Apprentissage profond pour l’analyse de la parole pathologique : étude comparative entre modèles CNN et à base de transformers - Université Toulouse - Jean Jaurès Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Apprentissage profond pour l’analyse de la parole pathologique : étude comparative entre modèles CNN et à base de transformers

Résumé

Les cancers des voies aérodigestives supérieures (VADS) ont un impact significatif sur la capacité des patients à s’exprimer, ce qui affecte leur qualité de vie. Les évaluations actuelles de la parole pathologique sont subjectives, justifiant le besoin de méthodes automatiques et objectives. Un modèle auto-supervisé basé sur Wav2Vec2 est proposé pour la classification de phonèmes chez les patients atteints de cancer des VADS, visant une amélioration des taux de bonne classification et une meilleure discrimination des caractéristiques phonétiques. Les impacts des paramètres d’affinage, des données de pré-entraînement, de la taille du modèle et des données d’affinage sont explorés. Nos résultats montrent que l’architecture Wav2Vec2 surpasse une approche basée sur un CNN, et montre une corrélation significative avec les mesures perceptives. Ce travail ouvre la voie à une meilleure compréhension de la parole pathologique, via une représentation auto-apprise de la parole, très pertinente pour des approches d’interprétation à destination des cliniciens.
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Dates et versions

hal-04623078 , version 1 (01-07-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04623078 , version 1

Citer

Malo Maisonneuve, Corinne Fredouille, Muriel Lalain, Alain Ghio, Virginie Woisard. Apprentissage profond pour l’analyse de la parole pathologique : étude comparative entre modèles CNN et à base de transformers. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.261-270. ⟨hal-04623078⟩

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