Influence des caractéristiques individuelles sur le SLT de la parole. Partie 1.

Dans le billet précédent, j’ai mentionné l’étude de Byrne et ses collaborateurs qui avaient constaté que les langues n’influencent pas (ou presque pas) le spectre à long terme (SLT) de la parole. Je pense que ce serait intéressant de savoir quels sont les facteurs qui peuvent influencer le SLT et dans quelle mesure. Je mentionnerai ici quelques recherches scientifiques qui ont permis de les identifier.

Afin de trouver une corrélation entre les facteurs influençant le SLT, Lauret (Lauret,1998) a mené une expérience en analysant le SLT de 8 locuteurs (4 locuteurs anglais et 4 locuteurs français, 2 hommes et 2 femmes pour chaque langue). Les sujets étaient censés lire deux textes de la même longueur en français et en anglais (une fois en langue maternelle et une fois en langue étrangère). Ils étaient enregistrés dans une chambre sourde sous conditions identiques. Il est à noter que tous les locuteurs examinés avaient peu ou pas d’accent en langue étrangère.

Ayant analysé les résultats, Lauret a constaté qu’il y a une forte corrélation entre les mêmes locuteurs quelle que soit la langue qu’ils parlent et entre les locuteurs du même sexe. Cela veut dire que le SLT caractérise tout d’abord l’identité du locuteur, ensuite permet d’identifier son sexe, et finalement la langue qu’il parle.

«Nous ajoutons pour les non-bilingues que la variabilité inter-locuteurs est plus importante que la variabilité intra-locuteur quand le sujet change de langue. On peut résumer cela en: variabilité inter-locuteurs > variabilité intra-locuteur dans deux langues > variabilité intra-locuteur dans une langue.» (Lauret, 1998)

Nous voyons bien que la langue n’a que très peu d’influence sur le SLT et ne contribue presque pas à une meilleure identification du locuteur. Mais il s’avère que c’est le locuteur lui-même qui influence le SLT, ses caractéristiques individuelles. C’est pourquoi on se sert de l’analyse du SLT pour l’élaboration des logiciels de reconnaissance automatique du locuteur, car « le SLT est dit donner une bonne information sur la qualité générale de la voix d’une personne et cette qualité est ordinairement un indice stable d’identification.» (Lauret, 1998 : ) Grâce au SLT, le locuteur peut être identifié avec presque 100% de précision.

“When the learning samples are collected over a short period, it is effective to apply spectral equalisation using the spectrum average over all the voiced portions of the input speech. By this method, an accuracy of 95% can be obtained in speaker verification even after five years using statistical parameters of a spoken word.” (Furui, 1978, cité par Lauret, 1998)

Le SLT peut donner des informations significatives sur le sexe, la tranche d’âge, l’état émotionnel de la personne et d’autres détails. Ce qui n’est pas le cas pour le spectre instantané de la parole qui ne peut pas fournir d’information suffisante sur l’identité de celui qui parle, car il permet de mesurer la fréquence et l’intensité d’un son que sur une très courte durée. Il faut dire qu’une personne est incapable de prononcer un son plusieurs fois exactement de la même manière. C’est pourquoi ce serait impossible d’identifier le locuteur en se basant sur le seul/ou même plusieurs sons isolés qu’elle a prononcé(s).

Influence du sexe du locuteur sur le SLT

La plupart des chercheurs sont unanimes en affirmant que le SLT est influencé par le sexe de la personne. D’après Harmegnies, la différence majeure du SLT des hommes et des femmes se localise dans les basses fréquences. « La zone zone  de concentration énergétique des hommes est centrée entre 100 et 140 Hz, alors que dans les spectres de femmes, cette  zone  apparaît  plutôt vers  200  à  250  Hz. » (Harmegnies, 1992 : 10)

« Les  spectres  de voix  d’hommes  sont  moins  accidentés;  ils tendent  а  présenter  un  premier  maximum  de fréquence  plus  basse,  suivi  d’une  zone  de concentration  énergétique  assez  étale s’étendant jusqu’à 700  Hz  environ. En  haute  fréquence,  les  différences  sexuelles n’apparaissent guère ou s’avèrent, tout au plus, très ténues. » (ibid.)

Prenons l’exemple du SLT des voix des hommes et des femmes analysé par Mendoza et ses collaborateurs.

(Mendoza et al., 1996 : 62)

L’étude a été réalisée auprès des hispanophones (24 hommes et 31 femmes) agés de 20 à 50 ans. Les sujets devaient lire un extrait du texte « Les aventures d’Alice au pays des merveilles » pendant 3 minutes en gardant leur débit et rythme normaux, les plus naturels possibles.

Les SLT obtenu prouvent l’idées de la présence des différences entre la qualité de la voix des hommes et des femmes. Pourtant le décalage significatif se rapporte aux fréquences de 2.72-3.2 kHz et 4 – 4.96 kHz où la courbe de la voix féminine dépasse le plus la courbe de la voix des hommes, c’est-à-dire que la voix des femmes est plus intenses dans les fréquences citées. Dans certains endroits du spectre, par exemple, entre les fréquences 1.28-1.44, 2.24-2.4, 3.52-3.68 kHz, c’est la courbe de la voix masculine qui dépasse celle de la voix féminine. Le décalage maximum de l’intensité est environ 6dB. C’est ce que Byrne et ses collègues avaient constaté dans la précédente recherche analysée.

Il est à noter que les résultats peuvent varier en fonction non seulement du sexe mais aussi d’autres caractéristiques individuelles dont je parlerai dans l’article suivant.

Bibliographie

Harmegnies B., “Les sources de variation du spectre à long terme de parole : revue de la littérature”, Acoustique Canadienne, Vol.20, №2, p. 9-35, 1992.

Lauret B., Aspects de phonétique expérimentale constrastive : l'”accent” anglo-américain en francais, Thèse de Doctorat, Sorbonne-Nouvelle Paris 3, 1998.

Mendoza E., et al. “Difference in voice quality between man and women: use of the long-term average spectrum (LTAS)”, Journal of Voice, Vol.10, №1, p. 59-66, 1996.

 

Sofiya Kobylyanskaya

Etudiante en Master 2 Didactique du français langue étrangère à l'Université Paris-3, Sorbonne Nouvelle

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OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Sofiya Kobylyanskaya (14 mai 2018). Influence des caractéristiques individuelles sur le SLT de la parole. Partie 1. art, langage, apprentissage. Consulté le 6 décembre 2024 à l’adresse https://doi.org/10.58079/cz01


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