Sur l'utilisation de la reconnaissance automatique de la parole pour l'aide au diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et l'AMS

Imed Laaridh (1) , Julie Mauclair (1)

1 IRIT-SAMoVA - Équipe Structuration, Analyse et MOdélisation de documents Vidéo et Audio

Cet article présente une étude concernant l’apport du traitement automatique de la parole dans le cadre du diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et l’AMS (Atrophie Multi-Systématisée). Nous proposons des outils de reconnaissance automatique de la parole pour évaluer le potentiel d’indicateurs de la parole dysarthrique caractérisant ces deux pathologies. Dans ce cadre, un corpus de parole pathologique (projet ANR Voice4PD-MSA) a été enregistré au sein des Centres Hospitaliers Universitaires (CHU) de Toulouse et Bordeaux. Les locuteurs sont des patients atteints de stades précoces de la maladie de Parkinson et d’AMS ainsi que des locuteurs témoins. Des mesures automatiques caractérisant la qualité de la reconnaissance automatique de la parole ainsi que la prosodie des patients ont montré un intérêt pour la caractérisation des pathologies étudiées et peuvent être considérées comme un outil potentiel pour l’aide à leur diagnostic différentiel.

Mots clés: diagnostic différentiel; aide au diagnostique.; parole pathologique; Dysarthrie; traitement automatique de la parole

Domaines: Informatique et langage [cs.CL]

Imed Laaridh, Julie Mauclair. Sur l'utilisation de la reconnaissance automatique de la parole pour l'aide au diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et l'AMS. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, 2020, Nancy, France. pp.299-307. ⟨hal-02798552v3⟩