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.

L’évaluation perceptive de la parole pathologique reste le standard dans la pratique clinique pour le diagnostic et le suivi des patients. De telles méthodes incluent plusieurs tâches telles que la lecture, la parole spontanée, le chant, les mots isolés, la voyelle tenue, etc. Dans ce contexte, les outils de traitement automatique de la parole ont montré leur pertinence dans l’évaluation de la qualité de parole ainsi que dans le cadre de la communication améliorée et alternative (CAA) pour les patients atteints de troubles de parole. Cependant, peu de travaux ont étudié l’utilisation de ces outils sur la parole spontanée. Ce papier examine le comportement d’un système de détection automatique d’anomalies au niveau phonème face à la parole dysarthrique lue et spontanée. Le comportement du système révèle une variabilité inter-pathologique à travers les styles de parole.

Perceptive evaluation of speech disorders is still the standard method in clinical practice for the diagnosing and the following of the condition progression of patients. Such methods include different tasks such as read speech, spontaneous speech, isolated words, sustained vowels, etc. In this context, automatic speech processing tools have proven pertinence in speech quality evaluation and assistive technology-based applications. Though, a very few studies have investigated the use of automatic tools on spontaneous speech. This paper investigates the behavior of an automatic phone-based anomaly detection system when applied on read and spontaneous French dysarthric speech. The behavior of the automatic tool reveals interesting inter-pathology differences across speech styles.

This paper presents the TYPALOC corpus of French Dysarthric and Healthy speech and the rationale underlying its constitution. The objective is to compare phonetic variation in the speech of dysarthric vs. healthy speakers in different speech conditions (read and unprepared speech). More precisely, we aim to compare the extent, types and location of phonetic variation within these different populations and speech conditions. The TYPALOC corpus is constituted of a selection of 28 dysarthric patients (three different pathologies) and of 12 healthy control speakers recorded while reading the same text and in a more natural continuous speech condition. Each audio signal has been segmented into Inter-Pausal Units. Then, the corpus has been manually transcribed and automatically aligned. The alignment has been corrected by an expert phonetician. Moreover, the corpus benefits from an automatic syllabification and an Automatic Detection of Acoustic Phone-Based Anomalies. Finally, in order to interpret phonetic variations due to pathologies, a perceptual evaluation of each patient has been conducted. Quantitative data are provided at the end of the paper.