EVOLEX : apport de la reconnaissance vocale pour le diagnostic des dysfonctionnements cognitifs légers - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

EVOLEX : apport de la reconnaissance vocale pour le diagnostic des dysfonctionnements cognitifs légers

Résumé

Les troubles du langage (lexicaux et sémantiques), tout comme les troubles attentionnels, mnésiques ou des fonctions exécutives, révèlent précocement les dysfonctionnements cognitifs liés à de nombreuses atteintes pathologiques (maladies neurodégénératives, traumatismes crâniens), aux effets secondaires de certaines thérapeutiques (chimiothérapie ou radiothérapie cérébrale) ou au vieillissement. Plusieurs tests utilisant des réponses verbalisées par les patients sont ainsi utilisés pour explorer les facultés linguistiques et les fonctions exécutives à visée diagnostique : - les tests de fluence verbale sont une procédure courante comprenant ici deux tâches. La première est une fluence sémantique [1] : elle consiste à nommer des mots appartenant à la catégorie des animaux ou des fruits. La seconde correspond à de la fluidité phonémique [2] : il s'agit de nommer des mots commençant par les lettres R ou V. - lors de la tâche de dénomination d'image, les participants reçoivent une image très explicite (exemples : un igloo, un biberon, un chat) et doivent vocaliser le mot représenté sur l'image. - la tâche de génération verbale (ou association de mots) consiste à vocaliser le premier mot qui vient à l'esprit après avoir écouté un mot simple (exemples : fruit, peinture, igloo). Les progrès de la reconnaissance vocale permettent d'informatiser le recueil, le traitement et la production des résultats en gagnant en rapidité et en qualité d'analyse par rapport aux classiques passations «papier-crayon». Ainsi, le logiciel EVOLEX comprend un système qui reconnaît et analyse automatiquement la réponse vocale du sujet (patient). En effet, une reconnaissance automatique de la parole est réalisée et le temps de réponse est calculé (c'est-à-dire la période entre le début du stimulus et le début de la réponse orale du sujet). Cette transcription, actuellement basée sur Sphinx [3], utilise des modèles acoustiques du LIUM [4]. Les scores de reconnaissance avoisinent les 80 % et permettent une exploitation automatisée des résultats. Une interface web permet de corriger ce traitement automatique. EVOLEX permet une analyse fine en termes de qualité des réponses obtenues pour les tâches testées, i.e. de génération sémantique (qualité du lien sémantique) ou de fluence (groupements de mots et stratégie de changement de groupement, fréquence lexicale...). Cette utilisation de la reconnaissance vocale appliquée à des outils diagnostiques de maladies neurodégénératives ou de dysfonctionnements cognitifs permet une recherche translationnelle entre le monde de la clinique neurologique, orthophonique et neuropsychologique d'une part, et celui de la recherche fondamentale en psycholinguistique et en reconnaissance vocale d'autre part.
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Dates et versions

hal-02442023 , version 1 (16-01-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02442023 , version 1
  • OATAO : 24948

Citer

Julien Pinquier, Jérôme Farinas, Xavier de Boissezon, Patrice Peran, Lola Danet, et al.. EVOLEX : apport de la reconnaissance vocale pour le diagnostic des dysfonctionnements cognitifs légers. 8e Journees de Phonetique Clinique (JPC 2019), May 2019, Mons, Belgique. pp.105-106. ⟨hal-02442023⟩
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