Caractérisation statique et dynamique des voyelles dans des transitions VV (Static and dynamic characterization of vowels in VV sequences) (2016)

Abstract: Nous étudions les indices acoustiques liés à la caractérisation statique et / ou dynamique des voyelles du français. Nous avons analysé les caractéristiques formantiques de six réalisations vocaliques ainsi que les transitions formantiques de seize combinaisons V1 V2 impliquant ces 6 voyelles afin d’évaluer les contributions des indices dynamiques liés aux transitions entre voyelles et des indices statiques de fréquence. Les mesures correspondantes sont issues d’un protocole dans lequel le débit de parole était influencé expérimentalement afin de provoquer d’éventuelles variations de vitesse de transition. Les résultats ne permettent pas de départager ces deux hypothèses mais montrent que les indices dynamiques pourraient être aussi fiables que les mesures statiques. Des pistes d’extension de ce travail sont proposées qui pourraient contribuer de manière plus informative à cette problématique.

## introduction les études menées en perception et en production de la parole ont montré une grande variabilité articulatoire et acoustique des voyelles @xcite . ceci est dû à la fois à la diversité des locuteurs, aux variations de débit mais également aux contextes et même aux variations internes à une langue. certaines études ont soutenu que ces variations étaient mues par la dynamique contextuelle @xcite , et qu'une perspective statique ne pouvait donc suffire à caractériser les voyelles, aussi bien en perception qu'en production. d'autres travaux ont actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep étendu cette hypothèse aux transitions de séquences cv , v c, cv c @xcite @xcite @xcite . les tâches de perception menées par strange @xcite et plus tard jenkins @xcite sur les syllabes dites silent-center ont montré qu'une voyelle remplacée par un silence d'une durée équivalente dans une séquence cv c reste aisément identifiable. selon strange @xcite , ce sont les transitions on glide et off glide qui permettent, malgré « l'absence » de voyelle, de percevoir ses propriétés linguistiques. dans cette même optique, hillenbrand à montré que les éléments les plus pertinents dans une tâche de classification des voyelles sont les valeurs de f 0 , la durée ainsi que les valeurs de fréquence de f 1, f 2 et f 3 mesurées dans les portions onset (à 25% de la voyelle) et offset (à 75%). de ces études ressort la nécessité d'une prise en compte de la composante dynamique dans les tâches de perception et de production de la parole, laquelle semble confirmée par des études récentes mettant en avant la relative stabilité des transitions cv @xcite @xcite produites par différents locuteurs. d'après les données de @xcite , les pentes maximales des transitions v 1 v 2 variraient très peu en fonction des locuteurs et ce même lorsque le débit change. sur la base des données issues d'une expérience dans laquelle les locuteurs devaient produire une série de séquences ## méthode nous avons donc conçu un protocole de production de la parole nous permettant d'analyser les propriétés acoustiques de différentes séquences de voyelles produites par des locuteurs francophones lorsque le débit varie expérimentalement et d'étudier la contribution de différentes informations actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep acoustiques à la classification statistique des catégories impliquées. par manque de place, les effets acoustiques des variations de débit ne seront pas présentés dans cet article. ## discussion des mesures de variation acoustique et des performances brutes issues des lda , il ne ressort aucune tendance permettant d'affirmer la moins grande variabilité des pentes transitionnelles par rapport aux fréquences statiques. au contraire même, les mesures de pente maximale semblent donner lieu à une plus grande variation univariée (cf. les mesures de coefficients de variation associées à f 1, f 2 et f 3 et à leurs pentes maximales) ainsi qu'à des performances de classification correcte nettement moins élevées que celles obtenues à partir des mesures statiques. cependant nous avons noté que le nombre de catégories possibles entre les lda « statiques » et « dynamiques » diffère (6 voyelles ! 16 paires v 1 v 2 ). de cette augmentation du nombre de catégories résulte une diminution du pourcentage théorique de réponse au hasard, aussi le pourcentage théorique de réponse obtenu dans les tableaux 3 et 5, doit être observé par rapport au taux de réponse au hasard, ce qui est proposé à partir des scores corrigés dans les tableaux 4 et 6. ces résultats ne nous permettent pas de conclure en faveur d'une hypothèse ou d'une autre même si l'écart de performance est très légèrement favorable à l'hypothèse « statique ». le prolongement de ces analyses se fera par l'ajout de f 4 comme prédicteur. ces mesures sont probablement cruciales pour la classification associée aux voyelles arrondies notamment et pourraient modifier considérablement les résultats des lda. nous étudierons aussi en détails les matrices de confusion obtenues afin d'analyser plus précisément la structure des réponses de classification qui pourrait être masquée par les mesures de performance globale. les méthodes de resampling (bootstrap / permutation) permettront d'évaluer les intervalles de confiance des mesures de performance observées. il est par ailleurs délicat d'interpréter une comparaison de résultats de classification impliquant deux ensembles différents de prédicteurs. nous prévoyons une adaptation de cette procédure qui permettrait d'intégrer dans la même analyse l'ensemble des prédicteurs, ce qui rendrait possible le classement des prédicteurs entre eux. ces résultats devront aussi être confrontés aux données perceptives de @xcite qui semblent confirmer la prise en compte de la vélocité des transitions dans la perception de séquences de voyelles synthétiques par les locuteurs. enfin, nous explorerons le traitement de la composante temporelle dans les modélisations par systèmes dynamiques. en effet, dans les méthodes fda (functional data analysis) une abstraction du temps est nécessaire @xcite , cela implique donc la suppression de la vitesse or, selon l'hypothèse de carré (2009), la vitesse serait l'élément essentiel car le plus stable, ce qui semble entrer en contradiction avec la notion d'abstraction temporelle.