嗜睡对嗜睡症患者的语音行为有何影响?

Colleen Beaumard , Vincent P. Martin , Yaru Wu , Jean-Luc Rouas , Pierre Philip
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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.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>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. <em>p</em> <!-->&lt;<!--> <!-->0,01 et <em>p</em> <!-->&lt;<!--> <!-->0,05).</p></div><div><h3>Conclusion</h3><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. 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摘要

目的我们想确定嗜睡是否会干扰法语中音素的发音。为此,我们对/ə/进行了研究,并将研究结果扩展到两个密切相关的音素(/eu/和/œ/)及其组合 e。他们在每次午睡前朗读一篇不同的文章。每次朗读前,患者都要填写卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS),测量他们的瞬时主观嗜睡程度。每篇文章都使用包含标准发音的词典进行语音转录。从文本中提取预期音素数。使用自动音素识别模型提取每段录音中发音音素的估计数量。最后,我们利用 KSS 评分和睡眠潜伏期计算了四个多元重复测量方差分析,以解释检测到的音素数与预期音素数之间的绝对差异。结论主观短期嗜睡对嗜睡症患者的语音行为有影响。对音素的估计可实现嗜睡的自动检测。今后的工作将侧重于自发言语。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Quel est l’impact de la somnolence sur le comportement phonologique de patients hypersomnolents ?

Objectif

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/œ/) et leur combinaison e.

Méthodes

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.

Résultats

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 < 0,01 et p < 0,05).

Conclusion

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.

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