Automatic Schwa Spotting in French. Application to Pathological Sleepiness Detection
Détection automatique des schwas en français. Application à la détection des troubles du sommeil
Résumé
Excessive Daytime Sleepiness negatively affects both individuals and public health. Speech analysiscould help clinicians monitor it. We focused on the detection of schwa /@/ since it is a vowel whoserealization is optional in French. We found a link between its manually annotated number and thesleepiness level of hypersomnolent patients of a subset of the MSLTc. We need a schwa spottingsystem robust to sleepiness to attest to this link in the whole corpus. We compared two differentsystems outputting either phonemes (baseline) or words (proposed) and found the second systemwas more robust to sleepiness, using manual annotation as our reference. Two other phonemes wereconsidered due to their closeness to /@/. Using automatic detection, we found a significant relationshipbetween /ø/ and their combination, and short-term subjective sleepiness.
La Somnolence Diurne Excessive affecte négativement les individus et est un problème de santé publique. L’analyse de la parole pourrait aider les cliniciens à la surveiller. Nous nous sommes concentrés sur la détection du schwa /@/ et avons trouvé un lien entre le nombre d’occurrences annoté manuellement et le niveau de somnolence des patients hypersomnolents d’un sous-ensemble du corpus TILE. Dans un second temps, afin de pouvoir généraliser ces résultats à l’intégralité du corpus, nous avons conçu un système de détection des schwas, robuste à la somnolence. Dans un troisième temps, nous avons étendu notre analyse à deux autres phonèmes supplémentaire /ø/ et /oe/. Nous avons ainsi observé une relation significative entre /ø/ et la combinaison des trois phonèmes et la somnolence subjective à court terme.
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