Un des principaux obstacles à l'analyse complète des conversations naturelles demeure la présence de plusieurs chevauchements de parole. Lorsque trois locuteurs ou plus s'y trouvent impliqués, des conversations parallèles accroissent encore le défi. En effet, les signaux de parole mixtes qui en résultent ne peuvent être soumis à une analyse acoustique informatisée. La décision de n'étudier que les extraits conversationnels en signal de parole pur, pour permettre des analyses appuyées par l'informatique, nous prive, selon nos résultats, de la moitié des manifestations prosodiques réalisées en contexte naturel (hauteur et intensité de la voix, allongement des syllabes et pauses), puisqu'elles foisonnent dans les chevauchements de parole. Pour la conduite de recherches lexico-sémantiques et interactionnelles, nous préférons ne pas sacrifier l'aspect naturel des conversations. C'est pourquoi nous nous en remettons à une analyse complètement humaine, quoiqu'elle puisse être appuyée par la technologie dans la mesure où celle-ci ne prend pas le pas sur le jugement du transcripteur (par exemple pour mesurer des pauses ou des syllabes allongées). Au terme de ce mémoire, nous proposons un mode de transcription perceptuel amélioré par rapport à ce qui se fait déjà, susceptible de favoriser le marquage pertinent de la prosodie pour des analyses lexico-sémantiques et interactionnelles, ainsi qu'une haute fidélité aux données primaires. Par le fait même, aussi bien les extraits de conversation où un seul locuteur s'exprime que les moments de chevauchement ou de conversations parallèles peuvent être pris en considération par les chercheurs. Nous proposons également certaines innovations graphiques pour augmenter la lisibilité des transcriptions qui prévoient un tel marquage précis des proéminences prosodiques.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/5641 |
Date | January 2011 |
Creators | Pinard-Prévost, Geneviève |
Contributors | Dostie, Gaétane |
Publisher | Université de Sherbrooke |
Source Sets | Université de Sherbrooke |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Mémoire |
Rights | © Geneviève Pinard-Prévost |
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