Le bégaiement est un trouble de la fluence de la parole qui se caractérise, entre autres, par une présence accrue d’accidents de parole venant entraver l’intelligibilité de l’énoncé. Ce travail de doctorat a pour objectif d’étudier les disfluences catégorisées comme pathologiques produites par des locuteurs qui bégaient et ce, en tâche de lecture et en situation de parole spontanée. Plus précisément, il s’agit, d’une part, de vérifier si des éléments morphologiques et phonétiques peuvent expliquer l’apparition d’un bégayage et, d’autre part, d’observer les événements articulatoires présents avant et pendant les disfluences. Pour mener à bien les études ayant trait aux éléments linguistiques posant le plus de difficultés aux personnes qui bégaient, 10 locuteurs francophones et 10 locuteurs slovacophones, tous atteints de ce trouble, ont été enregistrés en train de lire un texte et de parler spontanément dans leur langue maternelle. Quant aux travaux portant sur les événements moteurs se déroulant avant et durant les disfluences, ils ont été réalisés grâce à des données EMA acquises auprès de 4 locuteurs francophones (2 locuteurs qui bégaient et 2 sujets normo-fluents) en tâche de lecture. Nos résultats ont montré que les consonnes non-voisées et les occlusives faisaient partie des éléments les plus problématiques à prononcer pour les personnes bègues. L’étude morphologique a révélé que plus un mot contient de morphèmes et plus le risque de voir apparaître une disfluence est accru. Ce résultat doit notamment être mis en corrélation avec le nombre de syllabes présentes dans le mot. En ce qui concerne le second couple d’études, portant sur le niveau moteur de la parole bègue, nos données montrent, en particulier, des similitudes dans les événements articulatoires se déroulant au niveau supra-glottique entre les disfluences perçues acoustiquement comme des blocages et des prolongations. Enfin, une perturbation des gestes coarticulatoires a pu être relevée lors de la production de certaines disfluences. / Stuttering is a speech fluency disorder. It can be mainly characterized by an increased presence of disfluencies that affect the speech intelligibility. The aim of this thesis is to study stuttering-like disfluencies (SLDs) produced by persons who stutter (PWS) during reading tasks and during spontaneous speech. More specifically, we propose, as our first objective, to verify if any morphological or phonetic elements can explain the presence of these disfluencies. Our second objective is to observe articulatory events before and during SLDs. For the studies dealing with the linguistic and phonetic elements that can be problematic to PWS, 10 French-speaking and 10 Slovak-speaking PWS were recorded while reading a text and while having a conversation in their mother tongue. The studies on speech motor events taking place before and during SLDs were realized by means of an EMA. 4 French-speaking subjects participated in this part of the study (2 PWS and 2 control subjects). Our results show that non-voiced consonants and stops were part of the most problematic elements to produce for PWS. The morphological study reveals that the risk of a SLD appearance was higher when the word contained more morphemes. This result should be correlated to the number of syllables that constitute the word. As for the second couple of studies, they focus on the speech motor events in stuttered speech. Our data show that similar articulatory events can take place in the supraglottic cavity during disfluencies perceived as blocks or prolongations. Furthermore, a disruption of coarticulatory gestures was observed in certain disfluencies.

Les disfluences sont un phénomène apparaissant fréquemment dans toute production orale spontanée ; elles consistent en l'interruption du cours normal du discours. Elles ont donné lieu à de nombreuses études en Traitement Automatique du Langage Naturel. En effet, leur étude et leur identification précise sont primordiales, sur les plans théorique et applicatif.<br />Cependant, la majorité des travaux de recherche sur le sujet portent sur des usages de langage quotidien : dialogues « à bâtons rompus », demandes d'horaire, discours, etc. Mais qu'en est-il des productions orales spontanées produites dans un cadre contraint ? Aucune étude n'a à notre connaissance été menée dans ce contexte. Or, on sait que l'utilisation d'une « langue de spécialité » dans le cadre d'une tâche donnée entraîne des comportements spécifiques.<br />Notre travail de thèse est consacré à l'étude linguistique et informatique des disfluences dans un tel cadre. Il s'agit de dialogues de contrôle de trafic aérien, aux contraintes pragmatiques et linguistiques. Nous effectuons une étude exhaustive des phénomènes de disfluences dans ce contexte. Dans un premier temps nous procédons à l'analyse fine de ces phénomènes. Ensuite, nous les modélisons à un niveau de représentation abstrait, ce qui nous permet d'obtenir les patrons correspondant aux différentes configurations observées. Enfin nous proposons une méthodologie de traitement automatique. Celle-ci consiste en plusieurs algorithmes pour identifier les différents phénomènes, même en l'absence de marqueurs explicites. Elle est intégrée dans un système de traitement automatique de la parole. Enfin, la méthodologie est validée sur un corpus de 400 énoncés.

Le but de cette thèse est d'étudier de façon détaillée l'impact des disfluences en français parlé (répétitions, auto-corrections, amorces, etc.) sur l'analyse syntaxique automatique de l'oral et de propose un modèle théorique permettant de les intégrer dans cette analyse. Notre axe de recherche se fonde sur l'hypothèse selon laquelle une analyse détaillée des énoncés oraux (principalement en termes morphosyntaxiques) peut permettre un traitement efficace pour ce type de données, et s'avère incontournable dans une optique de développement d'applications génériques dans le domaine des technologies de la parole. Dans le cadre de ce travail, nous proposons à la fois une étude linguistique détaillée et une stratégie d'analyse syntaxique automatique partielle des disfluences (en syntagmes minimaux non récursifs ou "chunks"). Le corpus final obtenu est ainsi segmenté en chunks non-disfluents d'une part, à côté des chunks disfluents d'autre part après prise en compte des régularités observées dans notre corpus. Les résultats de l'analyse automatique sont finalement évalués de façon quantitative sur le corpus permettant ainsi de valider le modèle théorique de façon empirique.

Extraire de l'information de données langagières est un sujet de plus en plus d'actualité compte tenude la quantité toujours croissante d'information qui doit être régulièrement traitée et analysée, etnous assistons depuis les années 90 à l'essor des recherches sur des données de parole également. Laparole pose des problèmes supplémentaires par rapport à l'écrit, notamment du fait de la présence dephénomènes propres à l'oral (hésitations, reprises, corrections) mais aussi parce que les donnéesorales sont traitées par un système de reconnaissance automatique de la parole qui génèrepotentiellement des erreurs. Ainsi, extraire de l'information de données audio implique d'extraire del'information tout en tenant compte du « bruit » intrinsèque à l'oral ou généré par le système dereconnaissance de la parole. Il ne peut donc s'agir d'une simple application de méthodes qui ont faitleurs preuves sur de l'écrit. L'utilisation de techniques adaptées au traitement des données issues del'oral et prenant en compte à la fois leurs spécificités liées au signal de parole et à la transcription –manuelle comme automatique – de ce dernier représente un thème de recherche en pleindéveloppement et qui soulève de nouveaux défis scientifiques. Ces défis sont liés à la gestion de lavariabilité dans la parole et des modes d'expressions spontanés. Par ailleurs, l'analyse robuste deconversations téléphoniques a également fait l'objet d'un certain nombre de travaux dans lacontinuité desquels s'inscrivent ces travaux de thèse.Cette thèse porte plus spécifiquement sur l'analyse des disfluences et de leur réalisation dans desdonnées conversationnelles issues des centres d'appels EDF, à partir du signal de parole et destranscriptions manuelle et automatique de ce dernier. Ce travail convoque différents domaines, del'analyse robuste de données issues de la parole à l'analyse et la gestion des aspects liés àl'expression orale. L'objectif de la thèse est de proposer des méthodes adaptées à ces données, quipermettent d'améliorer les analyses de fouille de texte réalisées sur les transcriptions (traitement desdisfluences). Pour répondre à ces problématiques, nous avons analysé finement le comportement dephénomènes caractéristiques de l'oral spontané (disfluences) dans des données oralesconversationnelles issues de centres d'appels EDF, et nous avons mis au point une méthodeautomatique pour leur détection, en utilisant des indices linguistiques, acoustico-prosodiques,discursifs et para-linguistiques.Les apports de cette thèse s'articulent donc selon trois axes de recherche. Premièrement, nousproposons une caractérisation des conversations en centres d'appels du point de vue de l'oralspontané et des phénomènes qui le caractérisent. Deuxièmement, nous avons mis au point (i) unechaîne d'enrichissement et de traitement des données orales effective sur plusieurs plans d'analyse(linguistique, prosodique, discursif, para-linguistique) ; (ii) un système de détection automatique desdisfluences d'édition adapté aux données orales conversationnelles, utilisant le signal et lestranscriptions (manuelles ou automatiques). Troisièmement, d'un point de vue « ressource », nousavons produit un corpus de transcriptions automatiques de conversations issues de centres d'appelsannoté en disfluences d'édition (méthode semi-automatique). / Extracting information from linguistic data has gain more and more attention in the last decades inrelation with the increasing amount of information that has to be processed on a daily basis in the world. Since the 90’s, this interest for information extraction has converged to the development of researches on speech data. In fact, speech data involves extra problems to those encountered on written data. In particular, due to many phenomena specific to human speech (e.g. hesitations, corrections, etc.). But also, because automatic speech recognition systems applied on speech signal potentially generates errors. Thus, extracting information from audio data requires to extract information by taking into account the "noise" inherent to audio data and output of automatic systems. Thus, extracting information from speech data cannot be as simple as a combination of methods that have proven themselves to solve the extraction information task on written data. It comes that, the use of technics dedicated for speech/audio data processing is mandatory, and epsecially technics which take into account the specificites of such data in relation with the corresponding signal and transcriptions (manual and automatic). This problem has given birth to a new area of research and raised new scientific challenges related to the management of the variability of speech and its spontaneous modes of expressions. Furthermore, robust analysis of phone conversations is subject to a large number of works this thesis is in the continuity.More specifically, this thesis focuses on edit disfluencies analysis and their realisation in conversational data from EDF call centres, using speech signal and both manual and automatic transcriptions. This work is linked to numerous domains, from robust analysis of speech data to analysis and management of aspects related to speech expression. The aim of the thesis is to propose appropriate methods to deal with speech data to improve text mining analyses of speech transcriptions (treatment of disfluencies). To address these issues, we have finely analysed the characteristic phenomena and behavior of spontaneous speech (disfluencies) in conversational data from EDF call centres and developed an automatic method for their detection using linguistic, prosodic, discursive and para-linguistic features.The contributions of this thesis are structured in three areas of research. First, we proposed a specification of call centre conversations from the prespective of the spontaneous speech and from the phenomena that specify it. Second, we developed (i) an enrichment chain and effective processings of speech data on several levels of analysis (linguistic, acoustic-prosodic, discursive and para-linguistic) ; (ii) an system which detect automaticcaly the edit disfluencies suitable for conversational data and based on the speech signal and transcriptions (manual or automatic). Third, from a "resource" point of view, we produced a corpus of automatic transcriptions of conversations taken from call centres which has been annotated in edition disfluencies (using a semi-automatic method).