Sur l’utilisation de la reconnaissance automatique de la parole pour l’aide au diagnostic différentiel entre la maladie de P arkinson et l’ AMS (On using automatic speech recognition for the differential diagnosis of P arkinson’s Disease and MSA This article presents a study regarding the contribution of automatic speech processing in the differential diagnosis between P arkinson’s disease and MSA (Multi-System Atrophies)) (2020)

Abstract: Cet article présente une étude concernant l’apport du traitement automatique de la parole dans le cadre du diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et l’AMS (Atrophie Multi-Systématisée). Nous proposons des outils de reconnaissance automatique de la parole pour évaluer le potentiel d’indicateurs de la parole dysarthrique caractérisant ces deux pathologies. Dans ce cadre, un corpus de parole pathologique (projet ANR Voice4PD-MSA) a été enregistré au sein des Centres Hospitaliers Universitaires (CHU) de Toulouse et Bordeaux. Les locuteurs sont des patients atteints de stades précoces de la maladie de Parkinson et d’AMS ainsi que des locuteurs témoins. Des mesures automatiques caractérisant la qualité de la reconnaissance automatique de la parole ainsi que la prosodie des patients ont montré un intérêt pour la caractérisation des pathologies étudiées et peuvent être considérées comme un outil potentiel pour l’aide à leur diagnostic différentiel.

## introduction la maladie de parkinson (mp) est la maladie neuro-dégénérative la plus courante après la maladie d'alzheimer, touchant environ 1,5% de la population de plus de 65 ans et environ 170 000 français @xcite . son diagnostic clinique se base sur la présence d'une lenteur de mouvement associée à une manifestation motrice de rigidité, tremblement au repos et instabilité posturale @xcite . il est souvent confirmé par une réponse positive à la thérapie de remplacement de la dopamine et à l'absence de signes qui suggèrent la présence d'un autre trouble parkinsonien tel que l'atrophie multi-systématisée (ams). cependant, le diagnostic définitif ne peut être confirmé que par la découverte de certaines protéines suite à une autopsie (post-mortem). l'apparition d'une dysarthrie de type hypokinétique (parole monotone avec des difficultés à initier l'articulation, un débit variable et une voix rauque et soufflée), est souvent associée à la mp @xcite . ces troubles de la parole apparaissent au début de la mp et même pendant la période pré-symptomatique ; cette observation peut aider à un diagnostic précoce, comme l'a démontré @xcite dans une étude analysant rétrospectivement des enregistrements de patients atteints de la mp. l'ams est une maladie neuro-dégénérative rare d'étiologie inconnue. elle se caractérise par une combinaison variable de parkinsonisme, atteinte cérébelleuse, troubles dysautonomiques et syndromes pyramidaux. les premiers symptômes de l'ams apparaissent généralement à partir de 60 ans @xcite et le pronostic vital des patients est rapidement engagé. la survie médiane des patients se situe entre 5,8 et 9,5 ans après le diagnostic @xcite . le diagnostic clinique de l'ams présente un degré de confiance limité et il nécessite une confirmation post-mortem @xcite . comme pour la mp, les patients atteints d'ams souffrent assez tôt d'une dysarthrie de type mixte présentant des composantes hypokinétiques, spastiques (parole lente et laborieuse avec une articulation imprécise) et ataxiques (parole brusque, ralentie, irrégulière, explosive et scandée) @xcite . dans le domaine médical, plusieurs méthodes ont été étudiées pour le diagnostic de l'ams. l'imagerie par résonance magnétique (irm) du cerveau aide le clinicien en révélant la présence d'anomalies distinctes chez les patients atteints d'ams @xcite . cependant, l'irm du cerveau peut être normale, en particulier chez les patients dont le diagnostic différentiel entre la mp et l'ams est difficile. d'autres techniques d'imagerie telles que la tomographie permettent d'identifier des schémas métaboliques distincts entre la mp et l'ams @xcite . mais cette technique est très coûteuse et n'est pas disponible en routine clinique. au-delà de l'imagerie, plusieurs études sont en cours pour comparer les niveaux de certains marqueurs de dégénérescence axonale dans le plasma des patients atteints de la mp et d'ams. l'analyse de voix et de la parole est souvent utilisée pour aider le diagnostic médical des troubles affectant les patients atteints de mp ou d'ams. l'analyse acoustique automatique, méthode non invasive par excellence, a fait l'objet de plusieurs études afin de fournir une évaluation plus objective de la pathologie et de la voix dysphonique aux orthophonistes. ont ainsi été étudiés les prononciations de voyelles soutenues @xcite , de mots (fredouille et al., 2019) ou du texte @xcite au travers de mesures telles que le rapport harmonique/bruit, l'énergie @xcite , des mesures aérodynamiques (j. @xcite , la durée des phonèmes, l'étranglement de la voix et l'altération de la prosodie @xcite . peu de travaux se concentrent sur l'identification de la pathologie et la majorité porte sur l'évaluation de la qualité de la parole et la mesure automatique de l'intelligibilité. dans @xcite , la comparaison entre les patients atteints de mp et d'ams a révélé des différences significatives dans les dimensions ataxiques, hypokinétiques et spastiques de la dysarthrie. ces dimensions offrent une évaluation objective possible des symptômes de la dysarthrie à l'aide de plusieurs mesures acoustiques, telles que le tremblement vocal, la durée des voyelles, les variations d'intensité, le rapport harmonique/bruit. cependant, seules les voyelles soutenues et la répétition des syllabes /pataka/ ont été utilisées comme tâches de production et l'étude ne ciblait pas particulièrement le diagnostic différentiel précoce des pathologies. contexte et objectifs en stade précoce, les symptômes de la mp et de l'ams sont très similaires, en particulier chez les patients atteints d'ams-p où le parkinsonisme prédomine. par conséquent, le diagnostic différentiel entre ams et mp est souvent très difficile à établir aux premiers stades de la maladie, alors que la certitude d'un diagnostic précoce est importante pour le patient en raison du pronostic divergent et de la gravité du pronostic de l'ams. aucun marqueur objectif validé n'est actuellement disponible pour guider le clinicien dans ce diagnostic et le besoin de tels marqueurs est donc très élevé dans la communauté neurologique. comme la dysarthrie est un symptôme commun et précoce dans les deux maladies, mais d'origine différente, notre approche consiste à rechercher comment la caractériser, par le biais du traitement automatique de la parole et du signal, et rechercher des différences entre les patients atteints de mp et d'ams aux premiers stades des maladies. cette étude s'intègre dans un projet pluridisciplinaire financé par l'anr (anr voice4pd-msa), auquel participent des professionnels de la médecine, de l'orthophonie (chu de bordeaux et toulouse), de l'informatique et la statistique (inria bordeaux, université toulouse 3). le but de ce projet est de proposer des marqueurs extraits à partir de la parole pour l'assistance dans le diagnostic différentiel entre la mp et l'ams. cette publication donne un état d'avancement de l'étude. l'article est organisé comme suit. la section 2 décrit le corpus construit dans le cadre de ce projet. la section 3 décrit la méthodologie utilisée dans ce travail, basée sur un alignement contraint par le texte ainsi qu'une reconnaissance automatique des phonèmes. dans la section 4, différentes mesures sont analysées en fonction des populations étudiées et de leurs intérêts pour la caractérisation de chaque pathologie alors que la section 5 fournit quelques conclusions et directions pour de futurs travaux. ## corpus afin de répondre aux objectifs du projet anr voice4pd-msa, un corpus de parole pathologique est en cours de construction. les patients enregistrés dans ce corpus souffrent de stades précoces d'une des deux pathologies affectant le parole : la mp et l'ams. à ce stade du projet, ont été enregistrés 39 patients (20 atteints de la mp, 14 de l'ams) et 5 témoins sains avec comme but de réunir à terme les enregistrements de 60 patients et 30 locuteurs témoins. tous les enregistrements ont été réalisés dans les chu de toulouse et de bordeaux sous le contrôle des phoniâtres en respectant le même protocole expérimental. les sessions d'enregistrements ont été réalisées dans les salles de consultation caractérisées par un environnement sonore silencieux. un enregistreur numérique de haute qualité (de marque zoom h4n) a été utilisé avec deux microphones, un microphone-casque et un microphone rode nt1 cardioïde à environ 10 centimètres du locuteur et un microphone akg c1000s cardioïde branché sur une deuxième station ; les deux stations pour l'enregistrement et l'analyse de la parole pathologique sont des stations "état de l'art" commercialisées par la société sq-lab. tous les microphones réalisent leurs enregistrements en parallèle afin d'éviter au patient de répéter les mêmes tâches plusieurs fois. durant la session d'enregistrement, tous les locuteurs ont réalisé les mêmes tâches de production de parole : lecture de texte, parole spontanée, voyelle /a/ tenue, répétition de syllabes /pataka/ et /badaga/, lecture de logatomes. la durée d'une session d'enregistrement est d'environ 15 minutes par locuteur. dans ce travail, nous nous concentrons sur la tâche de lecture du texte "la chèvre de monsieur seguin" d'environ 70 mots. les résultats présentés dans ce travail se basent sur les enregistrements réalisés par le microphone-casque. le tableau 1 regroupe les informations liées à ce corpus. ## méthodologie basée sur le traitement automatique afin de pouvoir identifier le potentiel et la pertinence d'indices acoustiques de manière la plus objective possible, nous avons privilégié leur extraction à partir de deux traitements automatiques : dans cette publication, nous proposons des indicateurs temporels basés sur la durée des voyelles et la vitesse d'élocution, ainsi qu'un indicateur spectral issu de la reconnaissance des phones. les deux traitements automatiques utilisés sont réalisés grâce à la boîte à outils kaldi @xcite . les lexiques phonétisés des deux traitements utilisent le même jeu de phonèmes, à savoir les 37 phonèmes de la langue française. les modèles acoustiques des phonèmes, des hmm indépendants du contexte, sont appris sur environ 200 heures d'enregistrements radiophoniques du corpus ester @xcite . la différence entre ces deux traitements réside dans le modèle de langage utilisé comme nous le verrons par la suite. alignement contraint par le texte pour réaliser l'alignement forcé des enregistrements de parole sur la suite de phonèmes a priori prononcée, le système prend en entrée la séquence de mots prononcés lors de chaque enregistrement ainsi que le lexique phonétisé. la séquence de mots est le résultat d'une transcription manuelle, après écoute, où sont introduits les ajouts, suppressions et substitutions de mots ainsi que les pauses, réalisés par les patients par rapport au texte de référence. des variantes de prononciation pour chaque mot sont introduites dans le lexique, conformément aux règles de prononciation standard et aux règles de liaison potentielles. l'alignement automatique repose sur une mise en correspondance à l'aide de l'algorithme de viterbi du signal de parole avec les modèles statistiques associés. de ce processus d'alignement résultent deux segmentations temporelles des enregistrements : l'une correspond à la localisation des phonèmes avec, pour chacun, ses frontières de début et de fin dans le signal ; l'autre permet de localiser les mots et les pauses. reconnaissance automatique de phones le système de reconnaissance automatique de phones utilise comme élément de base le phonème et non le traditionnel "mot". la parole produite par les locuteurs est transcrite en une suite de phonèmes. pour le modèle de langage, il est supposé que tout phonème peut suivre n'importe quel phonème. en dehors du fait qu'il s'agit de l'hypothèse la plus simple, le choix d'un modèle unigramme équiprobable s'explique par deux raisons principales : ## étude des indicateurs acoustiques et temporels comme annoncé, les différentes segmentations permettent d'extraire un grand nombre d'indices, mesures acoustiques (d'ordre spectral) ou temporelles sur les différentes populations du corpus. pour cette première étude, nous nous sommes attardés sur les mesures suivantes :