Abstract:
Notre travail concerne la classification automatique de la parole Pathologique (PP) par la méthode des arbres de décisions (AD) qui s’inscrit dans le cadre général des travaux visant à adapter les outils de traitement automatique de la Parole pour l’évaluation objective de la PP. Le but ciblé est la caractérisation automatique de la PP produite par des patients porteurs de fentes faciales, en vue de son exploitation dans le diagnostic, l'évaluation et la réhabilitation de ces patients dans un milieu hospitalier algérien. Pour cela, nous avons élaboré un corpus composé de mots comprenant le phonème emphatique [ṭ] combiné dans 1134 fichiers sonores avec la Voyelle Longue (VL) [ā] et dans 1167 fichiers sonores avec la Voyelle Courte (VC) [a]. Ce corpus a été enregistré par vingt-huit locuteurs opérés de fente palatine ou labio-palatine et un groupe témoin de cent trois (103) locuteurs sains. Au préalable, nous avons effectué une analyse acoustique afin d'extraire les traits pertinents (F0, F1, F2 et F3, E0, VOT, les durées [CV] et [V] de la voyelle subséquente, le degré de perturbation de F0 (Jitter), le degré de perturbation de l'intensité (Shimmer) et le HNR (Harmonics to Noise Ratio). Ensuite, un AD basé sur l'algorithme C4.5 a été appliqué afin de discriminer la PP par rapport à la Parole Normale (PN). Les résultats obtenus nous montrent que les AD s'adaptent bien à la reconnaissance et à la classification des PP. Cette méthode nous a permis d’avoir des taux de reconnaissance TR % appréciables des PP par rapport à la PN, pour le cas des [VL] 83 % et 75 % pour les [VC]. Notre travail pourra contribuer à la conduite de diagnostics automatiques, l'établissement de systèmes experts aboutissant à des taux appréciables d'identification des anomalies vocales et l'aide à la rééducation en Orthophonie.
