Étude des paramètres de variation des mesures aérodynamiques et acoustiques dans la parole normale et parkinsonienne chez les femmes

Study of variation parameters of aerodynamic and acoustic measurements in normal and Parkinsonian speech among women

• Auteur / Autrice : Clara Ponchard
• Direction : Didier Demolin, Lise Crevier-Buchman
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Phonétique, phonologie et sciences de la parole
• Date : Inscription en doctorat le 24/09/2019; Soutenance le 05/09/2023
• Etablissement(s) : Paris 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences du langage (Paris ; 2019-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de phonétique et phonologie (Paris)

Mots clés

Mots clés libres

Maladie de Parkinson

Dysarthrie

Femmes

Aérodynamique

Acoustique

Vieillissement

Consonnes occlusives

Tal

Parkinson's disease

Dysarthria

Women

Aerodynamics

Acoustics

Aging

Stop consonants

Nlp

Résumé

Cette thèse porte sur les troubles de la parole qui se manifestent chez les femmes atteintes de la maladie de Parkinson. Nous avons choisi de nous concentrer sur une population féminine car, bien que les femmes atteintes de la maladie de Parkinson représentent une part importante de la population, les études prenant en compte le sexe féminin comme une variable cruciale sont fortement sous-représentées. De plus, les mesures aérodynamiques sont rarement exploitées. Ces constats ont motivé cette recherche en soulignant la nécessité d'une description objective, quantifiée et détaillée de la voix parkinsonienne. Pour cela, nous avons réalisé une évaluation instrumentale multiparamétrique sur un corpus de 74 femmes, dont 37 femmes parkinsoniennes et 37 témoins, appariées par âge. Notre recherche se distingue par (1) l'élaboration d'un cadre conceptuel et méthodologique pour le traitement de la parole normale et dysarthrique, en utilisant une approche innovante pour segmenter et mesurer automatiquement les données aérodynamiques et acoustiques ; (2) la mise en place d'une étude multiparamétrique qui intègre des mesures acoustiques et aérodynamiques, et qui explore la relation entre la pression sous-glottique et la fréquence fondamentale ; (3) l'élaboration d'un modèle de production normale afin d'identifier les déviances spécifiques à la parole parkinsonienne ; (4) l'identification des sources de variation des paramètres aérodynamiques et acoustiques, tels que les effets du vieillissement ou de la prise de mesure ; et (5) la détection des caractéristiques les plus altérées et des mesures les plus performantes pour discriminer la parole parkinsonienne via une analyse multiparamétrique et une tâche de classification automatique des marqueurs vocaux.

This thesis focuses on the speech disorders that occur in women suffering from Parkinson's disease, known as hypokinetic dysarthria. We chose to focus on a female population because, although women with Parkinson's disease represent a significant portion of the population, studies that consider gender as a crucial variable are strongly underrepresented. Moreover, aerodynamic measures, although more difficult to acquire and automatically process than acoustic measures, are rarely exploited. These observations motivated this research, highlighting the need of an objective, quantified, and detailed description of the voice of women with Parkinson's disease. To this end, we carried out a multiparametric instrumental evaluation on a corpus of 74 women, including 37 with Parkinson's and 37 controls, matched according to their age. Our research stands out by (1) the development of a conceptual and methodological framework for the processing of normal and dysarthric speech, using an innovative approach to segment and automatically measure aerodynamic and acoustic data; (2) the implementation of a multiparametric study that integrates acoustic and aerodynamic measurements, and explores the relationship between subglottal pressure and fundamental frequency; (3) the establishment of a normal production model to identify deviations specific to Parkinsonian speech; (4) the identification of sources of variation in aerodynamic and acoustic parameters, such as the effects of aging or the measurement process; and (5) the detection of the most altered features and the most effective measurements to discriminate Parkinsonian speech through a multiparametric analysis and an automatic classification task of vocal markers.