Les représentations de locuteurs pour prédire l’intelligibilité de la parole lors de conversations médicales - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Les représentations de locuteurs pour prédire l’intelligibilité de la parole lors de conversations médicales

Résumé

Dans le contexte des troubles de la parole, l’une des tâches du thérapeute est de définir l’intelligibilité de la parole du patient. Les systèmes automatiques peuvent aider dans cette tâche, mais dans la plupart des cas, ils sont entraînés dans des environnements spécifiques et contrôlés, avec des conditions propres qui ne reflètent pas un environnement médical. Dans cet article, nous développons un système automatique qui prédit l’intelligibilité de la parole à partir de données provennant de patients ayant un cancer de la tête et du cou obtenues dans des conditions cliniques. Ce système repose sur des représentations de locuteurs entraînées selon une méthodologie multi-tâches pour prédire simultanément l’intelligibilité de la parole et la sévérité des troubles de la parole. Il atteint une corrélation allant jusqu’à 0,891 pour une tâche de lecture. De plus, il affiche des résultats prometteurs sur de la parole spontanée, qui est une tâche plus écologique mais sous-étudiée et pourtant essentielle pour un déploiement direct d’un système automatique dans un environnement hospitalier.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04623063 , version 1 (25-06-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623063 , version 1

Citer

Sebastião Quintas, Mathieu Balaguer, Julie Mauclair, Virginie Woisard, Julien Pinquier. Les représentations de locuteurs pour prédire l’intelligibilité de la parole lors de conversations médicales. Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. Actes des 35èmes Journées d'Études sur la Parole, Jul 2024, Toulouse, France. pp.102-111. ⟨hal-04623063⟩
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