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.

Dans cet article, nous présentons notre contribution à la tâche de classification des émotions dans la parole dans le cadre de notre participation à la campagne d’évaluation Odyssey 2024. Nous proposons un système hybride qui tire parti à la fois des informations du signal audio et des informations sémantiques issues des transcriptions automatiques. Les résultats montrent que l’ajout de l’information sémantique permet de dépasser les systèmes uniquement audio.