Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La voix est un des outils les plus prometteurs de la médecine numérique, et en particulier du suivi de patients souffrant de maladies neuropsychiatriques chroniques à domicile. La somnolence en particulier est un construit multiple qui représente un problème de santé publique. La conception de marqueurs vocaux de la somnolence nécessite l’élaboration d’un corpus qui se concentre ici sur une mesure clinique de la propension à l’endormissement diurne. Les marqueurs proposés mesurent deux dimensions de l’impact de la somnolence sur la voix : d’une part des marqueurs acoustiques, d’autre part les erreurs de lecture et leur automatisation à travers les erreurs faites par des systèmes de reconnaissance automatique de la parole.
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Voice is one of the most promising tools in digital medicine, and in particular in the at-home monitoring of patients with chronic neuropsychiatric diseases. Sleepiness in particular is a multiple construct that represents a public health problem. The design of speech markers of sleepiness requires the development of a corpus, which focuses here on a clinical measure of daytime sleep propensity. The proposed markers measure two dimensions of the impact of sleepiness on voice: on the one hand, acoustic markers; on the other hand, reading errors and their automation through errors made by automatic speech recognition systems.
Auteur(s)
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Vincent MARTIN : Ingénieur ENSEA en électronique des systèmes multimédia, docteur en informatique - LaBRI, université de Bordeaux, CNRS UMR 5800, Bordeaux INP, Talence, France - SANPSY, université de Bordeaux, CNRS UMR 6033, CHU de Bordeaux, Bordeaux, France
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Jean-Luc ROUAS : Chargé de recherche, CNRS - LaBRI, université de Bordeaux, CNRS UMR 5800, Bordeaux INP, Talence, France
INTRODUCTION
Notre voix est un outil permettant, avec les systèmes adéquats, de détecter de très nombreuses pathologies et de renseigner de manière précise l’état de santé du locuteur. Facilement implémentable en conditions réelles, de manière abordable et robuste à des conditions bruitées, la voix est un outil très attrayant pour la médecine numérique de demain.
Une des applications les plus prometteuses de l’utilisation de la voix est le suivi à domicile des patients souffrant de troubles neuropsychiatriques. Grâce à une application smartphone, il est maintenant possible de collecter des données de manière régulière, en conditions réelles, et d’adapter de manière dynamique les informations collectées.
Parmi les troubles neuropsychiatriques les plus répandus dans la population générale, les troubles du sommeil se traduisent souvent par une somnolence diurne excessive (SDE), qui est à la fois une forte cause d’accidents de la route et un facteur de risque pour les pathologies cardiovasculaires et psychiatriques.
S’il est normal d’être somnolent à certains moments de la journée (avant le coucher par exemple), la somnolence devient pathologique lorsqu’elle devient chronique et interfère avec la vie courante des personnes.
Les mécanismes à l’origine de la plainte de SDE sont souvent explorés par les médecins spécialistes à l’aide d’un test itératif de latence d’endormissement (TILE), qui nécessite deux nuits et une journée complète d’hospitalisation, représentant un coût pour la sécurité sociale de 1 500 € et mobilisant du personnel qualifié.
Remplacer ce test médical par une application basée sur la voix présente donc à la fois un intérêt financier et humain, tout en permettant d’ouvrir de nouvelles perspectives de diagnostic et de soin.
Cet article présente ainsi la collaboration de chercheurs issus du domaine de l’intelligence artificielle et de la neuropsychiatrie pour mettre au point des biomarqueurs vocaux de la SDE, avec comme but final leur implémentation au sein d’un médecin virtuel.
Points clés
Domaine : techniques d’analyse de la voix
Degré de diffusion de la technologie : émergence
Technologies impliquées : extraction de paramètres acoustiques, reconnaissance automatique de la parole
L'expertise technique et scientifique de référence
KEYWORDS
sleepiness | voice | acoustic features | automatic speech recognition systems
DOI (Digital Object Identifier)
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Les erreurs de lecture et leur automatisation
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3. Marqueurs acoustiques de la voix
Les marqueurs vocaux les plus utilisés dans l’étude de l’influence des pathologies sur la voix sont des descripteurs acoustiques, de qualité de la voix.
Le logiciel le plus répandu pour les extraire est openSMILE qui permet d’extraire plus de 6 000 caractéristiques différentes à partir d’un enregistrement vocal.
Le principal inconvénient de l’utilisation de cette boîte à outils est le manque d’explicabilité des très nombreux paramètres proposés.
Notre démarche est, au contraire, de concevoir un faible nombre de marqueurs, explicables et validés par des médecins du sommeil, non spécialistes de la voix ou du traitement du signal.
Pour cela, nous concevons notre propre ensemble de marqueurs acoustiques.
3.1 Durée des parties voisées et vocaliques
Un premier descripteur du signal vocal acoustique est la durée et le ratio de parties voisées, c’est-à-dire de parties du signal ayant un contenu harmonique organisé, et sur lequel il est possible de calculer la fréquence fondamentale et les harmoniques. Ces descripteurs sont extraits grâce au logiciel Snack .
De même, nous extrayons de manière automatique les parties vocaliques – c’est-à-dire les parties correspondant à une voyelle de la langue française – grâce à un algorithme de détection des segments vocaliques inspiré de l’article .
Dans la suite, les marqueurs proposés...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - PULIDO (M.L.B.), HERNÁNDEZ (J.B.A.), BALLESTER (M.Á.F.), GONZÁLEZ (C.M.T.), MEKYSKA (J.), SMÉKAL (Z.) - Alzheimer’s disease and automatic speech analysis : A review. - Expert Systems with Applications, vol. 150, p. 113213, DOI : 10.1016/j.eswa.2020.113213 (2020).
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(2) - CHIARAMONTE (R.), BONFIGLIO (M.) - Acoustic analysis of voice in Parkinson’s disease : a systematic review of voice disability and meta-analysis of studies. - Rev. Neurol., vol. 70, n° 11, p. 393-405, DOI : 10.33588/rn.7011.2019414 (2020).
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(3) - LOW (D.M.), BENTLEY (K.H.), GHOSH (S.S.) - Automated assessment of psychiatric disorders using speech : A systematic review. - Laryngoscope Investigative Otolaryngology, vol. 5, n° 1, p. 96-116, DOI : 10.1002/lio2.354 (2020).
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(4) - PHILIP (P.) et al - Virtual human as a new diagnostic tool, a proof of concept study in the field of major depressive disorders. - Sci. Rep., vol. 7, n° 1, p. 426-456, DOI : 10.1038/srep42656 (2017).
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(5) - Ministère de l’Intérieur - La...
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