Sébastien Christian 1, Pierre-Olivier Vedrine1,2
1 Unité de Phoniatrie, Service ORL, Centre Hospitalier Général, Cannes
2 Unité de Phoniatrie, Service ORL, Centre Hospitalier Princesse Grace, Monaco
christian.ortho@wanadoo.fr
Objectifs
Le signal vocal se prête, comme toute donnée numérisable, à la compression. La compression met en œuvre une succession d’algorithmes cherchant à identifier automatiquement des patterns à toutes les échelles afin de les utiliser pour réduire la description des données. Les inférences statistiques à travers la compression de données, utilisées jusque là pour la catégorisation des génomes ou la reconnaissance d’auteurs (R.Cilibrasi 1995) par exemple peuvent être utilisées pour comparer une nouvelle voix aux voix déjà connues porteuses de pathologies identifiées.
Matériel et Méthodes
Nous avons ainsi utilisé la base de donnée constituée par les patients se présentant à la consultation spécialisée de la voix (112 patients à ce jour) pour établir des cartographies utilisant les distances normalisées de compression et une technique de génération de graphes 2D utilisant ces distances dans le cadre d’un modèle élastique optimisant toutes les contraintes, modèle issu de la théorie des graphes (voir G. Tollis, G.Battista, P.Eade, R.Tamassia 2007) en utilisant le logiciel GraphViz.
Résultats
La voix de chaque nouveau patient est ainsi analysée, sur émission d’un [a] tenu puis sur une phrase type par le système, qui propose une localisation de cette production par rapport aux cas connus par similarité des caractéristiques des pré-analyses vocales (contour prosodique, spectre et portrait de phase), offrant ainsi des pistes de recherches étiologiques. Si la théorie sous-jacente est complexe, la compréhension de l’action du système et l’utilisation pratique des résultats est simple et accessible à tous.
Conclusions
Notre étude se concentre maintenant sur l’affinage du pré-traitement systématique à apporter à l’onde brute pour optimiser la cohérence du graphe, testée par injection de cas dont la pathologie est connue. Les cartographies déjà éditées montrent que cet outil est, bien qu’encore imparfait, un remarquable générateur de taxonomie, sans base de connaissance préalable nécessaire, rapide et peu coûteux, et qu’il pourrait aisément trouver sa place dans l’arsenal des outils d’aide au diagnostic des praticiens.