Abstract:
Dans ce travail, nous proposons deux méthodes d’évaluation objective de la qualité de la voix pathologique : la
première est basée sur une analyse acoustique, la seconde méthode est une évaluation par un système de détection
automatique des voix pathologiques à base de Réseaux Neurones Récurrents. Nous avons choisi pour cela deux
pathologies à traiter : une Paralysie Laryngée Unilatérale (PLU) et une Laryngectomie Totale (LT) au niveau des
services ORL des hôpitaux de Bab El Oued et Beni Messous-Alger.
Les paramètres acoustiques choisis pour cette étude sont : la fréquence fondamentale moyenne Fo, les formants,
l’intensité, le Coefficient de la Variation de Fo, le pourcentage de voisement, le jitter, le Shimmer, HPR, Breathy
Voice (H1-H2), CPP, ainsi que le Rapport de l’énergie du spectre Harmonique et celle du spectre de Bruit (HNR).
Pour les paramètres aérodynamiques, nous avons utilisé le Temps Maximal de Phonation (TMP).
L’étude des résultats obtenus durant la phase de rééducation montre une forte corrélation des paramètres
acoustiques entre les voix pathologiques et celles de la norme de référence. Ces résultats sont confirmés par le taux
de précision très acceptable par notre système neuronal de détection (88.65% et 78.94 pour la PRU et la LT).
L’utilisation exclusive et abusive de l'ouïe pour évaluer l'effet de la rééducation vocale dans le milieu hospitalier
algérien reste insuffisante. Il est important de corréler les données perceptives avec les mesures acoustiques
interprétées, de façon à pouvoir élaborer une plateforme thérapeutique pour une prise en charge efficace et objective
de la pathologie de la voix.
La combinaison des deux méthodes acoustique et neuronale dans le développement d’une application
informatique, permet à l’orthophoniste rééducateur d’évaluer automatiquement et objectivement le processus de
rééducation au cours du temps.
