SRPP de Clara Ponchard et d’Amélie Elmerich

Clara Ponchard et Amélie Elmerich (LPP)
11 February 2022, 14h0015h30

L’apport du traitement automatique pour la discrimination des variationsprosodiques normales et pathologiques
Clara Ponchard, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

La maladie de Parkinson est une maladie neuro-dégénérative qui se caractérise par la destruction des neurones dopaminergiques impliqués dans le contrôle des mouvements. La perte de neurones dopaminergiques peut atteindre jusqu’à 50 % au moment du diagnostic clinique et augmente rapidement jusqu’à 4 ans après le diagnostic. Par conséquent, des marqueurs diagnostiques objectifs précoces sont absolument nécessaires. Les déficits vocaux sont généralement l’une des premières modalités interrompues dans la maladie de Parkinson, ils peuvent être observés dès 5 ans avant le diagnostic, bien avant que les autres systèmes moteurs ne commencent à montrer les effets de la diminution de la dopamine.
Ce fait, associé aux rapides améliorations techniques de l’analyse acoustique au cours des dernières décennies, a fait de l’analyse acoustique un outil intéressant pour l’évaluation clinique, l’évaluation de l’efficacité des traitements, la surveillance à distance de la progression de la maladie et le diagnostic précoce. Kreiman et al. (2020) ont recensé un inventaire des études sur les marqueurs vocaux utilisés pour caractériser la voix dans des études expérimentales et ont constatés que les paramètres utilisés pour évaluer la voix dans la maladie de Parkinson sont restés pratiquement inchangés depuis au moins la fin des années 1980.
Nous souhaitons dans cette étude proposer une méthode novatrice pour l’analyse des troubles de la parole liés à la maladie de Parkinson par l’observation des phénomènes aérodynamiques. Pour cela, nous réalisons une étude multi-paramétriques pour identifier quels sont les marqueurs vocaux qui permettent d’identifier où se situe le pathologique dans le continuum entre parole normale et pathologique.
Pour la phase aérodynamique, nous étudions la pression intra-orale et la pression sous-glottique estimée,   pour la phase acoustique la fréquence fondamentale et la durée de la production. A l’aide du traitement automatique nous avons automatisé les processus d’analyse et d’extraction de ces descripteurs afin de pouvoir traiter un grand nombre de données et d’exploiter les méthodes de l’apprentissage automatique afin d’identifier les patterns dans les données qui ne sont pas conformes au comportement attendu.

J. Kreiman, B. Gerratt (2020). Acoustic Analysis and Voice Quality in Parkinson Disease. Automatic Assessment of Parkinsonian Speech, Springer International Publishing, pp.1-23.

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La polypose naso-sinusienne : perturbation aérodynamique et mesures de qualité de vie. Étude de cas et perspectives.
Amélie Elmerich, Laboratoire de Phonétique et Phonologie

Il s’agira dans un premier temps de présenter l’étude qui a été le point de départ de ma thèse. En effet certaines pathologies, comme la polypose naso-sinusienne primitive (PNS), perturbent la résonance et la qualité des sons en obstruant les cavités naso-sinusiennes (Hong et Jung, 1997). En cas de chirurgie, la communication entre sinus et cavités nasales et leur anatomie se retrouvent modifiées ce qui va perturber le passage de l’air et à terme la résonance nasale. Peu d’études (Borel, 2005 ; Giron et Mas, 2016 ; Elmerich, 2019) se sont intéressées à l’impact de la PNS sur la parole mais aussi sur la qualité de vie des patients. L’objectif de cette étude était d’évaluer l’impact de la PNS et de sa chirurgie sur la qualité de vie de 4 patients et de confronter ces résultats avec les données aérodynamiques acquises grâce à la station EVA2TM (Teston et Galindo, 1995). Les résultats obtenus avec les questionnaires VHI montraient une amélioration de la qualité de vie après chirurgie pour 3 patients. Les données aérodynamiques d’une patiente ont été mises en lien avec ces résultats. Dans un second temps, j’exposerai les perspectives de cette étude et les premiers résultats de ma thèse :  1) la dimension multiparamétrique (articulatoire – acoustique – aérodynamique – perceptive) et 2) la conception d’un nouvel outil d’enregistrement aérodynamique facilitant le lien entre les différentes approches.

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