Comparaison de mesures pour la détection automatique de déviance dans la dysarthrie ataxique (2024)

Abstract: Cette étude explore l’utilisation d’un Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) pour distinguer la parole de patients dysarthriques ataxiques de celle de locuteurs neurotypiques, en utilisant diverses entrées. L’objectif est d’extraire automatiquement des informations pertinentes sur les troubles de la parole. Le CNN est utilisé pour exploiter les caractéristiques temporelles et spectrales des signaux de parole via des spectrogrammes, des trajectoires de formants et des courbes de modulation cepstrale. Comparé à un Multi-Layer Perceptron (MLP) alimenté par des mesures acoustico-phonétiques ciblées sur la modulation cepstrale, le CNN présente de meilleurs scores de classification dans la distinction entre dysarthrie et non dysarthrie, en particulier avec la modulation cepstrale. La population CTRL obtient de meilleurs taux de classification que la population SCA avec un MLP, alors qu’on on observe l’inverse avec un CNN.

## introduction l'analyse et la compréhension des signaux de parole permettent d'extraire de multiples informations sur le locuteur. cela rejoint l'un des principaux buts de la phonétique clinique qui est d'affiner la caractérisation de la parole des patients en identifiant avec précision les aspects déviants. les troubles de l'articulation, par exemple, sont prépondérants et peuvent être caractérisés par des difficultés à atteindre les cibles articulatoires dans le temps et l'espace. dans cette étude, nous nous intéresserons à une parole pathologique particulière, celle des patients atteints d'ataxies spinocérébelleuses (sca), un groupe hétérogène de maladies neurodégénératives dûes à une atteinte du cervelet et pouvant présenter des symptômes sur l'ensemble de la sphère motrice. parmi ces symptômes, nous pouvons retrouver une dysarthrie qualifiée d'ataxique @xcite . elle se caractérise, entre autres, par des altérations de l'articulation des consonnes et voyelles et des allongements des durées segmentales @xcite @xcite . généralement, l'évaluation clinique des troubles de la parole est faite à l'oreille et quantifiée à l'aide de scores basés sur des relevés d'erreurs de prononciation @xcite . cette caractérisation peut aussi être réalisée par des mesures acoustiques temporelles ou spectrales quantifiables, comme le débit de parole ou des mesures de formants sur les voyelles @xcite . ces dernières mesures nécessitent souvent une segmentation et/ou une intervention manuelle sur le signal de parole qui requiert une expertise approfondie et un investissement temporel conséquent. à ce titre, il est possible d'appliquer des mesures plus globales sur des séquences de parole non segmentées en phonèmes ou syllabes ; cette approche est déjà adoptée par plusieurs études sur la parole pathologique avec l'utilisation de modulation cepstrale @xcite ou de paramètres opensmile @xcite , de mesures acoustico-phonétiques ciblées prises sur les formants @xcite afin de discriminer la parole pathologique. d'autres études ont utilisé des segmentations à l'aide d'aligneur automatiques permettant de distinguer dysarthrique et non dysarthrique au niveau phonémique @xcite . en contraste de ces mesures interprétables, des mesures non interprétables sont également utilisées pour capturer l'articulation comme x-vector @xcite . l'utilisation des cnn pour les recherches phonétiques a introduit d'autres types d'informations pertinentes en appliquant des mesures non interprétables pour la caractérisation de l'articulation en y introduisant en entrée des images de spectrogrammes @xcite , mais aussi, des caractéristiques d'énergie de la banque de filtres mel affectée en entrée au cnn @xcite . la présente étude cherche à évaluer la pertinence de ces différentes informations extraites d'un enregistrement audio avec un minimum d'intervention manuelle pour caractériser les troubles articulatoires dans la dysarthrie. ainsi, la question de recherche centrale se formule comme suit : quelles informations spécifiques s'avèrent pertinentes pour distinguer la parole de patients dysarthriques de celle de locuteurs non dysarthriques ? pour répondre à cette interrogation, nous proposons d'utiliser un réseau de neurones convolutifs (cnn) ayant comme tâche une classification binaire : dysarthrique ou non-dysarthrique avec plusieurs types d'entrées tels que : ## méthodologie des entrées du cnn et du mlp les enregistrements utilisés pour cette étude proviennent des projets speechn'co (n°id-rcb : 2019-a02553-54) et chaspeepro (crsii5_202228). ils incluent 30 locuteurs, 16 hommes et 14 femmes (moy. = 53.4, 23<>72 ans), tous porteurs d'ataxies spinocérébelleuses. ils présentent tous une dysarthrie, avec une sévérité variable évaluée à l'aide du score perceptif de la batterie d'évaluation becd @xcite . nous avons comparé ces enregistrements des locuteurs dysarthriques à ceux de deux groupes contrôles, chacun constitués de 30 locuteurs qui ont été tirés aléatoirement à partir des deux bases de données, comprenant des locuteurs neurotypiques âgés de 24 à 90 ans. le groupe ctrl1 comprend 14 hommes et 16 femmes (moy. = 60.38 ans, 24<>90 ans) et le groupe ctrl2 comprend 11 hommes et 19 femmes (moy. = 57.7 ans, 25<>82 ans) le matériel linguistique enregistré est extrait du protocole monpage-mospeedi et consiste en trois séquences glides-voyelles ayant un sens en français. ces séquences comportent chacune trois syllabes : 'aille-aille-aille' /ajajaj/, 'ouille-ouille-ouille' /ujujuj/ et 'oui-oui-oui-' /wiwiwi/. chaque locuteur avait pour consigne de produire ces séquences de façon continue, sans pause entre les syllabes, à un débit et une intensité confortable. ce matériel a été construit pour évaluer des modulations articulatoires sur la suite de trois syllabes via des modulations acoustiques continues sur le signal acoustique produit @xcite . la ## conclusion et discussion nous avons observé des performances différentes des modèles cnn et mlp en fonction des types d'entrée. l'entrée mod_cepstr pour le groupe sca s'est avérée meilleure face aux autres types d'entrées du cnn ciblées sur les informations de spectrogramme (spectro, f1, 2, 3). ces résultats s'observent pour les deux groupes ctrl. ces performances peuvent s'expliquer par les multiples informations que porte la modulation cepstrale @xcite . le cnn avec des mesures non interprétables s'est montré plus performant pour la population sca que le mlp avec des mesures issues d'une expertise phonétique (interprétables). le mlp classe beaucoup mieux les patients très sévères que les patients peu sévères avec un écart-type qui montre une plus grande variation dans sa classification. l'efficacité de mesures non interprétables effectuées par un modèle de traitement automatique a également déjà été observée dans une étude antérieure où les mesures non interprétables ont surpassé celles étant interprétables @xcite . nous avons observé que les mesures numériques sur la modulation cepstrale assimilées par le mlp sont plus performantes pour la population ctrl. les difficultés du cnn sur la population ctrl pourraient s'expliquer par une variabilité moins prononcée ou différente au sein des locuteurs dans les groupes ctrl1 et ctrl2 par rapport aux sca. malgré les tests de plusieurs architectures de modèles et l'augmentation du volume de données pour cette catégorie durant l'entraînement, aucune amélioration des résultats n'a été observée. la quantité relativement faible de données disponibles dans cette étude pourrait également contribuer à ce problème. il a été noté dans l'étude précédemment citée @xcite que pour les corpus détenant plus de données, des mesures non interprétables (les traits provenant du modèle trillsson) étaient plus performantes et avaient un plus gros écart de performances en comparaison des mesures interprétables (des traits prosodiques). les difficultés du mlp à classer les locuteurs sca avec une faible dysarthrie peuvent être dues à des mesures similaires entre ctrl et sca dues à la précocité de la maladie @xcite , ce qui peut causer des difficultés pour le mlp à apprendre un motif particulier pour cette population et à les discriminer convenablement. à contrario, l'aisance du mlp dans la classification de la population ctrl peut résider dans le fait d'avoir des mesures plus stables dans la population ctrl avec très peu de variations, ce qui peut l'aider à apprendre un pattern. la performance observée de l'entrée meanch et sd meanch démontre son importance @xcite . ces mesures peuvent refléter des troubles articulatoires comme des difficultés à atteindre des cibles articulatoires lors de transition d'un phonème à l'autre, ce qui est observable chez la population sca @xcite . en effet, le modèle arrive à apprendre un pattern pour chaque classe, ce qui permet cette bonne classification. globalement, avec la totalité des mesures condensées, il est observé un score inférieur de 8% du mlp par rapport au cnn avec l'entrée mod_cepstr pour la population sca. l'entrée mod_cepstr dans le cnn peut capturer des motifs spatiaux et des relations locales dans les données qui ne sont pas évidentes ou directement accessibles via les mesures brutes de la modulation cepstrale utilisées dans le mlp. cela peut inclure des nuances subtiles et des motifs complexes qui sont importants pour la classification. ces résultats laissent plusieurs ouvertures pour la suite : les mesures prises par le cnn sur la modulation cepstrale ont un avantage pour la population sca, ce qui montre une possibilité d'affiner les mesures numériques ciblées par la suite pour pouvoir capter des caractéristiques clefs permettant de différencier un locuteur peu atteint d'un témoin. des tests prometteurs pour la même tâche ont été réalisés à l'aide de grands modèles de langues pré-entrainés (w2v2) et cette piste est en cours d'exploration.