https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/6 Sat, 04 Apr 2026 13:02:50 GMT 2026-04-04T13:02:50Z https://oskar-bordeaux.fr:443/bitstream/id/d7739479-2c8b-46d7-b7ac-4128f1fa0443/ https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/6 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/206679 GALVEZ, Paul; D’INCAU, Emmanuel; TAILLARD, Jacques; P. MARTIN, Vincent; CARRA, Maria Clotilde; FENELON, Mathilde; CHUY, Virginie; COELHO, Julien; PHILIP, Pierre; MICOULAUD-FRANCHI, Jean-Arthur Tue, 22 Apr 2025 00:00:00 GMT https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/206679 2025-04-22T00:00:00Z https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/205664 MARTIN, Vincent P.; ROUAS, Jean-Luc Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/205664 2024-01-01T00:00:00Z https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201027 COELHO, Julien; SANCHEZ-ORTUÑO, Maria Montserrat; P. MARTIN, Vincent; GAULD, Christophe; RICHAUD, Alexandre; LOPEZ, Régis; PELOU, Marie; ABI-SAAB, Poeiti; PHILIP, Pierre; GEOFFROY, Pierre-Alexis; PALAGINI, Laura; MICOULAUD-FRANCHI, Jean-Arthur Fri, 01 Dec 2023 00:00:00 GMT https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201027 2023-12-01T00:00:00Z https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201025 Détection automatique des schwas chez des patients hypersomnolents BEAUMARD, Colleen; P. MARTIN, Vincent; WU, Yaru; ROUAS, Jean-Luc; PHILIP, Pierre Contributions • Analyse du comportement phonologique de patients hypersomnolents • Système de reconnaissance automatique des phonèmes d’intérêt ( performant et robuste à la somnolence 1. Corpus 2. Annotation manuelle 3. Systèmes de RAP 4. Résultats 5. Conclusion https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201025 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201024 Quel est l'impact de la somnolence sur le comportement phonologique de patients hypersomnolents ? BEAUMARD, Colleen; MARTIN, V; WU, Yaru; ROUAS, J-L; PHILIP, P En utilisant un système automatique de détection de phonèmes pour compter les occurrences de variantes du « e » sur le corpus TILE (132 patients hypersomnolents), nous avons montré que la somnolence subjective à court-terme impacte le nombre de /eu/ et de e prononcés par les patients.Nous voulons déterminer si la somnolence interfère avec la prononciation des phonèmes en français. Pour cela, nous étudions /ə/ et étendons nos résultats à deux phonèmes proches (/eu/ et /oe/) et leur combinaison e.Nous travaillons avec le corpus TILE, contenant les enregistrements vocaux de 132 patients effectuant un Test Itératif de Latence d’Endormissement. Ils sont enregistrés avant chaque opportunité de sieste en train de lire un texte différent à haute voix. Avant chaque lecture, les patients ont rempli une échelle de somnolence de Karolinska (KSS) mesurant leur somnolence subjective instantanée. Chaque texte a été transcrit phonétiquement grâce à un lexique contenant les prononciations standards. Le nombre attendu des phonèmes a été extrait des textes. Une estimation de leur nombre prononcé dans chaque enregistrement a été extraite avec un modèle de reconnaissance automatique de phonèmes. Nous avons enfin calculé quatre ANOVA multivariées à mesures répétées pour expliquer la différence absolue entre le nombre détecté et le nombre attendu grâce au score à la KSS et à la latence d’endormissement.Les variations inter-locuteurs des phonèmes ne sont pas expliquées par la somnolence. Les variations intra-locuteur du /eu/ et de e sont significativement expliquées par les variations de la KSS (resp. p La somnolence subjective à court-terme impacte le comportement phonologique des patients hypersomnolents. L’estimation des phonèmes pourrait permettre la détection automatique de la somnolence. Nos prochains travaux se concentreront sur la parole spontanée. https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201024 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201022 Somnolence et schwas. La somnolence influence-t-elle la production des schwas chez les patients hypersomniaques ? BEAUMARD, Colleen; P. MARTIN, Vincent; WU, Yaru; ROUAS, Jean-Luc; PHILIP, Pierre Dans cette étude préliminaire, nous avons étudié le lien entre la somnolence de patients hypersomniaques et la production de schwas par ces mêmes patients lors d'une lecture de texte. Notre corpus est un sous-corpus du corpus TILE contenant 20 patients et 100 enregistrements de lecture à voix haute du Petit Prince (A. de Saint-Exupéry) avec des mesures de la somnolence subjective (ESS, KSS) et physiologique (latence d'endormissement). Six descripteurs sur les schwas ont été extraits de l'annotation manuelle des enregistrements audios. Une analyse statistique (ANOVA multivariée à mesures répétées et corrélation de Spearman) ainsi qu'une classification binaire automatique (somnolent versus non somnolent) sur deux types de somnolence (à court-terme et à long-terme). Les résultats indiquent un potentiel lien entre la somnolence des patients considérés et la production de schwas. https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201022 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201021 BEAUMARD, Colleen; P. MARTIN, Vincent; ROUAS, Jean-Luc; WU, Yaru; PHILIP, Pierre https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201021 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200972 Le nombre de schwas détecté automatiquement est-il un indicateur de l’état de somnolence chez des patients hypersomniaques ? BEAUMARD, Colleen; P. MARTIN, Vincent; WU, Yaru; ROUAS, Jean-Luc; PHILIP, Pierre 1. Contexte2. Méthode3. Résultats4. Conclusion5. Perspectives https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200972 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200964 Détection automatique des schwas chez des patients hypersomniaques français BEAUMARD, Colleen; MARTIN, Vincent P.; WU, Yaru; ROUAS, Jean-Luc; PHILIP, Pierre La somnolence excessive est associée à diverses maladies et impacte la vie quotidienne et professionnelle. L'utilisation de la voix en conditions écologiques peut aider les médecins à la surveiller. La détection du schwa, voyelle optionnelle, par un système de Reconnaissance Automatique de la Parole peut être liée à la somnolence. Nous avons annoté un corpus de parole lue en français par des patients hypersomniaques et appliqué un système de Reconnaissance Automatique de la Parole sur les échantillons audio. https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200964 https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200607 MALLICK, Rupayan; BENOIS PINEAU, Jenny; ZEMMARI, Akka; GUERDA, Kamel; MANSENCAL, Boris; AMIEVA, Helene; MIDDLETON, Laura Mon, 11 Mar 2024 00:00:00 GMT https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/200607 2024-03-11T00:00:00Z