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Une méthode automatique non supervisée pour évaluer le score de sévérité de la parole chez les patients traités pour un cancer ORL
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In: Séminaire AFCP 2021 – Phonétique Clinique ; https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-03269228 ; Séminaire AFCP 2021 – Phonétique Clinique, May 2021, Toulouse (virtuel), France. 2021 ; http://www.afcp-parole.org/seminaire-afcp-phonetique-clinique-27-mai-2021/ (2021)
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Abstract:
National audience ; Entre 2007 et 2016, le nombre de cancers de la cavité buccale et du pharynx combinés a augmenté, avec une incidence de 3 % aux États-Unis chaque année [1]. De nombreuses autres pathologies peuvent entraîner des troubles de la parole en influant sur les mécanismes de production de la parole [2]. Cela peut réduire la qualité de vie des patients affectés [3]. Pour quantifier l'impact de ces pathologies sur la production de la parole, il est courant d'utiliser des scores qui reflètent l'intelligibilité de la production et l'indice de sévérité de la parole. Ils mesurent l'impact des pathologies. Ainsi, ces scores ne mesurent pas la qualité du signal audio, mais la capacité des patients à produire des sons intelligibles. Les experts obtiennent ces scores en écoutant leurs patients. La familiarité avec les patients et l'habitude d'entendre la voix pathologique peuvent influencer ce score [4]. Afin d'augmenter la stabilité de la mesure, celle-ci peut être traitée par un groupe d'experts [5]. Néanmoins, le fait de demander à un groupe d'obtenir un score objectif complique le suivi des patients. L'utilisation d'un outil automatique, calculé par un ordinateur sur un échantillon de discours enregistré, pourrait fournir un moyen objectif et libérer du temps pour les experts. Dans notre étude, nous proposons une nouvelle méthode non supervisée utilisant un modèle appris sur la parole standard en Anglais. Nous proposons un formalisme basé sur des caractéristiques de la parole qui produisent un score de sévérité. Cette méthode, utilisant l’encodeur PASE+[6], s’inspire du modèle Inception [7] (modèle de réseau de neurones profonds, généralement utilisé en vision par ordinateur pour évaluer la qualité des images générées où les locuteurs sont ici considérés comme des générateurs). Cette approche, bien que fondée sur un modèle en Anglais, nous donne d’excellents résultats sur les données en Français de lecture du corpus de voix pathologiques C2SI [8]. En effet, une corrélation de Spearman de 0,87 est obtenue par rapport à l'indice de sévérité, réalisé manuellement par un groupe d'experts cliniques (voir figure 1). Notons que la mesure de sévérité est très corrélée (> 0,91) avec la mesure d’intelligibilité [9]. Nous arrivons à des résultats comparables avec ceux obtenus par des méthodes qui ont réalisé un apprentissage sur les données du corpus [10,11]. La corrélation élevée et le fait que cette méthode ne nécessite aucun apprentissage sur des enregistrements de voix pathologiques, nous permettent d'envisager des applications cliniques intéressantes.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing; mesure de la sévérité; modélisation automatique; parole pathologique
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URL: https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-03269228/file/AFCP-JPC2021_Roger.pdf
https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-03269228
https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-03269228/document
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Language-Conditioned Goal Generation: a New Approach to Language Grounding in RL
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In: https://hal.inria.fr/hal-03099887 ; 2021 (2021)
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Which Hype for my New Task? Hints and Random Search for Reservoir Computing Hyperparameters
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In: ICANN 2021 - 30th International Conference on Artificial Neural Networks ; https://hal.inria.fr/hal-03203318 ; ICANN 2021 - 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Sep 2021, Bratislava, Slovakia (2021)
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Canary Song Decoder: Transduction and Implicit Segmentation with ESNs and LTSMs
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In: https://hal.inria.fr/hal-03203374 ; 2021 (2021)
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Which Hype for my New Task? Hints and Random Search for Reservoir Computing Hyperparameters
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In: https://hal.inria.fr/hal-03203318 ; 2021 (2021)
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Canary Song Decoder: Transduction and Implicit Segmentation with ESNs and LTSMs
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In: ICANN 2021 - 30th International Conference on Artificial Neural Networks ; https://hal.inria.fr/hal-03203374 ; ICANN 2021 - 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Sep 2021, Bratislava, Slovakia. pp.71--82, ⟨10.1007/978-3-030-86383-8_6⟩ ; https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-86383-8_6 (2021)
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Towards a Data Analytics Pipeline for the Visualisation of Complexity Metrics in L2 writings
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In: Proceedings of the 16th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications ; 16th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03235010 ; 16th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, Apr 2021, Kiev, Ukraine ; https://sig-edu.org/bea/current (2021)
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Table ronde "Le rôle des pratiques numériques dans la transformation pédagogique : apports et limites"
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In: Colloque de clôture du projet DUNE-DESIR ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03343056 ; Colloque de clôture du projet DUNE-DESIR, Université Rennes 2, Jul 2021, Rennes, France (2021)
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TALEP at CMCL 2021 Shared Task: Non Linear Combination of Low and High-Level Features for Predicting Eye-Tracking Data
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In: Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics ; Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03312501 ; Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics, Jun 2021, Online, Mexico. pp.108-113, ⟨10.18653/v1/2021.cmcl-1.13⟩ (2021)
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Hierarchical-Task Reservoir for Online Semantic Analysis from Continuous Speech
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In: ISSN: 2162-237X ; IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ; https://hal.inria.fr/hal-03031413 ; IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE, 2021, ⟨10.1109/TNNLS.2021.3095140⟩ ; https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9548713/metrics#metrics (2021)
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Editorial: Language and Robotics
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In: ISSN: 2296-9144 ; Frontiers in Robotics and AI ; https://hal.inria.fr/hal-03533733 ; Frontiers in Robotics and AI, Frontiers Media S.A., 2021, 8, ⟨10.3389/frobt.2021.674832⟩ (2021)
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An End-to-End Approach for Full Bridging Resolution
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In: CODI-CRAC 2021 Shared-Task: Anaphora Resolution in Dialogues ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03431313 ; CODI-CRAC 2021 Shared-Task: Anaphora Resolution in Dialogues, Nov 2021, Punta Cana, Dominican Republic. pp.48-54 ; https://aclanthology.org/volumes/2021.codi-sharedtask/ (2021)
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Identification et gestion des données personnelles dans les textes ; Identification et gestion des données personnelles dans les textes: modèle sémantique et applications
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In: CiDE.22 : 22éme édition du Colloque International sur le Document Electronique Données Documents Connaissances : Perspectives de recherche et d’enseignement ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03506075 ; CiDE.22 : 22éme édition du Colloque International sur le Document Electronique Données Documents Connaissances : Perspectives de recherche et d’enseignement, Dec 2021, Paris, France (2021)
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Data Papers et dissémination des données de la recherche : quelles pratiques en SHS ?
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In: Colloque DHNord2021 : Publier, partager, réutiliser les données de la recherche : les data papers et leurs enjeux ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03506077 ; Colloque DHNord2021 : Publier, partager, réutiliser les données de la recherche : les data papers et leurs enjeux, Nov 2021, virtuelle, France (2021)
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A Falta de Pan, Buenas Son Tortas: The Efficacy of Predicted UPOS Tags for Low Resource UD Parsing
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In: Proceedings of the 17th International Conference on Parsing Technologies and the IWPT 2021 Shared Task on Parsing into Enhanced Universal Dependencies (IWPT 2021) ; 17th International Conference on Parsing Technologies and the IWPT 2021 Shared Task on Parsing into Enhanced Universal Dependencies (IWPT 2021) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03460985 ; 17th International Conference on Parsing Technologies and the IWPT 2021 Shared Task on Parsing into Enhanced Universal Dependencies (IWPT 2021), Aug 2021, Online, France. pp.78-83, ⟨10.18653/v1/2021.iwpt-1.8⟩ (2021)
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QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation
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In: Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03541895 ; Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Nov 2021, Punta Cana (en ligne), Dominican Republic. pp.6594-6604, ⟨10.18653/v1/2021.emnlp-main.529⟩ ; https://2021.emnlp.org/ (2021)
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Audio-driven speech animation using recurrent neutral network
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In: https://hal.inria.fr/hal-03167213 ; United States, Patent n° : WO2021023861. 2021 (2021)
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Narrow-band Deep Filtering for Multichannel Speech Enhancement
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In: https://hal.inria.fr/hal-02378413 ; 2020 (2020)
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Application-Oriented Approach for Detecting Cyberaggression in Social Media
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In: International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02903422 ; International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, Jul 2020, San Diego, United States. pp.129-136, ⟨10.1007/978-3-030-51328-3_19⟩ ; https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-51328-3_19 (2020)
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Face Frontalization Based on Robustly Fitting a Deformable Shape Model to 3D Landmarks
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02980346 ; 2020 (2020)
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