Classification de phonèmes à base d’apprentissage profond-Projection dans un contexte de parole dégradée

摘要: Les mesures perceptives restent la méthode la plus courante pour évaluer les troubles de parole en pratique clinique. Leur subjectivité en terme de reproductibilité ainsi que leur manque d'interprétation (ex. la localisation des altérations) motivent le développement d’outils d'évaluation objectifs. La littérature propose de nombreux travaux sur l’évaluation objective de la sévérité/intelligibilité, la détection automatique de troubles de la parole ou leur classification [1][2][3]. Nous proposons ici d’étudier un système basé sur des réseaux de neurones profonds pour une tâche de classification automatique de phonèmes [4]. Ce travail est la première étape d'un projet à long terme, qui vise à déterminer les unités linguistiques contribuant au maintien ou à la perte de l'intelligibilité chez des patients atteints de troubles de la parole. L’intérêt porté aux systèmes neuronaux repose sur les performances démontrées en traitement de la parole, mais, également, sur la volonté de voir ces systèmes neuronaux autrement qu’une simple «boîte noire». Il devient important aujourd’hui de comprendre et expliquer le fonctionnement de ces systèmes et leurs