Le prix de thèse 2021 de l’Association Francophone de la Communication Parlée (AFCP) attribué à Mathieu BALAGUER

 
 
 
Le prix de thèse 2021 de l’Association Francophone de la Communication Parlée (AFCP) a été attribué à Mathieu BALAGUER du département SI – équipe SAMoVA. La thèse récompensée s’intitule : « Mesure de l’altération de la communication par analyses automatiques de la parole spontanée après traitement d’un cancer oral ou oropharyngé » et a été dirigée par Julien Pinquier, Jérôme Farinas (Equipe SAMoVA) et Virginie Woisard (Laboratoire LNPL – UT2). La remise des prix aura lieu du 13 au 17 juin à Noirmoutier lors de la tenue des Journées d’études sur la Parole (JEP) 2022.

Cancer et troubles de la parole

Les troubles de parole sont une problématique fréquemment rencontrée après traitement d’un cancer de la cavité buccale ou de l’oropharynx. Peu d’études s’intéressent à l’heure actuelle aux conséquences de ce trouble sur les capacités de communication des patients et sur 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.

Analyses automatiques de la parole

La thèse a cherché à mesurer l’altération de la communication au moyen d’analyses automatiques de la parole spontanée. Trois aspects ont été étudiés : 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. 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.