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Didacticiel clinique quant à l’impact de la diversité de la dysarthrie sur la reconnaissance vocale automatique

Plusieurs chercheurs aux Etats-Unis souhaitent contribuer à l’amélioration de la reconnaissance vocale automatique (ASR), déficitaire en cas de dysarthrie. L ‘ASR permet d’améliorer l’accessibilité et la communication.

La reconnaissance vocale automatique

Automatic Speech Recognition (ASR) en anglais correspond à la reconnaissance automatique de la parole. Il s’agit d’une technique informatique permettant de transcrire la voix captée dans un microphone en un texte écrit ou de commander à la voix.

Citons par exemple la dictée vocale sous iOS et Androïd, SpeechTexter sous Google Chrome, le logiciel Dragon, l’application Siri, l’application Cortana

Faciliter le développement des systèmes ASR

Efficace quand la parole est efficiente, l’ASR faiblit voire ne fonctionne pas en cas d’altération de la parole comme la dysarthrie.

L’article étudié propose de caractériser la diversité de la dysarthrie afin de “faciliter le développement de systèmes ASR robustes pour la parole dysarthrique en utilisant les connaissances cliniques. Comprendre la diversité de la dysarthrie du point de vue clinique et comment cette diversité peut avoir un impact sur les performances de la RSA pourrait aider à (1) optimiser les stratégies de collecte de données pour minimiser les biais ; (2) assurer des ensembles de formation ASR représentatifs ; et (3) améliorer la généralisation de l’ASR pour les locuteurs difficiles à reconnaître.”

La diversité de la dysartrie

Différents critères existent pour classer la dysarthrie :

  • critères de sévérité
  • critères moteurs de Darley et al
  • déficience des sous-systèmes de la parole, variabilité intra-locuteur due au type de maladie motrice, à la progression de la maladie, à la fatigue et à l’utilisation de médicaments
  • modèles phonémiques