réhabilitation de la voix Évaluation et approche clinique ... · • Étudiants de master en...

Eacutevaluation et reacutehabilitation de la voixApproche clinique et objective

Illustreacute de nombreux exemples et eacutetudes de cas cet ouvrage pose les bases theacuteoriques et pratiques du bilan objectif de la voix et de sa reacutehabilitation dans le cadre de la prise en charge orthophoniqueLes auteurs proposent une synthegravese meacutethodologique baseacutee sur plus de vingt ans de pratique ortho-phonique et de formation aux orthophonistes De nombreuses innovations adosseacutees agrave une deacutemarche scientifique sont deacutetailleacutees dans lrsquoouvrage indicateurs drsquoalteacuteration de la voix auto-eacutevaluation base de donneacutees de voix pathologiques eacutevolution avant-apregraves reacutehabilitation et eacutetudes statistiques sur un grand nombre de cas

Contenubull Premiegravere partie comment enregistrer la voix des patients Sur quels indicateurs fonder lrsquoeacutevalua-

tion Comment analyser les spectrogrammes bull Deuxiegraveme partie les diffeacuterentes eacutetapes du bilan de la voix eacutelaboration drsquoune fiche de synthegravese

eacutevaluation objective et outils drsquoanalyse et de mesures pour effectuer un bilan du rendement vocal de la voix

bull Troisiegraveme partie meacutethodologie de reacutehabilitation approche objective et transversale avec VOCALABbull Quatriegraveme partie eacutetude de cas et cas cliniques compareacutes concernant les pathologies les plus cou-

rantes en orthophonie (forccedilage vocal simple lrsquoimmobiliteacute laryngeacutee dysphonie chez lrsquoenseignant et dysphonie chez lrsquoenfant) avec comparaisons avant et apregraves suivi

bull Une cinquiegraveme partie disponible en ligne est consacreacutee agrave lrsquoeacutetude statistique des indicateurs sur la base des cas de voix de la base de donneacutees en ligne en esquissant les tendances pour diffeacuterentes pathologies

La version numeacuterique La version numeacuterique de cet ouvrage accessible sur le site httpaccesnotodeboecksuperieurcom permet non seulement drsquoacceacuteder aux spectrogrammes en couleurs et drsquoeacutecouter les fichiers sonores associeacutes mais aussi drsquoaffiner la perception des indices drsquoalteacuteration de la voix

Les auteurs Anne Menin-Sicard est orthophoniste et formatrice indeacutependante en orthophonie en France et agrave lrsquoeacutetranger Elle a exerceacute pendant plus de vingt ans en cabinet libeacuteral Elle a aussi obtenu un master en sciences du langage agrave lrsquouniversiteacute Stendhal agrave Grenoble en 2006 Elle est co-auteur des logiciels VOCALAB et DIADOLAB qursquoelle utilise quotidiennement dans sa pratique Elle est chercheur associeacutee au laboratoire LURCO (Laboratoire Unadreacuteo de Recherche Clinique en Ortho-phonie) dans lrsquoeacutequipe ERU 15 (Equipe de recherche Unadreacuteo) Elle est auteur et co-auteur de nombreuses publications dans le domaine de lrsquoorthophonie

Eacutetienne Sicard est professeur drsquoeacutelectronique drsquoinformatique et de traitement de signal agrave lrsquoINSA (Institut National des Sciences Appliqueacutees) de Toulouse Il a deacuteveloppeacute les logiciels VOCALAB et DIADOLAB et co-anime les ateliers de formation agrave ces logiciels pour les orthophonistes Il coor-donne au laboratoire LURCO lrsquoeacutequipe de recherches ERU 15 dans le domaine de lrsquoeacutevaluation objective des pathologies de la voix avec notamment la construction drsquoune base de donneacutees de voix normales et pathologiques permettant de rassembler les expertises cliniques et de valider les outils Il coopegravere avec le laboratoire IRIT sur les mesures drsquointelligibiliteacute des voix pathologiques Il est auteur et co-auteur de nombreux ouvrages articles et confeacuterences dans le monde entier

ISBN 978-2-35327-318-8

wwwdeboecksuperieurcom

Publics bull Eacutetudiants de master

en orthophonie bull Orthophonistes en

libeacuteral et en service hospitalier

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Anne Menin-Sicard et Eacutetienne Sicard

Eacutevaluation et reacutehabilitation de la voix

Approche clinique et objective

9782353273188_VOCALAB_CVindd Toutes les pages 12082016 1113



Anne Menin-Sicard Eacutetienne Sicard

De Boeck-Supeacuterieur 04 rue de la Michodiegravere 75002 ParisTeacutel 0172364160

Pour toute information sur notre fonds et les nouveauteacutes dans votre domaine de speacutecialisation consultez notre site web


copy De Boeck Supeacuterieur SA 2016Rue du Bosquet 7 B1348 Louvain-la-Neuve

Tous droits reacuteserveacutes pour tous paysIl est interdit sauf accord preacutealable et eacutecrit de lrsquoeacutediteur de reproduire (notamment par photocopie) partiellement ou totalement le preacutesent ouvrage de le stocker dans une banque de donneacutees ou de le communiquer au public sous quelque forme ou de quelque maniegravere que ce soit

Imprimeacute en Belgique

Deacutepocirct leacutegal Bibliothegraveque royale de Belgique 201613647149Bibliothegraveque nationale Paris septembre 2016ISBN 978-2-35327-318-8

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Sommaire

Preacuteface V

Chapitre 1 Bases theacuteoriques 11 Introduction 22 Inteacuterecirct des logiciels 33 Principes de traitement du son 84 Exemples de spectres 235 Les indicateurs drsquoalteacuteration de la voix 266 Nomenclature des pathologies de la voix 38

Chapitre 2 Meacutethodologie de lrsquoeacutevaluation de la voix 391 Introduction 402 Meacutethodologie du bilan de la phonation 463 Conclusion 105

Chapitre 3 Reacutehabilitation de la phonation 1071 Principes geacuteneacuteraux1082 Meacutethodologie de reacutehabilitation 1173 Geacuteneacuteralisation 166

Chapitre 4 Cas cliniques 1751 AS036 ndash Immobiliteacute laryngeacutee 1762 AS051 - Kyste 1863 AS049 - Mue fausseacutee1964 AS009 - Causes multi-factorielles 2045 AS042AS048 - Cas cliniques compareacutes 2116 Conclusion 225

IV

Remerciements

Tout au long du deacuteveloppement du logiciel VOCALAB et de lrsquoeacutelaboration des meacutethodologies drsquoeacutevaluation et de reacuteeacuteducation de la voix nous avons beacuteneacuteficieacute de la contribution scientifique et technique de nombreuses personnes en par-ticulier Steacutephanie PERRIERE (orthophoniste agrave Nice) Philippe REVY (ortho-phoniste Directeur de la socieacuteteacute GERIP) Dr Virginie WOISARD- BASSOLS (phoniatre au service ORL du CHU de Rangueil agrave Toulouse) et Dominique DEPOORTER (orthophoniste Ortho Eacutedition)

Nous tenons aussi agrave remercier les membres de lrsquoERU 15 du laboratoire LURCO en particulier Aureacutelie RAVERA- LASSALE et Claire PILLOT qui nous ont accompagneacutes dans lrsquoaventure de la creacuteation des bases de donneacutees de voix pathologiques avec une mention particuliegravere pour les eacutetudiantes en orthopho-nie Oceacuteane BARBERA Camille FRENAY et Marie DAUMET

La confiance et lrsquointeacuterecirct porteacutes agrave nos travaux par des personnaliteacutes telles que Pierre FERRAND Jacques ROUSTIT Christian GUERIN Bernard ROU-BEAU Philippe BETRANCOURT Michel BARBIER Thierry ROUSSEAU Mireille KERLAN Lydie MOREL et Christophe RIVES nous ont insuffleacute cou-rage et eacutenergie pour mener agrave bien nos travaux Nous les remercions sincegravere-ment Les remarques et encouragements de Jean- Claude FARENC et Cathe-rine RENON (orthophonistes) ont aussi eacuteteacute importants dans notre parcours

Nous remercions aussi les nombreuses orthophonistes qui nous ont fait confiance en utilisant nos outils et en participant agrave nos formations et en nous transmettant des centaines de suggestions Celles- ci ont eacuteteacute pour la plupart prises en compte et ont contribueacute agrave lrsquoameacutelioration et agrave la pertinence de nos outils

Le partenariat au long cours avec la socieacuteteacute GERIP notamment le support de Julien MOURIER et Nathalie MARCJANIK a eacuteteacute deacuteterminant pour abou-tir agrave ce statut de laquo best- seller raquo en France et dans le monde francophone qui nous honore mais nous met aussi face agrave drsquoimportantes responsabiliteacutes que nous espeacuterons ecirctre en mesure drsquoassumer

Lrsquoouverture agrave lrsquointernational a pu se faire gracircce agrave des rencontres et contribu-tions drsquoune grande richesse avec Guy MOLENAT Rosa MONSERRAT Rahel HAZAN Michegravele KAUFMANN Carole GOETTIER Angeacutelique REMACLE Montserrat et Nuria BONET ainsi que Katrina VERDOLINI

Une mention particuliegravere agrave Dominique MORSOMME qui a reacutedigeacute la preacute-face de cet ouvrage et qui a suggeacutereacute de nombreuses pistes drsquoameacutelioration du texte initial dont nous avons tenu compte

Nous saluons enfin nos parents et nos familles pour leur soutien et lrsquointeacute-recirct porteacutes agrave nos projets avec une penseacutee particuliegravere pour nos enfants qui ont contribueacute techniquement agrave cet ouvrage Camille dans le cadre de son meacutemoire liant lrsquoosteacuteopathie et lrsquoorthophonie et Daniel pour la reacutealisation du film laquo Edward raquo preacutesenteacute fin 2016 au Festival audiovisuel de Nancy

Anne MENIN- SICARD Eacutetienne SICARD

V

PreacutefaceDrsquoembleacutee je salue lrsquoouvrage drsquoAnne et Eacutetienne Sicard qui couronne plus de vingt ans de travail quotidien au service drsquoune pratique clinique orthophonique de qualiteacute Ce livre vous invite agrave deacutecouvrir VOCALAB outil drsquoanalyse vocale neacute de leurs cogitations sur la voix et ses dysfonctionnements Il srsquoadresse principa-lement aux orthophonistes inteacuteresseacutes par les troubles de la voix et de la parole Il oscille entre le manuel drsquoutilisation et lrsquoouvrage didactique Manuel drsquoutilisa-tion car il accompagne le lecteur dans les diffeacuterents modules drsquoanalyse vocale par exemple de lrsquoacquisition de la freacutequence usuelle moyenne drsquoune phrase agrave la cartographie de la voix sous la forme drsquoun phoneacutetogramme Ouvrage didac-tique car il partage la pratique drsquoune orthophonie contemporaine sous forme de vignettes cliniques abondamment illustreacutees Les auteurs osent partager leur pratique quotidienne sans craindre de srsquoexposer agrave la critique

Depuis de longues anneacutees Anne orthophoniste indeacutependante observe eacutecoute et relegraveve ses besoins cliniques mais eacutegalement ceux de ses collegravegues de terrain Elle tente de reacutepondre aux exigences drsquoune prise en charge de qualiteacute baseacutee sur une pratique de lrsquoorthophonie fondeacutee sur les preuves (Evidence-Based Practice EBP) De son cocircteacute Eacutetienne professeur drsquoeacutelectronique informatique et traitement de signal agrave lrsquoINSA de Toulouse entend modifie srsquoadapte aux diverses demandes pour ameacuteliorer lrsquooutil La gageure est drsquooffrir aux orthophonistes un outil drsquoanalyse de la voix et de la parole simple drsquoemploi convivial agrave la porteacutee de tout professionnel srsquoadaptant agrave lrsquoenvironnement informatique de chacun et drsquoun coucirct raisonnable VOCALAB est donc neacute aussi de ces contraintes Les diverses versions de lrsquooutil teacutemoignent de leur souci de toujours poursuivre son deacuteve-loppement en eacutetant agrave lrsquoeacutecoute des utilisateurs Le site wwwvocalaborg permet de communiquer avec les concepteurs et de reacutesoudre les difficulteacutes rencontreacutees

Lrsquooriginaliteacute de lrsquooutil reacuteside dans le fait que sa construction se nourrit de la clinique des orthophonistes Il nrsquoest donc pas neacute dans un laboratoire pour lrsquousage premier des chercheurs Il srsquoagit drsquoune approche ascendante (bottom up) et non descendante (top down) Anne et Eacutetienne Sicard ont fait le pari de reacutepondre agrave la fois aux exigences du terrain et agrave celles engendreacutees par la creacutea-tion mecircme drsquoun outil drsquoanalyse acoustique

Aussi VOCALAB souffre du deacutefaut de ses qualiteacutes celui de ne pas avoir encore eacuteteacute eacuteprouveacute sur le plan scientifique Cela ne saurait tarder Anne et Eacutetienne y travaillent en rencontrant des chercheurs du domaine en confron-tant leurs reacutesultats agrave ceux obtenus avec drsquoautres logiciels certes parfois moins conviviaux mais dont la robustesse a fait lrsquoobjet de nombreux travaux scienti-fiques Les discussions sont drsquoordre technique et se concentrent par exemple autour du coefficient drsquoextraction de la freacutequence et de ses indices drsquoirreacutegula-riteacute mais eacutegalement sur le fait drsquouniformiser lrsquoacquisition du signal au vu de lrsquoheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute des ordinateurs utiliseacutes Des eacutetudes sont en cours

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Preacuteface

Avec VOCALAB les orthophonistes peuvent non seulement compleacuteter une anamnegravese recueillir des donneacutees acoustiques cartographier la voix eacutedi-ter et comparer les profils vocaux acquis en deacutebut au milieu et en fin de traite-ment mais aussi travailler avec le patient Les changements vocaux du patient nrsquoeacutevoluent pas uniquement selon son eacutecoute lrsquointerpreacutetation qursquoil en fait et celle du theacuterapeute VOCALAB lui donne la possibiliteacute de visualiser sa voix drsquoopeacuterer des modifications en temps reacuteel et avec lrsquoaide de lrsquoorthophoniste de mettre en rapport agrave la fois les modifications de son comportement le son pro-duit et lrsquoillustration de sa voix Ce travail moteur somato-sensoriel auditif et visuel reacutealiseacute simultaneacutement augmente les chances du patient de reprendre le controcircle de sa voix et de srsquoapproprier le geste vocal requis VOCALAB srsquoinscrit donc dans la mouvance des techniques de reacuteeacuteducation vocales srsquoappuyant sur lrsquoutilisation drsquoun feedback visuel des productions en seacuteance Cette option rend eacutevidemment lrsquooutil attractif pour les enfants comme pour les adultes

Avant de vous lancer dans la lecture de ces pages jrsquoose quelques recom-mandations Soyez attentif lors de lrsquoachat de votre microphone de votre carte son de votre ordinateur Drsquoailleurs quels que soient les logiciels vocaux que vous manipuliez prenez connaissance du manuel drsquoutilisation et des carac-teacuteristiques de ce dernier pour notamment situer le contexte drsquoacquisition de vos donneacutees Plus lrsquoutilisateur maicirctrise lrsquooutil plus il sera capable drsquointerpreacuteter les reacutesultats avec toute la prudence et le recul qui srsquoimposent Agrave ce stade ne comparez que ce qui est comparable soit les divers profils vocaux drsquoun mecircme sujet acquis avec le mecircme mateacuteriel et dans des conditions identiques Le fait drsquoecirctre un clinicien nrsquoempecircche en rien le fait drsquoecirctre rigoureux Et enfin lrsquoacqui-sition des principes drsquoutilisation de VOCALAB est simple et rapide Cepen-dant nrsquooubliez pas qursquoil ne remplace en rien lrsquoorthophoniste que vous ecirctes et les actes intellectuels que vous posez lorsque vous interpreacutetez les reacutesultats et eacutemettez des hypothegraveses quant au plan theacuterapeutique du patient

Enfin VOCALAB est aussi neacute de la compliciteacute et de la compleacutementariteacute du couple formeacute par Anne la clinicienne et Eacutetienne lrsquoingeacutenieur Le cœur de leur travail repose sur une passion commune qursquoils transmettent avec enthou-siasme lors de leurs formations

Agrave preacutesent je vous souhaite une excellente lecture qursquoelle vous soit profi-table et surtout qursquoelle suscite en vous une reacuteflexion positive sur votre pratique

Dominique MorsommeProfesseur agrave LrsquoUniversiteacute de Liegravege Belgique

Vocologiste au Centre Hospitalier Lieacutegeois Sart Tilman Belgiquedominiquemorsommeulgacbe

1

Chapitre 1 Bases theacuteoriques

Dans cette premiegravere partie nous abordons lrsquointeacuterecirct des logiciels drsquoeacutevaluation objective et des principaux apports des logiciels pour la reacutehabilitation Nous rappellerons en outre les principes theacuteoriques speacutecialement acoustiques qui reacutegissent lrsquoanalyse scientifique de la voix Des recommandations sont donneacutees concernant lrsquoenregistrement Nous deacutecrirons ensuite les indicateurs drsquoalteacutera-tion de la voix qui nous serviront tout au long de lrsquoouvrage pour illustrer nos propos et terminons cette partie par une preacutesentation de la nomenclature des pathologies de la voix telle que proposeacutee par Verdolini (2006)1

Sommaire1 Introduction 22 Inteacuterecirct des logiciels 33 Principes de traitement du son 84 Exemples de spectres 245 Les indicateurs drsquoalteacuteration de la voix 276 Nomenclature des pathologies de la voix 39

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1 IntroductionLrsquoorthophonie est une profession jeune et dynamique qui se modernise vite Toujours ouverte agrave de nouvelles meacutethodes elle se montre parfois reacuteticente aux outils qui souvent ne srsquoadaptent que partiellement agrave ses besoins Des outils pourtant performants nrsquoont pas deacutepasseacute le seuil des laboratoires se heurtant vite aux contraintes de coucirct de mateacuteriel et logiciel ainsi qursquoagrave la reacutealiteacute du terrain

Crsquoest dans les anneacutees 1980 que lrsquoinformatique a fait son apparition dans les cabinets drsquoorthophonie avant de se geacuteneacuteraliser au deacutebut des anneacutees 2000 avec lrsquoavegravenement de la teacuteleacutetransmission seacutecuriseacutee Lrsquoorthophoniste dispose aujourdrsquohui drsquoimportantes banques de donneacutees de sons et drsquoimages drsquoune multitude de logiciels ou drsquoapplications permettant de varier les supports pro-poseacutes agrave leurs patients et de mieux srsquoadapter agrave leurs difficulteacutes propres

Aujourdrsquohui il est devenu indispensable pour le professionnel de la voix de se munir drsquooutils techniques performants capables drsquoeacutevaluer de faccedilon fiable les paramegravetres de la voix de la parole du langage et plus geacuteneacuteralement de la communication

11 La technologie appliqueacutee agrave lrsquoorthophonieDans les anneacutees 1970 Suzanne Borel-Maisonny megravere de lrsquoorthophonie a eacuteteacute lrsquoune des premiegraveres agrave avoir la conviction que la visualisation spectrale pou-vait avoir un inteacuterecirct consideacuterable pour la reacuteeacuteducation de la parole chez les enfants sourds ou souffrant de troubles expressifs seacutevegraveres Gracircce agrave la participa-tion drsquoun laboratoire drsquoacoustique elle avait fait creacuteer un oscilloscope appeleacute Phonaudioscope (Borel 1953) qui permettait drsquoobtenir lrsquoallure temporelle du son Ce mateacuteriel a eacuteteacute abandonneacute par la suite car il eacutetait trop lourd et coucircteux mais il a neacuteanmoins rendu de nombreux services agrave toute une geacuteneacuteration de praticiens speacutecialiseacutes dans la prise en charge des deacuteficients auditifs Peu de temps apregraves le Visible Speech a repris le flambeau en proposant de visualiser lrsquoamplitude de la parole gracircce agrave lrsquoactivation de tubes lumineux en fonction du paramegravetre drsquointensiteacute Des logiciels tels que le Speech Viewer sont arriveacutes dans les anneacutees 1980 et ont ouvert la voie agrave la visualisation spectrale sur ordinateur personnel et agrave la reconnaissance vocale appliqueacutee agrave lrsquoorthophonie

Il existe aujourdrsquohui une multitude de logiciels drsquoanalyse du son pas tou-jours adapteacutes agrave notre pratique en cabinet libeacuteral souvent complexes de mise en œuvre ou drsquoun coucirct prohibitif Nous pouvons citer les outils profession-nels drsquoanalyse de la voix tels qursquoEVA (Evaluation Vocale Assisteacutee Ghio 2008) eacutediteacute par la socieacuteteacute SQ-Lab MDVP module du logiciel Computer Speech Lab (Deliyski 2012) de la socieacuteteacute ameacutericaine Kay Pentax ou le logiciel libre PRAAT (Boersma 2009) qui proposent tous des analyses multiparameacutetriques

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Bases theacuteoriques

de la voix et de la parole Une comparaison des performances de ces outils et une classification des types drsquoanalyses possibles est proposeacutee dans notre eacutetude bibliographique disponible sur le serveur HAL du CNRS (Sicard 2013) Nous travaillons depuis une vingtaine drsquoanneacutee sur la mise au point drsquoun logiciel drsquoanalyse spectrale de la voix appeleacute VOCALAB (Sicard 2016)

Nous deacutetaillons plus loin ses caracteacuteristiques et performances ainsi que la meacutethodologie drsquoeacutevaluation et de reacutehabilitation associeacutee

2 Inteacuterecirct des logiciels

21 Acceacuteder agrave plus drsquoobjectiviteacuteLrsquoeacutevolution du systegraveme de soins franccedilais oblige les professionnels agrave ecirctre de plus en plus performants et les encourage agrave adopter une meacutethodologie visant agrave deacutemontrer lrsquoefficaciteacute des suivis orthophoniques Notre profession se munit progressivement drsquooutils drsquoeacutevaluation et ouvrent de reacuteelles perspectives theacutera-peutiques Homogeacuteneacuteiser nos pratiques en disposant de reacutefeacuterents communs rapidement accessibles srsquoinscrit parfaitement dans la mouvance actuelle Il devient crucial de parler le mecircme langage et drsquoobtenir un consensus sur les paramegravetres importants agrave mesurer et les valeurs de reacutefeacuterence agrave adopter Si lrsquouti-lisation de batteries drsquoeacutevaluation standardiseacutees pour les troubles du langage oral et eacutecrit est maintenant admise et geacuteneacuteraliseacutee nous avons du retard pour lrsquoeacutevaluation vocale Le coucirct des eacutequipements de mesure en est la principale cause et la complexiteacute drsquoutilisation en est la seconde Certains protocoles (Dejonckere 2001) ou eacutechelles souvent au format papier ne permettent pas un deacutepouillement rapide ce qui rend la passation fastidieuse Lrsquoutilisation de logi-ciels gratuits tels que PRAAT permet de disposer drsquoun outil drsquoanalyse qui ne demande aucun investissement mais neacutecessite des connaissances techniques qui ne sont pas agrave la porteacutee de tous

Or lrsquoeacutelaboration drsquoun projet theacuterapeutique (depuis ses objectifs jusqursquoau choix des exercices agrave privileacutegier) neacutecessite de collecter des donneacutees deacutetailleacutees 1) lors de lrsquoanamnegravese 2) gracircce agrave lrsquoauto-eacutevaluation du patient et 3) gracircce agrave des eacutevaluations fiables et pertinentes des principaux paramegravetres de la voix

Donneacutees importantes agrave collecter lors de lrsquoeacutevaluation

bull Les donneacutees deacutetailleacutees de lrsquoanamnegravesebull Lrsquoauto-eacutevaluation du patientbull Les analyses objectives agrave partir drsquoenregistrements repreacutesentatifs de

la voix du patient

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22 Le feedback visuelPour un grand nombre drsquoexercices proposeacutes au patient le principe est le sui-vant le theacuterapeute montre au patient ce qursquoil attend de lui en utilisant plutocirct le haut de lrsquoeacutecran puis le patient essaye de lrsquoimiter en respectant les consignes donneacutees par le theacuterapeute Ensuite le patient srsquoaffranchit du modegravele du theacutera-peute et compare ses propres reacutesultats et ses diffeacuterents essais Nous illustrons ce concept de feedback visuel avec le spectrogramme de la consigne (en haut de la figure 1) et le spectrogramme du patient (bas de la figure 1)

Figure 1 Illustration du feedback visuel avec lrsquooutil Spectre temps reacuteel du module Eacutevaluation de VOCALAB Le theacuterapeute donne un modegravele de siregravene (en haut) que le patient tente de reproduire (en bas) ici avec beaucoup de difficulteacutes

Chaque exercice peut ecirctre reacutealiseacute de deux faccedilons diffeacuterentes

minus En direct le patient visualise directement sa production en se tenant face agrave lrsquoeacutecran et constate immeacutediatement le reacutesultat Cette solution est tregraves utile dans la phase de deacutecouverte et de prise de conscience ainsi que dans le travail en reacuteeacuteducation des paramegravetres de la voix Crsquoest le cas de la figure 1

minus En diffeacutereacute le patient produit le son demandeacute sans regarder lrsquoeacutecran Cela lui permet de mieux se concentrer sur sa perception auditive et proprioceptive Une fois qursquoil a produit le son le theacuterapeute commente et analyse son reacutesultat Lrsquoapproche en diffeacutereacute est compleacutementaire du temps reacuteel Srsquoil veut garder une trace sonore de lrsquoenregistrement le theacute-rapeute se sert du module Enregistrement pour lrsquoanalyser en diffeacutereacute

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23 Acceacuteleacuterer les progregraves du patientNous nous sommes interrogeacutes sur lrsquointeacuterecirct drsquoun outil de feedback visuel et de lrsquoimpact qursquoil pouvait avoir sur les progregraves des patients De nombreuses eacutetudes (Coudiegravere 2003 Verdolini et Krebs 1999 Parmentier 2013 Remacle 2016) ont montreacute que le feedback visuel fourni par le spectrogramme complegravete le feedback auditif naturel et permet des progregraves en augmentant la conscience des eacuteleacutements en jeu et la motivation de la personne

Deacutecouvrir sa voix sous la forme drsquoun traceacute coloreacute est une expeacuterience capti-vante pour une tregraves large majoriteacute des patients Les personnes dont la percep-tion auditive est peu performante auront une attention particuliegravere pour ce mode de repreacutesentation De plus placeacutes en situation de reacuteussite ces patients deacuteveloppent par compensation une analyse visuelle fine et pertinente

Avec lrsquoaide du theacuterapeute le patient analyse lui-mecircme le spectre en met-tant en lien 3 types drsquoinformation sensorielle

minus ce qursquoil entend (audition) minus ce qursquoil voit (vision) minus ce qursquoil ressent (proprioception)

Il est frappant de constater lrsquoaisance avec laquelle les patients (et ce quel que soit leur acircge) parviennent rapidement agrave commenter et analyser leur spec-trogramme et les profils de puissance associeacutes

Le feedback visuel permet aussi

minus de dissocier plus facilement les paramegravetres drsquoanalyse de la voix que lrsquooreille perccediloit comme un tout Les expeacuterimentations in situ permettent aussi de correacuteler des informations objectives avec la perception auditive (voix souffleacutee rauque eacuterailleacutee voileacutee blanche)

minus de soutenir lrsquoattention et lrsquointeacuterecirct du patient la repreacutesentation visuelle drsquoeacuteleacutements acoustiques est attractive et informative mecircme si elle nrsquoest pas analyseacutee comme telle dans lrsquoimmeacutediat

minus drsquoaider le theacuterapeute agrave dissocier les paramegravetres et agrave proposer des pro-gressions meacutethodiques

24 Augmenter lrsquoefficaciteacute de notre prise en chargeNotre profession eacutevolue soumis agrave de plus grandes exigences drsquoefficaciteacute nous devons non seulement eacutevaluer plus preacuteciseacutement les difficulteacutes de chacun de nos patients mais aussi mettre en place un projet theacuterapeutique structureacute et coheacuterent baseacute sur une meacutethodologie de reacuteeacuteducation la plus adapteacutee et donc personnaliseacutee possible Nous devons en outre nous adapter agrave lrsquoacircge du patient agrave ses possibiliteacutes mais aussi agrave son environnement culturel et familial

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Or les contraintes lieacutees agrave la gestion drsquoun cabinet reacuteduisent malheureusement le temps accordeacute agrave chaque dossier Crsquoest une reacutealiteacute eacuteconomique dont il faut absolument tenir compte Le professionnel aura besoin drsquoecirctre assisteacute dans sa deacutemarche theacuterapeutique par des plates-formes technologiques complegravetes lui permettant drsquoavoir agrave disposition et rapidement accessibles tous les outils drsquoeacutevaluation supports peacutedagogiques outils techniques et mecircme guides theacutera-peutiques dont il a besoin

Au fur et agrave mesure des deacutecouvertes des sciences cognitives les prises en charges deviennent de plus en plus speacutecifiques ce qui rend notre travail plus complexe et nous oblige en tant que clinicien agrave ecirctre flexible et compeacutetent dans beaucoup de domaines connexes

Nous savons que la motivation du patient joue un rocircle important dans la reacuteussite de la prise en charge Nous en retiendrons deux eacuteleacutements constitutifs

minus La motivation immeacutediate Le patient doit accepter de porter son atten-tion agrave lrsquoexercice que le theacuterapeute propose et le reacutealiser en y mettant de la bonne volonteacute La pertinence de la demande lrsquoempathie notre capaciteacute agrave expliquer lrsquointeacuterecirct de lrsquoexercice et lrsquoauto-eacutevaluation du patient suffisent en geacuteneacuteral agrave obtenir lrsquoimplication attendue

minus La motivation agrave long terme qui deacutetermine lrsquoefficaciteacute de la prise en charge Le patient est confronteacute agrave lrsquoeffort il doit accepter de refaire lrsquoexercice et bien souvent drsquoecirctre face agrave une difficulteacute reacutecurrente Il lui est souvent recommandeacute de srsquoentraicircner chez lui afin drsquoaugmenter ses chances drsquoautomatisation du geste Quel que soit lrsquoacircge du patient maintenir cette motivation est un deacutefi permanent et met agrave rude eacutepreuve lrsquoimagination la patience et lrsquoeacutenergie du theacuterapeute Le fait de constater ses progregraves (mecircme infimes) de les visualiser immeacutediatement va soute-nir cette motivation agrave long terme

25 Un intermeacutediaire utileLes orthophonistes savent qursquoeacutetablir une relation de qualiteacute baseacutee sur lrsquoeacutecoute lrsquoempathie et la prise en compte des difficulteacutes du patient est deacuteterminante La relation se construit petit agrave petit gracircce agrave la confiance et au respect mutuels

La relation theacuterapeutique peut connaicirctre des difficulteacutes soit parce que les explications et demandes du theacuterapeute ne sont pas claires soit parce que le patient oppose des reacutesistances trop fortes

Le fait qursquoun tiers neutre tel que lrsquoimage du spectrogramme srsquoinsegravere entre le theacuterapeute et le patient est tregraves bien veacutecu par ce dernier et le confronte agrave sa propre performance le theacuterapeute interpreacutetant des donneacutees objectives et factuelles

Dans une relation duelle lrsquoorthophoniste est seul face au patient La charge affective et eacutemotionnelle de la relation peut diminuer gracircce agrave lrsquooutil qui se

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reacutevegravele un outil preacutecieux pour renforcer lrsquoapprentissage et la progression du patient

Comme nous le deacutetaillerons au chapitre 4 la force de conviction du theacutera-peute augmente avec la maicirctrise de lrsquooutil ce qui rassure le patient De plus le patient peut gagner en autonomie theacuterapeutique interpreacuteter lui-mecircme ses propres productions Il ressent et comprend mieux ce qursquoil doit faire pour ameacuteliorer ses performances Ceci est aussi valable pour les enfants

Le feedback visuel a aussi une vertu deacutesinhibante face au dessin de sa voix le patient va au bout de ses performances sans retenue et peut deacutecou-vrir un potentiel inconnu jusqursquoalors Agrave nous de savoir trouver les mots justes pour analyser les spectres ou les reacutesultats avec notre compeacutetence de praticien Le feedback visuel est cependant complexe agrave analyser et neacutecessite une inter-preacutetation juste et pertinent du theacuterapeute ainsi qursquoun parameacutetrage optimal de lrsquooutil point sur lequel nous insistons et donnons de recommandations tout au long de lrsquoouvrage

Au contraire lrsquooutil peut aussi reacuteveacuteler des laquo deacutefauts raquo des alteacuterations sub-tiles de la voix qui ne sont pas perccedilues par le patient ou mecircme par le theacutera-peute Le patient se voit dans sa voix Il peut lrsquoanalyser comme un objet exteacute-rieur et se montrer alors plus reacuteceptif aux conseils du theacuterapeute

26 Ameacuteliorer la perception auditive du theacuterapeuteNotre meacutetier deacuteveloppe naturellement nos faculteacutes de discrimination auditive mais nous ne sommes pas eacutegaux dans ce domaine Notre propre eacuteducation auditive est pourtant deacuteterminante et nous la mettons tregraves souvent agrave lrsquoeacutepreuve notamment lorsque nous analysons la parole ou la voix drsquoun patient Les logiciels drsquoanalyse de la voix vont aider le theacuterapeute agrave eacuteduquer sa propre oreille agrave affi-ner ses perceptions de faccedilon objective En correacutelant lrsquoinformation sonore avec la trace visuelle lrsquoorthophoniste va lui aussi apprendre agrave maicirctriser les paramegravetres du son et agrave affiner son analyse dissocieacutee des paramegravetres de la voix et de la parole

Notre cerveau a aussi une facirccheuse tendance agrave brouiller le message en ne seacutelectionnant que certains eacuteleacutements pertinents Notre propre expeacuterience du monde sonore interfegravere avec une analyse qui se veut objective Notre eacutecoute nos faculteacutes de discrimination auditive peuvent se reacuteveacuteler peu fiables sur certaines tacircches mecircme en eacutetant musicien etou chanteur On peut citer par exemple lrsquoanalyse de la voix parleacutee deacuteclameacutee ou lrsquoeacutevaluation simultaneacutee des indicateurs drsquoalteacuteration de la voix Cette analyse deacutepend de notre expeacuterience de notre eacuteducation et de nos aptitudes propres

Ainsi lrsquoanalyse subjective le jugement que lrsquoon porte sur une voix (jolie claire laide voileacutee eacuterailleacutee blanche etc) est particuliegraverement justifieacutee dans un milieu artistique ougrave lrsquoestheacutetique est au cœur des preacuteoccupations La tendance agrave amalgamer la reacuteeacuteducation vocale et lrsquoeacuteducation vocale est dommageable agrave notre

8


profession La reacuteeacuteducation orthophonique a en effet pour but de redonner au patient une voix fonctionnelle crsquoest-agrave-dire efficace et adapteacutee agrave ses contraintes personnelles et professionnelles Tout au long de notre reacuteeacuteducation nous ne porterons pas de jugement en termes de voix belle voix laide mais nous ten-terons de diminuer le degreacute drsquoalteacuteration afin que le patient puisse obtenir un certain degreacute de satisfaction quant agrave la qualiteacute de sa voix

3 Principes de traitement du sonDiffeacuterents algorithmes sont utiliseacutes pour le traitement du son en vue drsquoextraire les paramegravetres pertinents drsquoanalyse de la voix Nous abordons tout drsquoabord les techniques drsquoeacutechantillonnage puis posons les bases theacuteoriques de la transfor-meacutee tempsfreacutequence Les principes de construction du spectrogramme sont exposeacutes ainsi que la meacutethode impleacutementeacutee pour lrsquoextraction du fondamental Une description rapide drsquoautres techniques de calcul et de preacutesentation du son et de ses composantes termine cette partie

31 Acquisition du son par un microphoneLe microphone transforme la pression acoustique en tension eacutelectrique En par-lant nous faisons varier la pression acoustique de lrsquoair Cette variation se propage jusqursquoau capteur du microphone et se traduit par une variation de tension aux bornes du cacircble eacutelectrique Nous recommandons lrsquoutilisation drsquoun microphone externe plutocirct que du microphone inteacutegreacute placeacute en geacuteneacuteral au-dessus de lrsquoeacutecran proche de la cameacutera videacuteo de lrsquoordinateur La figure 2 montre comment placer agrave lrsquoaide drsquoune regravegle un microphone agrave une distance agrave peu pregraves fixe de la bouche du patient afin de permettre une comparaison objective des donneacutees enregistreacutees

Figure 2 Utilisation drsquoun microphone en bilan orthophonique

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Microphones inteacutegreacutes oui maishellip

bull Les microphones inteacutegreacutes sont en geacuteneacuteral omnidirectionnels ils captent donc tout lrsquoenvironnement sonore et pas seulement la voix du patient

bull La distance bouche-micro est difficile agrave maicirctriser (micro placeacute en geacuteneacuteral proche de la cameacutera)

bull La qualiteacute de ces microphones est variablebull La carte-son interne peut ecirctre bruiteacutee ou de mauvaise qualiteacute

Le microphone preacutesenteacute dans la figure 2 est de type unidirectionnel (Shure SM 58) conccedilu pour lrsquoenregistrement de la voix Lrsquoextreacutemiteacute du cacircble se termine par un cacircble jack 35 mm compatible avec lrsquoentreacutee microphone de lrsquoordina-teur Nous utilisons cependant une carte son USB externe car les ordinateurs portables ne comportent que rarement une entreacutee microphone externe (voir laquo Inteacuterecirct drsquoune carte son USB raquo ci-apregraves) Le microphone SM 58 est un micro-phone plutocirct haut de gamme robuste sans pile et bien adapteacute aux besoins de lrsquoorthophonie Il reste abordable (150 euros environ) et quasi indestructible

La configuration du microphone permet drsquoisoler la source sonore princi-pale et de minimiser le bruit de fond Ce microphone dispose en outre drsquoun systegraveme antichoc pneumatique reacuteduisant la transmission des parasites lieacutes agrave la manipulation ainsi qursquoun filtre reacuteduisant les bruits de bouche Sa courbe de reacuteponse en freacutequence est donneacutee figure 3 de 50 Hz agrave 20 000 Hz On note une atteacutenuation des basses (-10 dB agrave 50 Hz) jusqursquoagrave 100 Hz puis une reacuteponse relativement plate (0 dB) jusqursquoagrave 10 000 Hz avant drsquoatteacutenuer de nouveau dans les aigus (-10 dB agrave 15 000 Hz)

Figure 3 Courbe de reacuteponse en freacutequence du microphone Shure SM 58

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Inteacuterecirct drsquoune carte son USB

bull Certains ordinateurs portables nrsquoont pas drsquoentreacutee microphonebull Certaines cartes son internes sont bruiteacutees ou de mauvaise qualiteacutebull Les connecteurs USB sont plus robustes que les connecteurs jack

35 mm qui peuvent souffrir en cas drsquoarrachage ou de forccedilage du fil du microphone

bull Les cartes son USB dans la gamme 50-100 euros ont des perfor-mances acoustiques largement suffisantes pour un enregistrement de la voix de bonne qualiteacute

Figure 4 Allure freacutequentielle et temporelle du son a capteacute par un microphone agrave lrsquoaide de lrsquooutil Spectre Temps Reacuteel du module Eacutevaluation dans VOCALAB

Le son capteacute par le microphone est un signal analogique de tension variable en fonction du temps Une portion de signal de quelques millisecondes est repreacutesenteacutee figure 4 (partie basse) avec lrsquoallure freacutequentielle correspondante (partie haute)

32 Eacutechantillonnage du sonLe signal est converti en une seacuterie de valeurs stockeacutees dans la meacutemoire de lrsquoor-dinateur La conversion du format analogique au format numeacuterique (toutes les informations transmises par le microphone sont reacuteduites agrave une seacuterie de 0 et de 1) est effectueacutee gracircce agrave une carte de conversion analogiquenumeacuterique existant dans tous les ordinateurs Chaque eacutechantillon numeacuterique du son est

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repreacutesenteacute par un chiffre de 0 agrave 65 536 eacutequivalent agrave 216 encore appeleacute for-mat 16 bits Le format 24 bits existe reacuteserveacute pour lrsquoenregistrement de qualiteacute professionnelle Nous donnons agrave titre indicatif (tableau 1) la correspondance entre la freacutequence drsquoeacutechantillonnage (noteacutee par la suite Fe) la qualiteacute auditive et la taille du fichier correspondant agrave 10 secondes drsquoenregistrement sonore au format 16 bits

Tableau 1 Correspondance entre la freacutequence drsquoeacutechantillonnage la qualiteacute auditive et la taille drsquoun fichier son drsquoune dureacutee de 10 secondes

Freacutequence drsquoeacutechantillonnage Fe Qualiteacute du son

Taille drsquoun fichier son de 10 secondes

48 000 Hz Excellente Utiliseacutee par des systegravemes drsquoenregistrements professionnels

960 Kilo-octet

44 100 Hz Excellente Utiliseacutee pour les CD audio en vue de lrsquoenregistrement de haute-fideacuteliteacute

882 Kilo-octet

22 050 Hz Tregraves bonne Quelques limitations dans les hautes freacutequences

441 Kilo-octet

11 025 Hz Bonne Quelques deacutefauts drsquoaigus et un peu de souffle perceptible

200 Kilo-octet

Figure 5 Son provenant du microphone (en haut) et version eacutechantillonneacutee par petits inter-valles de temps et drsquoamplitude (22 KHz 16 bits)

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Mecircme si la taille de fichier est un paramegravetre de moins en moins critique du fait de la taille des disques de stockage qui deacutepasse actuellement le teacuteraoctet une freacutequence limiteacutee permet une plus grande rapiditeacute de calcul

Nous illustrons lrsquoeacutetape drsquoeacutechantillonnage en temps agrave Fe=22 KHz (axe hori-zontal) et en amplitude agrave 16 bits (axe vertical) agrave la figure 5 le signal issu du microphone est deacutecoupeacute en nombres successifs avec un tregraves petit intervalle de temps Te correspond agrave lrsquoeacutequation (1)

TF

=1 (1)

Exemple

Pour Fe=22 050 KHz (tableau 1) le pas drsquoeacutechantillonnage Te vaut

Te = asymp1

2205045 micros

Drsquoun point de vue spectral lrsquoeacutechantillonnage agrave une freacutequence Fe impose une limitation intrinsegraveque dans le calcul du spectre Fmax qui ne peut srsquoeacutetendre qursquoagrave la moitieacute Cette regravegle (eacutequation 2) est connue sous le nom de theacuteoregraveme de Shannon

FF

maxe=

2 (2)

Si lrsquoon choisit Fe=22 KHz comme freacutequence drsquoeacutechantillonnage le spectre correspondant est limiteacute agrave Fmax=11 KHz En montant la freacutequence drsquoeacutechan-tillonnage on augmente ainsi la plage de freacutequence du spectre On peut consi-deacuterer que Fe=22 KHz est une limite acceptable pour la mesure des voix patho-logiques la limite intrinsegraveque des composantes du spectre valant 11 KHz ce qui englobe pour une tregraves large part les composantes de la voix A contrario lrsquoeacutetude de la voix des chanteurs notamment Soprano pourra se trouver limi-teacutee par ce choix certaines composantes deacutepassant 11 KHz

33 Calcul du spectreLa plupart des logiciels drsquoanalyse de la voix calculent le deacuteveloppement en seacuterie de Fourier des eacutechantillons sonores pour en extraire les composantes freacutequen-tielles En drsquoautres termes on passe drsquoune repreacutesentation temporelle agrave une repreacutesentation freacutequentielle comme illustreacute figure 6 avec une sinusoiumlde par-faite agrave 440 Hz En temporel (figure du haut) le signal a une peacuteriode T de 27 ms soit 00027 s Le lien entre peacuteriode et freacutequence est donneacute par lrsquoeacutequation 1

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Figure 6 Correspondance entre le temps et la freacutequence dans le cas drsquoune sinusoiumlde pure agrave lrsquoaide de la transformeacutee de Fourier

Exemple

Le la du teacuteleacutephone a une freacutequence de 440 Hz soit une peacuteriode de

ms= asymp1

4402 27

La base matheacutematique de la transformation tempsfreacutequence est la formule (3) qui deacutecrit toute fonction x(t) dans un intervalle de temps T comme une suite infinie de cosinus et sinus de freacutequence croissante

x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

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La deacutetermination de an et bn appeleacutes coefficients de la seacuterie de Fourier (eacutequations 4 et 5) impose des calculs relativement difficiles Nous nous inteacute-ressons principalement au module Cn exprimeacute par lrsquoeacutequation (6) Un algo-rithme appeleacute laquo transformeacutee de Fourier rapide raquo ou en anglais Fast Fourier Transform (FFT) permet de reacutealiser le passage drsquoun eacutechantillon de son agrave ses coefficients Cn plusieurs dizaines de fois par seconde

C a bn n n= +2 2 (6)

La deacutecomposition spectrale du son dont lrsquoallure temporelle est reporteacutee agrave la figure 7 en haut est afficheacutee agrave la figure 7 en bas Sur cette derniegravere figure lrsquoaxe horizontal repreacutesente la freacutequence lrsquoaxe vertical repreacutesente la valeur de Cn tel qursquoil est exprimeacute dans lrsquoeacutequation (6) Un pic drsquoamplitude eacuteleveacute eacutequivaut donc agrave une forte valeur de Cn ou agrave une forte composante agrave la freacutequence corres-pondante On note une structure spectrale en forme de pics agrave intervalles reacutegu-liers Ces pics sont appeleacutes harmoniques Ils sont caracteacuteristiques du spectre de la voix et de la musique

Figure 7 Allure temporelle et spectre drsquoun eacutechantillon sonore de 10 ms environ montrant deux composants principales (212 Hz 424 Hz) ainsi que du bruit

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Le fondamental de la voix correspond au pic le plus agrave gauche ici 212 Hz Il correspond aussi agrave la peacuteriode principale de lrsquoallure temporelle T soit 47 ms par application de lrsquoeacutequation 1 La freacutequence du fondamental est aussi appe-leacutee F0 Tous les pics harmoniques ont une freacutequence multiple du fondamental Ainsi le second pic est agrave la freacutequence 2timesF0 (424 Hz figure 7) le troisiegraveme agrave 3timesF0 (636 Hz) etc

34 Notion de formantOn deacutesigne par formant un regroupement drsquoharmoniques dans une zone freacute-quentielle preacutedeacutefinie Lrsquoorigine des formants est la reacutesonance du conduit vocal Ce conduit que lrsquoon peut approximativement consideacuterer comme la distance depuis les cordes vocales jusqursquoagrave la bouche (figure 8) a une longueur totale l variant en moyenne de 8 agrave 18 cm (tableau 2)

341 Freacutequences de reacutesonance

En consideacuterant la vitesse de propagation du son dans lrsquoair c le conduit reacutesonne naturellement dans des zones centreacutees sur les freacutequences f1 f2 f3 etc selon lrsquoeacutequation geacuteneacuterale de la formule 7 Cette eacutequation suppose un conduit de sec-tion constante ce qui assez eacuteloigneacute de la reacutealiteacute Les valeurs du tableau 2 sont donc simplement indicatives Ces zones de reacutesonance sont appeleacutees formants

f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm

Tableau 2 Reacutesonances naturelles drsquoun conduit vocal selon sa longueur par application de lrsquoeacutequation 7

Genre L (cm) F1 (Hz) F2 (Hz) F3 (Hz)Enfant 8 1100 3300 5500

Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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Figure 8 Reacutesonances naturelles drsquoun conduit vocal selon sa longueur par application de lrsquoeacutequation 2

Figure 9 La modification du conduit vocal entraicircne un changement de freacutequence des for-mants selon le triangle vocalique

342 Triangle vocalique

Un changement de la position de la langue et de lrsquoouverture de la bouche se traduit par une modification du conduit vocal et par voie de conseacutequence de la valeur des freacutequences de reacutesonances qui nrsquoobeacuteissent alors plus agrave une loi geacuteo-meacutetrique simple telle qursquoexprimeacutee par lrsquoeacutequation 7 Un parallegravele entre la posi-tion langue posteacuterieureanteacuterieure et bouche ouvertefermeacutee peut ecirctre reacutealiseacute (figure 9) agrave condition de faire une gymnastique un peu particuliegravere F1 est sur lrsquoaxe des Y en freacutequence deacutecroissante correacuteleacute agrave lrsquoouverture de la bouche

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et F2 est sur lrsquoaxe des X en freacutequence croissante pour accompagner le passage de la langue de la position posteacuterieure agrave la position anteacuterieure Agrave noter que ce triangle est leacutegegraverement diffeacuterent pour un homme ou une femme Il serait encore plus deacuteporteacute vers les freacutequences hautes pour un enfant en accord avec les donneacutees du tableau 2

Les formants F3 F4 F5 du spectre sont dits extra-vocaliques De leur ampleur et de leur reacutepartition eacutenergeacutetique deacutepend la qualiteacute reacutesonantielle de la voix Le paragraphe laquo Agrave propos du timbre raquo deacutetaille notamment le formant du chanteur

Figure 10 Principes de la construction du spectrogramme

35 SpectrogrammeLe spectrogramme est une repreacutesentation permettant de voir lrsquoensemble de la deacutecomposition spectrale de la voix sur une mecircme figure Le spectre du son est calculeacute plusieurs fois par seconde et les pics harmoniques sont transformeacutes en un jeu de couleurs du plus sombre au plus clair en fonction de lrsquoeacutenergie (figure 10) Chaque spectre eacuteleacutementaire est inseacutereacute agrave la droite des spectres exis-tants permettant de donner une vue de lrsquoeacutevolution des composantes harmo-niques (axe vertical) en fonction du temps (axe horizontal)

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351 Agrave propos de lrsquointensiteacute

Lrsquointensiteacute est eacutevalueacutee de maniegravere absolue avec un sonomegravetre appareil qui mesure la pression acoustique et lrsquoaffiche en deacutecibels ou dB Le dB est une uniteacute matheacutematique en eacutechelle logarithmique qui est calqueacutee sur la percep-tion de lrsquooreille Ainsi tandis que la pression acoustique est multiplieacutee par 10 par 100 puis par 1 000 lrsquooreille perccediloit un son drsquointensiteacute croissante de maniegravere reacuteguliegravere Le niveau de puissance drsquoun a murmureacute parleacute impliqueacute et projeteacute est dessineacute sur la figure 11

Figure 11 Correspondance entre niveau de voix dB et spectrogramme

Lrsquoamplitude du signal issu du microphone est modifieacutee par lrsquoordinateur agrave divers niveaux au niveau de la carte drsquoacquisition de lrsquoamplificateur du mixeur et du reacuteglage drsquoentreacutee avant drsquoecirctre converti en dB Les diffeacuterents trai-tements eacuteloignent la valeur laquo dB raquo afficheacutee par les logiciels de sa valeur absolue que lrsquoon aurait obtenue avec un sonomegravetre Crsquoest pourquoi nous avons preacutefeacutereacute utiliser les termes de voix laquo murmureacutee conversationnelle impliqueacutee appel et satureacute raquo dans les eacutechelles de puissance au lieu de dB relatifs

Par contre si les conditions de mesure sont les mecircmes agrave chaque prise de son (le mateacuteriel utiliseacute ne change pas le locuteur se trouve dans la mecircme position par rapport au microphone) on peut admettre que les mecircmes trai-tements sont effectueacutes aux signaux successifs autorisant les comparaisons entre les reacutesultats

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36 Agrave propos de la hauteurLa hauteur du son est exprimeacutee en Hz et correspond au nombre de peacuteriodes par seconde Plus le nombre de peacuteriodes par secondes est eacuteleveacute plus le son est aigu

Dans le dessin du son a de la figure 12 on constate une peacuteriodiciteacute du son crsquoest-agrave-dire une forme qui se reacutepegravete de faccedilon reacuteguliegravere au cours du temps mecircme si de leacutegegraveres variations sont observeacutees pour chaque cycle successif Cette peacuteriode T vaut ici environ 34 ms calculeacutee entre deux pics du signal sur lrsquoaxe horizontal qui repreacutesente le temps En inversant cette valeur on trouve la freacutequence correspondante f eacutegale ici agrave 256 Hz par application de lrsquoeacutequation 1 Cette freacutequence que nous appellerons F0 ou encore freacutequence fondamentale de la voix correspond au trait le plus bas dans le spectrogramme VOCALAB deacutetecte lrsquoeacutevolution de F0 au cours du temps sous la forme drsquoun trait noir qui se superpose au 1er trait de couleur horizontal

Figure 12 Allure temporelle du son a eacutevaluation de la peacuteriode et freacutequence associeacutee

Figure 13 Spectrogramme drsquoun a identification de F0 et de ses harmoniques seacutelec-tion drsquoune portion du spectrogramme et allure temporelle correspondante avec eacutevaluation manuelle de la peacuteriode et freacutequence associeacutee

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361 Diffeacuterence entre fondamental et harmoniques

Les harmoniques sont des composantes multiples de la freacutequence fondamen-tale Sur le spectrogramme de la figure 13 apparaissent six harmoniques drsquoeacutener-gie significative (couleur rouge jaune dans la version numeacuterique de lrsquoouvrage) F0 est ici la trace horizontale la plus basse les harmoniques sont les eacutenergies agrave des freacutequences multiples de F0 2 times F0 3 times F0 4 times F0 etc Les voix riches ont plusieurs dizaines drsquoharmoniques clairement visibles sur le spectrogramme

362 Exemple drsquoune siregravene

En effectuant une siregravene sur un ou (figure 14) on constate

minus le deacuteplacement progressif du fondamental F0 vers les hautes freacutequences jusqursquoagrave atteindre 700 Hz

minus lrsquoeacutecartement progressif des harmoniques dont la distance vaut toujours F0

minus une perte de reacutesonance au milieu de la siregravene lieacutee au passage du meacuteca-nisme I au meacutecanisme II

Figure 14 Spectre drsquoune siregravene sur un ou

363 Deacutetection du fondamental

La deacutetection correcte du fondamental de la voix est une condition neacutecessaire pour un grand nombre de calculs effectueacutes en particulier pour lrsquoeacutevaluation

minus des indicateurs drsquoalteacuteration de la voix

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minus de lrsquoeacutetendue vocale crsquoest-agrave-dire les capaciteacutes du patient agrave faire varier la hauteur de sa voix du grave vers lrsquoaigu

minus du fondamental usuel moyen qui est la moyenne des valeurs de F0 instantaneacutees

En geacuteneacuteral plus la voix est pathologique plus le risque drsquoerreur de deacutetec-tion de F0 devient grand

Attention aux erreurs de deacutetection

bull Lorsque les conditions drsquoenregistrement sont mauvaises du fait drsquoune carte-son bruiteacutee drsquoun environnement bruyant ou drsquoun microphone de mauvaise qualiteacute

bull Lorsque la puissance sonore est trop faible (voix murmureacutee) Seule une voix conversationnelle ou impliqueacutee est exploitable

bull Lorsque lrsquoorthophoniste parle lors de lrsquoenregistrement en superpo-sition de la voix du patient Le F0 de lrsquoorthophoniste peut prendre le dessus sur le F0 du patient

bull Lorsque les consignes donneacutees par lrsquoorthophoniste au patient sont preacutesentes dans lrsquoenregistrement le deacutetecteur drsquoattaque peut se deacuteclencher ou les calculs se prolonger en dehors de la production sonore du patient

bull Lorsque la voix est tregraves bruiteacutee la deacutetection de F0 peut srsquoaveacuterer incorrecte

37 Agrave propos du timbreLe timbre peut se deacutefinir comme la reacutepartition des harmoniques et du bruit de la voix ou drsquoun instrument de musique dans le domaine freacutequentiel Le timbre drsquoun instrument de musique est lieacute agrave plusieurs eacuteleacutements la nature de lrsquoeacutemet-teur (corde frappeacutee corde frotteacutee embouchure anche simple ou double) la longueur la forme et la structure intrinsegraveque des reacutesonateurs

371 Timbre du violon

Dans le cas de la figure 15 (la 440 joueacute au violon) la corde est frotteacutee La reacuteparti-tion des eacutenergies se fait sur les zones 0-4 KHz et 7-9 KHz On note relativement peu de bruit que ce soit au moment de lrsquoattaque pendant ou en fin de produc-tion sonore

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Figure 15 Spectre drsquoune note (La 440 Hz) joueacutee au violon

372 Timbre de la flucircte

La mecircme note exeacutecuteacutee cette fois par une flucircte est analyseacutee dans le spec-trogramme de la figure 16 On remarque lrsquoalternance des eacutenergies harmo-niques avec une preacutedominance des harmoniques impairs (F0 3 times F0 5 times F0) Le timbre de la flucircte se caracteacuterise par le bruit de lrsquoeacutecoulement drsquoair On dis-tingue des traces vertes erratiques caracteacuteristiques des traces de souffle

Figure 16 Spectre drsquoune note (La 440 Hz) joueacutee agrave la flucircte de Pan

373 Timbre de la voix formant du chanteurLe timbre drsquoune voix deacutepend de la longueur de la structure des cordes vocales de la qualiteacute de leur accolement mais aussi du volume et de la configuration des reacutesonateurs Le timbre extra-vocalique est laquo ce qursquoil reste du timbre lorsque lrsquoon enlegraveve les formants vocaliques raquo (Heuillet-Martin 1995)

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Figure 17 Spectres du phonegraveme a cas ES115 avec tregraves peu drsquoeacutenergie dans la zone du formant du chanteur (25-4 KHz)

Sur la figure 17 repreacutesentant le spectrogramme de deux phonegravemes a on constate sur le a de gauche (voix parleacutee) une absence drsquoharmoniques supeacute-rieurs agrave 1 500 Hz Le spectre reacutevegravele six harmoniques principales Le a de la figure 17 agrave droite montre qursquoune utilisation optimale du souffle et des reacuteso-nateurs permet de faire apparaicirctre des harmoniques au-dessus de 1 500 Hz notamment autour de 3 000 Hz et 4 500 Hz Cette zone de reacutesonance parti-culiegravere situeacutee au-dessus de 2 500 Hz est appeleacutee formant du chanteur (singing formant) On lrsquoobserve autour de 3 200 Hz chez la femme et 2 800 Hz chez les hommes Crsquoest une zone harmonique comportant beaucoup drsquoeacutenergie et qui donne une qualiteacute une rondeur particuliegravere agrave la voix conseacutequence drsquoune bonne impeacutedance rameneacutee sur le larynx (parfois noteacutee IRL) (Miller 1996 Sundberg 1989)

Le formant du chanteur apparaicirct surtout sur les spectres de voix travailleacutees et permet agrave une voix lyrique de se distinguer de la masse orchestrale Cela se reacutefegravere agrave une technique vocale qui utilise une forte IRL susceptible de creacuteer des pheacutenomegravenes reacutesonantiels particuliers On constate sur les spectrogrammes un deacuteplacement de la majoriteacute de lrsquoeacutenergie vers les zones du formant du chanteur donc vers les aigus

4 Exemples de spectresDans ce chapitre diffeacuterents exemples de sons qui composent notre univers sonore sont preacutesenteacutes sous la forme drsquoun tableau reacutecapitulatif Lrsquoobjectif de ce tableau est de donner les bases de lrsquoanalyse spectrale des sons fondamentaux des bruits et de la voix Les fichiers sons peuvent ecirctre eacutecouteacutes et analyseacutes depuis la meacutediathegraveque de VOCALAB Le tableau 3 donne lrsquoallure temporelle et freacute-quentielle du son pur et du bruit blanc qui sont en quelque sorte des extrecircmes en termes de contenu freacutequentiel le son pur est le plus pauvre possible le

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bruit blanc le plus riche possible Le tableau 4 illustre le spectrogramme des voyelles et consonnes occlusives le tableau 5 les consonnes constrictives

Tableau 3 Spectre des signaux fondamentaux

Item Caracteacuteristiques Allure temporelle SpectrogrammeSon pur Une seule sinu-

soiumlde une seule raie spectrale laquo son du teacuteleacutephone raquo ici agrave 440 Hz

Bruit blanc

Signal aleacuteatoire dont le spectre est uniforme sur toutes les freacutequences

Tableau 4 Spectre des voyelles et consonnes occlusives

Item Caracteacuteristiques SpectrogrammeVoyelles Sons peacuteriodiques dont

les formants (F1F2) deacutependent de la position de la langue dans la caviteacute buccale de lrsquoouverture de la mandibule et de la position des legravevres Les phonegravemes a i ou sont les plus opposeacutes sur le plan acoustique

Consonnes occlusives sourdes

Les phonegravemes p t k sont brefs La reacutepartition des eacutenergies se fait en fonction des points de contact effecteurs (bila-biale dentale veacutelaire)

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Item Caracteacuteristiques SpectrogrammeConsonnes occlusives sonores

Structure acoustique peacuteriodique Les pho-negravemes sont tregraves leacutegegrave-rement plus longs Le voisement apparaicirct sous la forme drsquoun trait rouge horizontal avant lrsquoexplosion

Tableau 5 Spectre des consonnes constrictives

Item Caracteacuteristiques SpectrogrammeConstrictives sourdes

Ces consonnes sont assimileacutees agrave des bruits La structure acous-tique est apeacuteriodique avec une reacutepartition de lrsquoeacutenergie diffeacuterente selon le mode de reacutealisation

Constrictives sonores

Structure acoustique peacuteriodique Le carac-tegravere bruiteacute est atteacutenueacute par la vibration laryn-geacutee qui apparaicirct sous forme drsquoharmoniques agrave basse freacutequence dans le spectrogramme

Tableau 6 Analyse des indicateurs drsquoalteacuteration de la voix dans les systegravemes EVA MDVP PRAAT et VOCALAB

Marqueurs de pathologie PRAAT EVA MDVP VOCALAB

Fondamental usuel moyen

bull bull bull bull

Eacutetendue vocale bull bull bull

Temps maximum de phonation (TMP)

bull bull bull bull

Aire dynamique vocale

bull bull bull

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Rapport sz az bull

Instabiliteacute en hauteur

Jitter Jita DDP ratio RAP PPQ5

jDDP

JittA Jitt Factor Jitt Ratio vF0 RAP

PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0

Instabiliteacute en hauteur portrait de

phase

Instabiliteacute en amplitude

Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP

Shim Factor APQ APQ Shim ShdB sAPQ

vAm

Instabi-liteacute en

amplitude

Bruit HNR Sr Srgt1KHz VTI NHR SPI FTRI

ATRI

BruitSignal

Ruptures et irreacutegulariteacutes

FLUF DVB DVB DUV NVB NUV

Alteacuteration de lrsquoattaque

Deacutebit pression rendement efficaciteacute fuite reacutesis-

tance glottique

Harmoniques DSH NSH Pauvreteacute harmonique

5 Les indicateurs drsquoalteacuteration de la voix

51 IntroductionLes ouvrages de Baken (1999) et Kent (2000) recencent plus de 200 variantes de marqueurs de qualiteacute de la voix et lrsquoon trouve dans la litteacuterature de tregraves nombreux articles sur ce domaine Certains marqueurs restent agrave lrsquoeacutetat de recherches tandis que drsquoautres sont inteacutegreacutes dans les outils commerciaux Nous nous sommes inteacuteresseacutes aux logiciels EVA PRAAT et CSL-MDVP en tentant drsquoidentifier leurs similariteacutes et diffeacuterences

Les marqueurs de pathologie de la voix utiliseacutes dans ces diffeacuterents logi-ciels ainsi que dans VOCALAB sont reacutesumeacutes sur le tableau 6 par famille en srsquoinspirant des classifications proposeacutees par Putzer (2001) On retrouve dans les logiciels PRAAT EVA et MDVP quatre grandes familles drsquoanalyse lrsquoinstabiliteacute en hauteur (jitter et deacuteriveacutes) lrsquoinstabiliteacute en amplitude (shim-mer et deacuteriveacutes) lrsquoanalyse du bruit (HNR et deacuteriveacutes) et lrsquoeacutevaluation de pheacute-nomegravenes transitoires parasites Selon les logiciels drsquoautres types drsquoanalyses

27


peuvent ecirctre conduites (en italique sur la figure) analyse du deacutebit drsquoair dans le systegraveme EVA analyse des ruptures et irreacutegulariteacutes dans PRAAT et CSL-MDVP

511 Jitter

Le jitter (ou gigue) eacutevalue la variation de freacutequence du signal au cours du temps Le jitter est consideacutereacute par de nombreux auteurs comme lrsquoun des indices les plus significatifs de la qualiteacute de la voix car il caracteacuterise lrsquoinsta-biliteacute vibratoire des organes phonateurs Il existe de nombreuses variantes du calcul du jitter permettant une eacutevaluation de lrsquoinstabiliteacute freacutequentielle instantaneacutee court terme et moyen terme Diffeacuterentes formulations du jitter ont eacuteteacute syntheacutetiseacutees par Baken (1999) et par Kent (2000) Les plus communes que lrsquoon retrouve dans les logiciels drsquoeacutevaluation objective de la voix sont

minus le jitter absolu (jita en seconde ou en Hertz selon les auteurs) qui donne une eacutevaluation de la variabiliteacute de peacuteriode agrave peacuteriode (ou de freacutequence en freacutequence) dans lrsquoeacutechantillon de voix analyseacute

minus le jitter relatif ( jitt) donne une eacutevaluation de la variabiliteacute de la peacuteriode par rapport agrave la moyenne des peacuteriodes

minus le quotient de perturbation (pitch period perturbation quotient PPQ) donne une eacutevaluation de la variabiliteacute de la peacuteriode dans lrsquoeacutechantillon analyseacute lisseacute sur 5 peacuteriodes

minus lrsquoeacutecart-type de la freacutequence fondamentale (standard deviation STD en Hz) donne lrsquoeacutecart-type de la freacutequence fondamentale dans lrsquoeacutechan-tillon de voix analyseacute

Le jitter factor appeleacute jitter moyen chez Giovanni (2004) srsquoexprime selon la formule ci-dessous

Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(8)

Dans cette formule Fi repreacutesente lrsquoeacutevaluation de la freacutequence vibratoire de la glotte agrave la peacuteriode laquo i raquo exprimeacutee en Hz Fi ndash 1 celle agrave la peacuteriode preacuteceacutedente laquo i-1 raquo Le nombre n repreacutesente le nombre de cycles consideacutereacutes Le terme du deacutenominateur repreacutesente la moyenne des freacutequences fondamentales Le terme du numeacuterateur eacutevalue les diffeacuterences instantaneacutees entre deux freacutequences fondamentales successives et en fait la moyenne sur le nombre de peacuteriodes demandeacutees

28


Lrsquoeacutevaluation du jitter se fait en geacuteneacuteral sur la production drsquoune voyelle (sou-vent un a) Lrsquoanalyse temporelle du signal permet drsquoidentifier les peacuteriodes successives de la production sonore T1 T2 hellip Ti eacutevalueacutees en secondes comme lrsquoillustre la figure 18 Lrsquoinverse de ces peacuteriodes (eacutequation 9) donne la succession de freacutequences F1 F2 hellip Fi rentrant dans la formule citeacutee plus haut

TFi

i

=1 (9)

On remarque sur la figure 18 que lrsquoeacutevaluation preacutecise des peacuteriodes nrsquoest pas une tacircche aiseacutee agrave cause de la complexiteacute du signal et de lrsquoincertitude sur les repegraveres agrave consideacuterer (maxima locaux croisement de lrsquoaxe horizontal drsquoordon-neacutee 0) La tacircche se complique encore dans le cas de voix pathologiques ougrave lrsquoeacutevaluation peut eacutechouer ce qui affecte en conseacutequence le calcul du jitter

Figure 18 Eacutevaluation des peacuteriodes successives du signal sonore permettant lrsquoeacutevaluation du jitter

Lrsquoeacutevaluation des freacutequences Fi au cours du temps apparaicirct sous forme drsquoun trait noir et se superpose agrave la raie eacutenergeacutetique de plus basse freacutequence dans le spectrogramme de la figure 19 Lrsquoinstabiliteacute freacutequentielle est plus visible que sur lrsquoallure temporelle de la figure 18 se traduisant par des variations du fon-damental principalement dans les intervalles [4 -5 s] et [10-11 s]

29


Figure 19 Le jitter correspond agrave une estimation de la variation de F0 (trait noir superposeacute agrave la raie la plus basse en freacutequence cas AS009 de la base de donneacutees en ligne)

La valeur du jitter peut cependant varier dans un mecircme eacutechantillon sonore selon que lrsquoon seacutelectionne une portion de son au deacutebut au milieu ou en fin drsquoeacutechantillon Dans lrsquoexemple de la figure 19 le jitter calculeacute sur la premiegravere seconde apregraves lrsquoattaque (du trait vert au trait noir vertical) donne un jitter eacuteleveacute agrave cause drsquoune brusque variation de hauteur au temps 15 s La portion 2-3 s est un peu plus stable

Les valeurs du jitter augmentent significativement avec lrsquoacircge mais sont peu deacutependantes du sexe Dans lrsquoeacutetude de (Xue 2001) le jitter moyen (eacutequation 8) des voix normales de jeunes hommes est autour de 06 et monte agrave 22 pour des hommes de 70 ans et plus Le meacutemoire de Barbeacutera et Frenay (2016) donne des tendances similaires eacutelargies agrave diffeacuterents indicateurs Des eacutetudes compa-ratives entre plusieurs calculs de Jitter et eacutevaluation des limites sont proposeacutees dans (Maryn 2009)

512 Shimmer

Le shimmer eacutevalue la variation drsquoamplitude du signal au cours du temps Lrsquoanalyse temporelle du signal permet drsquoidentifier les amplitudes successives de la production sonore A1 A2hellip Ai comme lrsquoillustre la figure 20 Le shimmer fait lrsquoobjet des mecircmes variantes que le jitter et se deacutecline en shimmer instan-taneacute absolu moyenneacute sur 3 5 11 cycles etc

30


Figure 20 Evaluation des amplitudes successives du signal pour calculer le shimmer

Le shimmer factor traduit en shimmer moyen par Giovanni (2004) srsquoex-prime selon la formule ci-dessous

Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(10)

Dans cette formule Ai repreacutesente lrsquoeacutevaluation de lrsquoamplitude du signal agrave la peacuteriode laquo i raquo Ai ndash 1 celle agrave la peacuteriode preacuteceacutedente laquo i-1 raquo Le nombre n repreacute-sente le nombre de cycles consideacutereacutes Le terme du deacutenominateur repreacutesente la moyenne des amplitudes Le terme du numeacuterateur eacutevalue les diffeacuterences instantaneacutees entre deux amplitudes de signal successives et en fait la moyenne sur le nombre de peacuteriodes demandeacutees Concernant le shimmer factor la norme se situe autour de 20 pour des voix normales jeunes et 40 pour des per-sonnes acircgeacutees (Xue 2001) la limite pathologique eacutetant fixeacutee autour de 50

513 Bruit

Le rapport entre lrsquoamplitude des harmoniques et lrsquoamplitude du bruit est appeleacute signal-noise ratio ou SNR exprimeacute en geacuteneacuteral en dB (Yumoto 1982) Dans lrsquoexemple de la figure 21 la preacutesence de bruit entre les harmoniques est particuliegraverement visible autour de 800 Hz et 1 300 Hz Dans ce cas le rap-port entre le signal et le bruit est faible autour de 10 dB en moyenne pour lrsquoensemble des harmoniques donc significativement au-dessous du seuil de pathologie qui est autour de 15-20 dB selon les auteurs

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Glossaire

En italique les deacutefinitions en anglaisADV Aire dynamique vocaleADVF Aide dynamique vocale fonctionnelleAEP Auto- eacutevaluation personnaliseacuteeASHA American Speech- Language Hearing AssociationATM Articulation temporo- mandibualaireCNRS Centre national de recherche scientifiqueCV Cordes vocalesDDP Jitter percentEBP Evidence- Based- PracticeELS European Laryngological SocietyERU 15 Eacutequipe de Recherche UnadreacuteoEVA Eacutevaluation vocale assisteacutee (Logiciel de la sociteacuteteacute SQ- LAB)F0 Freacutequence fondamentaleF1 Formant 1 (200-900 Hz)F2 Formant 2 (1 000 ndash 2 200 Hz)FFT Fast Fourier TransformFLUV Fraction of locally unvoiced framesFUM Freacutequence usuelle moyenneHAL Serveur drsquoarchives ouvertes du CNRSGRBAS Grade Roughness Breathiness Asthenicity StrainedIPP Inhibiteur de la pompe agrave protonsIRL Impeacutedance rameneacutee sur le larynxJitter variation de la freacutequence drsquoun sonLURCO Laboratoire Unadreacuteo de Recherche Clinique Orthophonique

MDVP Multidimensional Voice Program AnalysisMP4 Format de numeacuterisation de fichier multimeacutediaNHR Noise- to- harmonics ratioORL Oto- Rhino- LaryngologiePPQ Pitch perturbation quotientPPQ5 Pitch perturbation quotient 5 cyclesPRAAT logiciel drsquoanalyse de la voixPSP Paralysie supra- nucleacuteaire progressivePVHI Pediatric Voice Handicap IndexRAP Relative average perturbationRGO Reflux gastro- œsophagienShimmer variation de lrsquointensiteacute drsquoun sonsPPQ Smoothed pitch perturbation quotientsaPQ Smoothed amplitude perturbation quotientshdB Shimmer in dBSLA Scleacuterose lateacuterale amyotrophiqueSNR Signal- Noise- Ratio rapport signal sur bruitSPI Soft phonation indexSTD Standard deviation of f0TED Troubles envahissant du deacuteveloppementTPM Temps phonatoire maximumUNADREO Union nationale pour le deacuteveloppement de la recherche et de lrsquoeacutevaluation en orthophonievF0 Fundamental frequency variationVHI Voice handicap index












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Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

bilit

atio

n de

la v

oix

A

Men

in-S

icar

d et

E

Sic

ard

Ort

hop

hon

ie





Page vierge



Anne Menin-Sicard Eacutetienne Sicard








III

Sommaire

Preacuteface V





IV

Remerciements










V





VI

Preacuteface







1




2







3









la voix du patient

4







5












6











7









8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(8)


28



TFi

i

=1 (9)




29





512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(10)


513 Bruit


227














228





















229




















Nancy

230





















231


















232





233

Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

bilit

atio

n de

la v

oix

A

Men

in-S

icar

d et

E

Sic

ard

Ort

hop

hon

ie





Page vierge








III

Sommaire

Preacuteface V





IV

Remerciements










V





VI

Preacuteface







1




2







3









la voix du patient

4







5












6











7









8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(8)


28



TFi

i

=1 (9)




29





512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

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1

(10)


513 Bruit


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Nancy

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232





233

Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

bilit

atio

n de

la v

oix

A

Men

in-S

icar

d et

E

Sic

ard

Ort

hop

hon

ie





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IV

Remerciements










V





VI

Preacuteface







1




2







3









la voix du patient

4







5












6











7









8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

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1

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28



TFi

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512 Shimmer


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Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

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= minusminus

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sumsum

11

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Nancy

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

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n de

la v

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A

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icar

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Ort

hop

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V





VI

Preacuteface







1




2







3









la voix du patient

4







5












6











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8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

(8)


28



TFi

i

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29





512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

i

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= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

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513 Bruit


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Nancy

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

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oix

A

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VI

Preacuteface







1




2







3









la voix du patient

4







5












6











7









8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

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= minusminus

=

minus

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sumsum

11

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1

(8)


28



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29





512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

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ni

= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

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513 Bruit


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Nancy

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

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bilit

atio

n de

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oix

A

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icar

d et

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Ort

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1




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la voix du patient

4







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6











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8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

11

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1

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28



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=1 (9)




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512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

11

1

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513 Bruit


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Nancy

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

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la v

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A

Men

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icar

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Ort

hop

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2







3









la voix du patient

4







5












6











7









8






9









10









11







960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







23






24






Bruit blanc







25












bull bull bull bull



bull bull bull bull


bull bull bull

26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

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= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

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1

(8)


28



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i

=1 (9)




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512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

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ni

= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

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1

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513 Bruit


227














228





















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Nancy

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





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n de

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Men

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960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






18







19






20













21














22







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Bruit blanc







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bull bull bull bull



bull bull bull bull


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26



Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





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511 Jitter







Jitter factor nF F

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i

ni i

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= minusminus

=

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11

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Shimmer factor nA A

nA

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sumsum

11

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Glossaire














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TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

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dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






17






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19






20













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22







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Bruit blanc







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bull bull bull bull


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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





27



511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

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= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

11

11

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=1 (9)




29





512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

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i

ni i

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= minusminus

=

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sumsum

11

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

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960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






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Bruit blanc







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jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


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ATRI

BruitSignal





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nF

i

ni i

i

ni

= minusminus

=

minus

minus

=

sumsum

11

11

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1

(8)


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TFi

i

=1 (9)




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512 Shimmer


30




Shimmer factor nA A

nA

i

ni i

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ni

= minusminus

=

minus

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=

sumsum

11

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1

(10)


513 Bruit


227














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Nancy

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233

Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





Eacuteval

uatio

n et

reacuteha

bilit

atio

n de

la v

oix

A

Men

in-S

icar

d et

E

Sic

ard

Ort

hop

hon

ie





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960 Kilo-octet


882 Kilo-octet


441 Kilo-octet


200 Kilo-octet


12




TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

16






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Bruit blanc







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bull bull bull bull



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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


phase


Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


amplitude


ATRI

BruitSignal





tance glottique





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511 Jitter







Jitter factor nF F

nF

i

ni i

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= minusminus

=

minus

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Shimmer factor nA A

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Glossaire














ISBN 978-2-35327-318-8





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TF

=1 (1)

Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



13



Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

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2 20

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bT

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2 20

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C a bn n n= +2 2 (6)



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f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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Bruit blanc







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PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


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ATRI

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Jitter factor nF F

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TF

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Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



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Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



15






f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

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Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

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Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

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2 20

( )sin( )π (5)

14



C a bn n n= +2 2 (6)



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f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


vAm


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ATRI

BruitSignal





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Jitter factor nF F

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Shimmer factor nA A

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Exemple


Te = asymp1

2205045 micros


FF

maxe=

2 (2)



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Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

infinsum π π (3)

avec

aT

x t n tT

dtn

T= int

2 20

( )cos( )π (4)

bT

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dtn

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2 20

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C a bn n n= +2 2 (6)



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f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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Rapport sz az bull



jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

APQ11 ADDP


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Jitter factor nF F

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Te = asymp1

2205045 micros


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x(t) (a cos2 n tT

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cn =minus( )2 1

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Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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jDDP


PPQ Jitt RAP Jita

sPPQ STD vf0


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Shim ShdB APQ3 APQ5

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Te = asymp1

2205045 micros


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Exemple


ms= asymp1

4402 27


x(t) (a cos2 n tT

b sin2 n tT

)nn 0 n= +=

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aT

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dtn

T= int

2 20

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C a bn n n= +2 2 (6)



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f nl

cn =minus( )2 1

4 (7)

Avecc = 350 ms

l = 8 agrave 18 cm



Femme 12 730 2200 3600

Homme 18 500 1500 2500

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PPQ Jitt RAP Jita

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Shim ShdB APQ3 APQ5

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