Production de parole et contrôle prédictif des mouvements de la langue par le cerveau

Speech and predictive control of tongue movements by the brain

• Auteur / Autrice : Ny tsiky Rakotomalala
• Direction : Pascal Perrier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : MBS - Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : PCMD

Mots clés

Mots clés libres

Planification motrice

Modèles Internes

Contrôle feedforward

Perturbations motrices en ligne

Contrôle moteur de la parole

Contrôleur Feedback Optimal

Feedforward control

Optimal feedback controller

Speech motor control

Motor planification

Internal models

Résumé

Il s'agit de développer un modèle de contrôle de la production de la parole qui intègre à la fois un modèle de planification motrice, déjà développé, et un modèle d'exécution motrice prenant en compte l'état instantané du système de production pour monitorer la production de la tâche et éventuellement replanifier la séquence, si les buts recherchés risquent de ne pas être atteints, par exemple à cause d'une perturbation apparue en cours d'exécution. La méthodologie repose sur la prise en compte d'une prédiction des retours sensoriels par un modèle interne dynamique décrivant les relations temporelles entre commandes motrices et retours somatosensoriel et auditif. Deux modèles de contrôle moteur de la parole seront alors comparés et évalués : (1) un modèle où planification motrice et contrôle/correction de l'exécution sont intégrés au sein d'un contrôleur feedback optimal qui estime à tout instant l'état du système à partir de la combinaison des retours sensoriels prédits et des retours réels, retardés et bruités ; (2) un modèle où la planification motrice, dans la ligne du modèle actuel GEPPETO de Gipsa-lab, sélectionne des commandes motrices optimales à des cibles reliées aux phonèmes à produire, puis contrôle et corrige l'exécution essentiellement sur la base des retours sensoriels prédits.

We aim to develop a speech production control model integrating both a motion planning model, which has already been developped, and a novel motor execution model, taking into account the instantaneous state of the production system in order to monitor the task execution and potentially to re-plan the sequence if the desired goals would not be reached following, for instance, a disturbance that has appeared during the execution. The methodology is based on the prediction of sensory feedbacks with a dynamical internal model describing the temporal relationships between motor commands and somatosensory and auditory feedback. Two models of speech motor control will then be compared and evaluated: (1) a model where motor planning and control/correction of motor execution are integrated within an optimal feedback controller that estimates the state of the system on line at each time from the combination of predicted sensory feedbacks and actual, delayed and noisy, feedback; (2) a model where the motor planning, in line with the current GEPPETO model of Gipsa-lab, selects optimal motor commands at targets related to the phonemes to be produced, and then controls and corrects the execution essentially on the basis of the predicted sensory feedback.