Détection de la nasalité du locuteur à partir de réseaux de neurones convolutifs et validation par des données aérodynamiques
Lila Kim, Cedric Gendrot, Amélie Elmerich, Angelique Amelot, Shinji Maeda
Résumé : Ce travail se positionne dans le domaine de la recherche d'informations sur le locuteur, reconnue comme une des tâches inhérentes au traitement automatique de la parole. A partir d'un nouveau masque pneumotachographe acoustiquement transparent, nous avons enregistré simultanément des données aérodynamiques (débit d'air oral et nasal) et acoustiques pour 6 locuteurs masculins français, impliquant des consonnes et voyelles orales et nasales sur des logatomes. Un CNN entraîné sur d'autres corpus acoustiques en français a été testé sur les données recueillies à partir du masque pour la distinction de nasalité phonémique, avec une classification correcte de 88\% en moyenne. Nous avons comparé ces résultats CNN avec les débit d'air nasal et oral captés par le masque afin de quantifier la nasalité présente par locuteur. Les résultats montrent une corrélation significative entre les erreurs produites par le CNN et des distinctions moins nettes de débit d'air du masque entre nasales et orales.
Mots clés : CNN, RI, nasalité, caractérisation des locuteurs, aérodynamique