la voix (énergie, fréquence, ...), généralement extraits avec la toolbox opensmile @xcite . cette étude tire bénéfice du fait que contrairement aux autres corpus, dans le corpus tile tous les échantillons vocaux sont collectés lors d'une tâche de lecture, permettant d'annoter les erreurs de lecture faites par rapport au texte original. la nouveauté de cette approche réside dans le fait de se servir des erreurs de lecture comme nouveaux marqueurs de la somnolence. en effet, si les marqueurs de qualité vocale permettent d'étudier l'influence de la somnolence sur l'aspect neuro-musculaire de la voix @xcite , nous pensons que les erreurs de lecture sont des marqueurs pertinents pour l'étude de l'influence de la somnolence sur les performances cognitives. nous proposons ainsi une nouvelle méthode pour évaluer la somnolence d'un locuteur à partir de ses erreurs de lecture. ces erreurs mesurent principalement la capacité d'assemblage du lecteur. l'assemblage est le fait de mettre bout à bout des syllabes pour former un mot : quand un lecteur commence à lire un mot, s'arrête, et reprend sa lecture, le processus d'assemblage a été interrompu, ce qui cause un achoppement. nous avons choisi de ne pas prendre en compte les hésitations entre les mots (interruption dans le débit de parole), mais seulement les arrêts qui sont observés au milieu d'un mot ou les allongements artificiels de certaines voyelles, qui témoignent d'une hésitation. en effet, les différentes accents rencontrés lors des enregistrements induisent des hésitations plus ou moins appuyées entre les mots, ce qui n'est pas le cas des hésitations dans les mots. les hésitations et reprises de bouts de phrases ou de phrases sont également prises en compte dans cette catégorie. dans le cas d'une reprise, un seul achoppement est compté, quel que soit le nombre de mots repris. ## élaboration d'un classificateur une première approche pour élaborer un classificateur entre sujets somnolents et non-somnolents consiste à concaténer les erreurs des cinq itérations du test et d'utiliser ce vecteur comme entrée d'une machine à vecteur support -svm (noyau linéaire, @xmath0. comme la taille de notre corpus est relativement faible (99 locuteurs), nous utilisons de la validation croisée leave one speaker out cross validation (losocv) : chaque locuteur est tour à tour isolé pour servir de test, tandis que les autres forment la base d'entraînement. le résultat de la classe estimée pour le locuteur de test est ajouté dans une matrice de confusion globale, qui sert d'évaluation moyenne de l'ensemble des systèmes. après avoir normalisé l'ensemble d'entraînement, entraînés les paramètres du svm et évalué le système obtenu pour chaque itération de la losocv, nous obtenons une performance (unweighted accuracy recall -uar) calculée sur la matrice de confusion globale de 61,0% (sensibilité : 57,7%, spécificité : 64,4%). même si les performances obtenues par ce système sont en dessous de celles obtenues dans l'état de l'art, il sera intéressant d'étudier leur combinaison avec des systèmes classiques en utilisant différents ensembles de biomarqueurs. ## conclusions et perspectives en conclusion, nous avons proposé de nouveaux marqueurs pour la détection de la somnolence à partir des erreurs de lecture. la mesure de ces erreurs permet à la fois de proposer des critères d'exclusion pour notre corpus (basés sur leur niveau de lecture ou sur leurs pathologies) et de mesurer la somnolence des locuteurs grâce à leur voix. par ailleurs, nous avons aussi montré que ces nouveaux marqueurs peuvent être utilisés dans des tâches de classification d'état de somnolence de locuteur. cela pourrait aider à améliorer les systèmes classiques de détection de la somnolence dans la voix, actuellement basés sur des marqueurs acoustiques, en les utilisant avec différents types de marqueurs. nos futurs travaux comprennent l'élaboration d'un système de détection automatique des erreurs présentées dans cet article grâce à des systèmes de transcription automatique. d'autre part, nous projetons de mettre au point des marqueurs équivalents pour la parole spontanée et d'étudier les possibilités de fusion des marqueurs des systèmes classiques avec les nôtres.