DAHMANI Habiba2023-03-272023-03-272015https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2416L’objectif de la thèse est le développement d’un analyseur acoustique prosodique de la parole pathologique. Peu d’études ont été consacrées à l’aspect rythmique de la parole pathologique spécialement l’aphasique. De façon générale, la parole pathologique arabe et particulièrement celle portant sur le dialectal reste l’un des domaines de recherche rarement exploré. Dans le cadre de ce travail, nous proposons une approche pour la reconnaissance et la classification de la parole pathologique permettant également de caractériser efficacement les différentes catégories de sévérité de la dysarthrie et de l’aphasie en prenant comme référence la parole normale (saine). Des expériences préliminaires ont montré la capacité des paramètres rythmiques (proposés récemment dans le domaine d’identification des langues) de bien discriminer la parole pathologique de la parole normale et aussi d’identifier les différents niveaux de sévérité de la parole pathologique. Pour la validation, les expériences sont menées sur la langue anglaise américaine qui est le substrat de la base de donnée dysarthrique Nemours et le dialecte arabe de l’est algérien à travers la base de données ADAD (Algerian Dialectal Aphasic Database) que nous avons collecté auprès des patients aphasiques des deux établissements hospitaliers spécialisés (EHS) de Ras-Elma de Sétif et de Seraidi d’Annaba. Notons que les résultats de la segmentation voisée / non voisée et voyelle / consonne que nous avons utilisés pour analyser le corpus du dialecte algérien sont très encourageants. Enfin, les résultats des expériences de la reconnaissance et de la classification utilisant les paramètres rythmiques et les autres paramètres prosodiques comme entrées des divers classifieurs automatiques étaient également très satisfaisants. Les expériences que nous avons menées ont démontré que le rythme est un paramètre acoustique pertinent pour caractériser efficacement la parole pathologique.frThesis