@inproceedings{quintas-etal-2024-les,
title = "Les repr{\'e}sentations de locuteurs pour pr{\'e}dire l{'}intelligibilit{\'e} de la parole lors de conversations m{\'e}dicales",
author = "Quintas, Sebastiao and
Balaguer, Mathieu and
Mauclair, Julie and
Woisard, Virginie and
Pinquier, Julien",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes des 35{\`e}mes Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-jep.11",
pages = "102--111",
abstract = "Dans le contexte des troubles de la parole, l{'}une des t{\^a}ches du th{\'e}rapeute est de d{\'e}finir l{'}intelligibilit{\'e} de la parole du patient. Les syst{\`e}mes automatiques peuvent aider dans cette t{\^a}che, mais dans la plupart des cas, ils sont entra{\^\i}n{\'e}s dans des environnements sp{\'e}cifiques et contr{\^o}l{\'e}s, avec des conditions propres qui ne refl{\`e}tent pas un environnement m{\'e}dical. Dans cet article, nous d{\'e}veloppons un syst{\`e}me automatique qui pr{\'e}dit l{'}intelligibilit{\'e} de la parole {\`a} partir de donn{\'e}es provennant de patients ayant un cancer de la t{\^e}te et du cou obtenues dans des conditions cliniques. Ce syst{\`e}me repose sur des repr{\'e}sentations de locuteurs entra{\^\i}n{\'e}es selon une m{\'e}thodologie multi-t{\^a}ches pour pr{\'e}dire simultan{\'e}ment l{'}intelligibilit{\'e} de la parole et la s{\'e}v{\'e}rit{\'e} des troubles de la parole. Il atteint une corr{\'e}lation allant jusqu{'}{\`a} 0,891 pour une t{\^a}che de lecture. De plus, il affiche des r{\'e}sultats prometteurs sur de la parole spontan{\'e}e, qui est une t{\^a}che plus {\'e}cologique mais sous-{\'e}tudi{\'e}e et pourtant essentielle pour un d{\'e}ploiement direct d{'}un syst{\`e}me automatique dans un environnement hospitalier.",
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<title>Les représentations de locuteurs pour prédire l’intelligibilité de la parole lors de conversations médicales</title>
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<abstract>Dans le contexte des troubles de la parole, l’une des tâches du thérapeute est de définir l’intelligibilité de la parole du patient. Les systèmes automatiques peuvent aider dans cette tâche, mais dans la plupart des cas, ils sont entraînés dans des environnements spécifiques et contrôlés, avec des conditions propres qui ne reflètent pas un environnement médical. Dans cet article, nous développons un système automatique qui prédit l’intelligibilité de la parole à partir de données provennant de patients ayant un cancer de la tête et du cou obtenues dans des conditions cliniques. Ce système repose sur des représentations de locuteurs entraînées selon une méthodologie multi-tâches pour prédire simultanément l’intelligibilité de la parole et la sévérité des troubles de la parole. Il atteint une corrélation allant jusqu’à 0,891 pour une tâche de lecture. De plus, il affiche des résultats prometteurs sur de la parole spontanée, qui est une tâche plus écologique mais sous-étudiée et pourtant essentielle pour un déploiement direct d’un système automatique dans un environnement hospitalier.</abstract>
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%X Dans le contexte des troubles de la parole, l’une des tâches du thérapeute est de définir l’intelligibilité de la parole du patient. Les systèmes automatiques peuvent aider dans cette tâche, mais dans la plupart des cas, ils sont entraînés dans des environnements spécifiques et contrôlés, avec des conditions propres qui ne reflètent pas un environnement médical. Dans cet article, nous développons un système automatique qui prédit l’intelligibilité de la parole à partir de données provennant de patients ayant un cancer de la tête et du cou obtenues dans des conditions cliniques. Ce système repose sur des représentations de locuteurs entraînées selon une méthodologie multi-tâches pour prédire simultanément l’intelligibilité de la parole et la sévérité des troubles de la parole. Il atteint une corrélation allant jusqu’à 0,891 pour une tâche de lecture. De plus, il affiche des résultats prometteurs sur de la parole spontanée, qui est une tâche plus écologique mais sous-étudiée et pourtant essentielle pour un déploiement direct d’un système automatique dans un environnement hospitalier.
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Markdown (Informal)
[Les représentations de locuteurs pour prédire l’intelligibilité de la parole lors de conversations médicales](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-jep.11) (Quintas et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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