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Identification des indices acoustiques utilisés lors de la compréhension de la parole dégradée
There is today a broad consensus in the scientific community regarding the involvement of acoustic cues in speech perception. Up to now, however, the precise mechanisms underlying the transformation from continuous acoustic stream into discrete linguistic units remain largely undetermined. This is partly due to the lack of an effective method for identifying and characterizing the auditory primitives of speech. Since the earliest studies on the acousticâphonetic interface by the Haskins Laboratories in the 50âs, a number of approaches have been proposed; they are nevertheless inherently limited by the non-naturalness of the stimuli used, the constraints of the experimental apparatus, and the a priori knowledge needed. The present thesis aimed at introducing a new method capitalizing on the speech-in-noise situation for revealing the acoustic cues used by the listeners.As a first step, we adapted the Classification Image technique, developed in the visual domain, to a phoneme categorization task in noise. The technique relies on a Generalized Linear Model to link each participantâs response to the specific configuration of noise, on a trial-by-trail basis, thereby estimating the perceptual weighting of the different time-frequency regions for the decision. We illustrated the effectiveness of our Auditory Classification Image method through 2 examples: a /aba/-/ada/ categorization and a /da/-/ga/ categorization in context /al/ or /aÊ/. Our analysis confirmed that the F2 and F3 onsets were crucial for the tasks, as suggested in previous studies, but also revealed unexpected cues. In a second step, we relied on this new method to compare the results of musical experts (N=19) or dyslexics participants (N=18) to those of controls. This enabled us to explore the specificities of each groupâs listening strategies.All the results taken together show that the Auditory Classification Image method may be a more precise and more straightforward approach to investigate the mechanisms at work at the acoustic-phonetic interface.Bien quâil existe un large consensus de la communautĂ© scientifique quant au rĂŽle des indices acoustiques dans la comprĂ©hension de la parole, les mĂ©canismes exacts permettant la transformation dâun flux acoustique continu en unitĂ©s linguistiques Ă©lĂ©mentaires demeurent aujourdâhui largement mĂ©connus. Ceci est en partie dĂ» Ă lâabsence dâune mĂ©thodologie efficace pour lâidentification et la caractĂ©risation des primitives auditives de la parole. Depuis les premiĂšres Ă©tudes de lâinterface acoustico-phonĂ©tique par les Haskins Laboratories dans les annĂ©es 50, diffĂ©rentes approches ont Ă©tĂ© proposĂ©es ; cependant, toutes sont fondamentalement limitĂ©es par lâartificialitĂ© des stimuli utilisĂ©s, les contraintes du protocole expĂ©rimental et le poids des connaissances a priori nĂ©cessaires. Le prĂ©sent travail de thĂšse sâest intĂ©ressĂ© { la mise en oeuvre dâune nouvelle mĂ©thode tirant parti de la situation de comprĂ©hension de parole dĂ©gradĂ©e pour mettre en Ă©vidence les indices acoustiques utilisĂ©s par lâauditeur.Dans un premier temps, nous nous sommes appuyĂ©s sur la littĂ©rature dans le domaine visuel en adaptant la mĂ©thode des Images de Classification Ă une tĂąche auditive de catĂ©gorisation de phonĂšmes dans le bruit. En reliant la rĂ©ponse de lâauditeur { chaque essai Ă la configuration prĂ©cise du bruit lors de cet essai, au moyen dâun ModĂšle LinĂ©aire GĂ©nĂ©ralisĂ©, il est possible dâestimer le poids des diffĂ©rentes rĂ©gions temps-frĂ©quence dans la dĂ©cision. Nous avons illustrĂ© lâefficacitĂ© de notre mĂ©thode, appelĂ©e Image de Classification Auditive, Ă travers deux exemples : une catĂ©gorisation /aba/-/ada/, et une catĂ©gorisation /da/-/ga/ en contexte /al/ ou /aÊ/. Notre analyse a confirmĂ© lâimplication des attaques des formants F2 et F3, dĂ©jĂ suggĂ©rĂ©e par de prĂ©cĂ©dentes Ă©tudes, mais a Ă©galement permis de rĂ©vĂ©ler des indices inattendus. Dans un second temps, nous avons employĂ© cette technique pour comparer les rĂ©sultats de participants musiciens experts (N=19) ou dyslexiques (N=18) avec ceux de participants contrĂŽles. Ceci nous a permis dâĂ©tudier les spĂ©cificitĂ©s des stratĂ©gies dâĂ©coute de ces diffĂ©rents groupes.Lâensemble des rĂ©sultats suggĂšrent que les Images de Classification Auditives pourraient constituer une nouvelle approche, plus prĂ©cise et plus naturelle, pour explorer et dĂ©crire les mĂ©canismes { lâoeuvre au niveau de lâinterface acoustico-phonĂ©tique