Mesure de l'altération de la communication par analyses automatiques de la parole spontanée après traitement d'un cancer oral ou oropharyngé
Measurement of communication impairment by automatic analyses of spontaneous speech after treatment of oral or oropharyngeal cancer
Résumé
Speech disorders are a frequent problem after treatment of oral or oropharyngeal cancer. However, few studies focus on the consequences of this disorder on the communication abilities of patients or their quality of life. However, in clinical care, the optimization of communication abilities is a major therapeutic objective in the follow-up. In current practice, the evaluation of speech disorders gives scores that poorly predict the impact of speech disorders on communication. Automatic speech analysis, which is less variable, is a growing research field. In this thesis, we aimed to measure communication impairment using automatic analyses of spontaneous speech. We studied three aspects: the measurement of communication impairment, the automatic analysis of spontaneous speech, and the prediction of communication impairment by automatic parameters. We built a new speech corpus from 25 subjects treated for oral or oropharyngeal cancer. It includes a spontaneous speech task recorded during a semi-directed interview, but also self-questionnaires allowing the measurement of communication impairment and factors associated with speech and communication. Regarding the first aspect, a reference score measuring communication in a holistic way has been constructed. It allows to fill the lack of tools available in ENT oncology for this measurement. The second aspect concerns the automatic analysis of speech. A systematic review of the literature led us to focus on tools applicable to the analysis of spontaneous speech, which is the production context closest to everyday communication. One hundred fourty-nine Automatic parameters from the different levels of Caron's psycholinguistic communication model were extracted. Then, a selection process led to retain 75 relevant and non-redundant parameters. Finally, for the third aspect, we conducted predictive modeling of communication impairment using the selected automatic parameters (correlation of 0.83 between predicted and actual score). The correlation even reached 0.89 when including associated factors (constitution of social circles, anxiety-depression state, associated deficits, self-perception of the handicap linked to the speech disorder) in the modelling. The use of automatic speech analysis thus allows a reliable prediction of the communication impairment felt by the patients. This study opens new perspectives for the use and optimization of automatic speech recognition systems in clinical evaluation on the one hand, and the consideration of functional and psychosocial needs expressed by patients on the other hand.
Les troubles de parole sont une problématique fréquemment rencontrée après traitement d'un cancer de la cavité buccale ou de l'oropharynx. Mais peu d'études s'intéressent à l'heure actuelle aux conséquences de ce trouble sur les capacités de communication des patients ou leur qualité de vie. Or, en contexte clinique, l'optimisation des capacités de communication est un objectif thérapeutique majeur dans le suivi de ces patients. En pratique courante, l'évaluation des troubles de parole donne des scores prédisant mal l'impact de ces troubles sur la communication. L'analyse automatique de la parole, moins variable que l'évaluation perceptive habituellement utilisée, est un axe en plein développement. Dans cette thèse, nous avons cherché à mesurer l'altération de la communication au moyen d'analyses automatiques de la parole spontanée. Nous avons étudié trois aspects : la mesure de l'altération de la communication, l'analyse automatique de la parole spontanée, et la prédiction de l'altération de la communication par les paramètres automatiques. Pour ce faire, nous avons constitué un nouveau corpus de parole auprès de 25 sujets traités pour un cancer de la cavité buccale ou de l'oropharynx. Il comprend une tâche de parole spontanée enregistrée au cours d'un entretien semi-dirigé, mais aussi des autoquestionnaires autorisant la mesure de la communication et des facteurs associés à la parole et à la communication. Concernant le premier aspect, un score de référence mesurant de façon holistique la communication a été construit. Il permet de combler le manque d'outils disponibles en cancérologie ORL pour cette mesure. Le deuxième aspect concerne l'analyse automatique de la parole. Une revue systématique de littérature nous a conduits à nous intéresser aux outils applicables à l'analyse de la parole spontanée, qui est le contexte de production le plus proche de la communication quotidienne. Cent quarante-neuf paramètres automatiques issus des différents niveaux du modèle psycholinguistique de communication de Caron ont été extraits. Puis, un processus de sélection a abouti à retenir 75 paramètres pertinents et non redondants. Enfin, pour le troisième aspect, nous avons mené une modélisation prédictive de l'altération de la communication au moyen des paramètres automatiques retenus (corrélation de 0,83 entre score prédit et score réel). La corrélation atteint même 0,89 en incluant à la modélisation des facteurs associés (constitution des cercles sociaux, état anxio-dépressif, déficits associés, auto-perception du handicap lié au trouble de parole). L'utilisation de l'analyse automatique de la parole permet donc une prédiction fiable de l'altération de communication ressentie par les patients. Cette étude ouvre de nouvelles perspectives quant à l'utilisation et l'optimisation des systèmes de reconnaissance automatique de parole dans l'évaluation clinique d'une part, et la prise en compte des besoins fonctionnels et psychosociaux exprimés par les patients d'autre part.
Infos complémentaires
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Identifiant HAL : 2021TOU30109
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degree committee member :
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Langue originale :français
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Date de la thèse : 2021-10-12
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Informations sur la thèse : Domaine : Humanities and Social Sciences/Library and information sciences , Domaine : Computer Science [cs]
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Institution :
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