Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse a eu pour objectif de contribuer à la compréhension de deux troubles du langage: ceux associés aux troubles du spectre autistique et la dyslexie. Les récentes avancées sur les mécanismes neuraux de segmentation acoustique du signal de parole indiquent le rôle majeur des oscillations qui offrent des fenêtres d'intégration temporelle à l'échelle de la syllabe et du phonème, unités linguistiques ayant un sens. À l'aide d'enregistrements simultanés d'EEG et d'IRM fonctionnelle durant la visualisation d'un film et au repos, nous avons étudié les rythmes corticaux auditifs et leur topographie chez des sujets sains, autistes et dyslexiques. Nous avons montré que les sujets dyslexiques et les sujets autistes montrent une sensibilité atypique à la structure syllabique et à la structure phonémique. L'activité gamma et l'activité thêta ne s'engagent pas de façon synergique dans l'autisme. L'activité thêta dans le cortex auditif gauche échoue à suivre les modulations de l'enveloppe temporelle du signal de parole dans l'autisme et à potentialiser l'activité gamma qui encode les détails acoustiques. Les troubles du langage dans l'autisme résultent d'une altération du couplage des oscillations lentes et rapides, perturbant le décodage neural du signal de parole. Dans la dyslexie, l'activité corticale auditive thêta n'est pas altérée, et l'activité de modulation de l'activité gamma par l'activité thêta préservée, rendant possible le décodage phonémique, bien qu'atypique. Dans les deux pathologies, ces altérations de l'activité oscillatoire dans le cortex auditif entraînent une altération de la connectivité fonctionnelle entre le cortex auditif et les autres aires du langage. / This research aimed to better understand two language disorders : those associated with autism spectrum disorder and dyslexia. Recent advances indicate how cortical collective neural behaviour intervene in speech segmentation and decoding. Cortical oscillations allow integration temporal windows at syllabic (4-7 Hz) and phonemic (25-35 Hz) time scale, resulting in chunking continuous speech signal into linguistically relevant units. We measured slow fluctuations of rhythmic cortical activity and their topography in healthy subjects, in subjects with autism spectrum disorder and in dyslexic subjects using combined fMRI and EEG. We showed that the sensitivity to syllabic and phonemic density is atypical in dyslexia and in autism. In autism gamma and theta activity do not engage synergistically in response to speech. Theta activity in left auditory cortex fails to track speech modulations and to down-regulate gamma oscillations that encode speech acoustic details. The language disorder in autism results from an altered coupling of slow and fast oscillations that disrupts the temporal organization of the speech neural code. In dyslexia, theta activity is not altered and theta-paced readout of gamma activity is preserved, enabling the phonemic decoding, even atypical (faster). In both pathologies, auditory oscillatory anomalies lead to atypical oscillation-based connectivity between auditory and other language cortices.

L'efficacité de la reconnaissance auditive peut être décrite et quantifiée suivant deux aspects différents : la quantité d'information nécessaire pour y parvenir et sa rapidité. L'objectif de cette thèse est d'évaluer expérimentalement ces deux aspects. Dans une première partie expérimentale, nous nous sommes intéressés à la quantité d'information en créant des représentations parcimonieuses de sons naturels originaux appelées esquisses auditives. Nous avons montré qu'une esquisse auditive est reconnue malgré la quantité très limitée d'information auditive présente dans les stimuli. Pour l'analyse des stimuli auditifs, nous avons développé un modèle de distance auditive entre catégories sonores. Pour l'analyse des performances des participants, nous avons développé un modèle pour le calcul de la sensibilité par catégorie sonore et tenant compte du biais, qui s'intègre dans la théorie de détection du signal. Ces analyses nous ont permis de montrer qu'en réalité les résultats ne sont pas équivalents entre les différentes catégories sonores. La voix se démarque des autres catégories testées (e.g. instruments de musique) : la technique de sélection de l'information parcimonieuse ne semble pas adaptée aux indices de la voix. Dans une seconde partie expérimentale, nous avons étudié le décours temporel de la reconnaissance auditive. Afin d'estimer le temps nécessaire au système auditif pour reconnaître un son, nous avons utilisé un récent paradigme de présentation audio séquentielle rapide (RASP, pour Rapid Audio Sequential Presentation). Nous avons montré que moins de 50 ms suffisent pour reconnaître un son naturel court, avec une meilleure reconnaissance pour la pour la voix humaine. / The efficacy of auditory recognition relies on two different aspects: the quantity of information necessary and the processing speed. The objective of this thesis was to experimentally evaluate these two aspects. In a first experimental part, we explored the amount of information by creating sparse representations of original natural sounds to form what is called auditory sketches. We showed that an auditory sketch is recognizable despite the very limited quantity of auditory information in the stimuli. To achieve these results, we dedicated an important part of our work on the elaboration of adequate tools in function of the tested sound categories. Thus, for the analysis of auditory stimuli, we have developed an auditory distance model between sound categories. For the analysis of the performances of the participants, we have developed a model to calculate the sensitivity by sound category and taking into account the bias, which falls within the signal detection theory. These analyses allowed us to show that, actually, the results are not equivalent between the different sound categories. Voices stand out from the other categories tested (e.g. musical instruments): the technique of selection of the sparse information does not seem adapted to the voice features. In a second experimental part, we investigated the temporal course of auditory recognition. To estimate the time necessary for the auditory system to recognize a sound, we used a recent paradigm of Rapid Audio Sequential Presentation (RASP). We showed that less than 50 ms are enough to recognize a short natural sound, with a better recognition for the human voice.

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