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| "title": "D\u00e9tection automatique de zones de d\u00e9viance dans la parole dysarthrique : \u00e9tude des bandes de fr\u00e9quences", |
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| "abstract": "Cet article propose d'associer \u00e0 un syst\u00e8me de d\u00e9tection automatique de zones anormales/d\u00e9viantes sur des productions de parole alt\u00e9r\u00e9e, une analyse en sous-bandes de fr\u00e9quences. Ce travail vise \u00e0 montrer que les portions anormales de parole peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es diff\u00e9remment selon les bandes de fr\u00e9quences. La compl\u00e9mentarit\u00e9 des sous-bandes fr\u00e9quentielles pourraient ensuite \u00eatre utilis\u00e9es afin d'am\u00e9liorer la robustesse de la d\u00e9tection automatique. Les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux, \u00e9tablis sur un groupe de patients de parit\u00e9 homme-femme souffrant de dysarthrie, mettent en \u00e9vidence un comportement tr\u00e8s int\u00e9ressant des sous-bandes de fr\u00e9quences moyennes et \u00e9lev\u00e9es, comportement diff\u00e9rent selon le sexe des patients et maintenu \u00e0 travers une analyse phon\u00e9tique par classe (voyelles, consonnes, ...). Les observations relev\u00e9es permettent d'entrevoir de larges perspectives d'investigation concernant l'analyse des gains apport\u00e9s par les sous-bandes individuelles par rapport \u00e0 la bande de fr\u00e9quence totale, ainsi que le potentiel de la strat\u00e9gie de combinaison par sous-bande.", |
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| "text": "Cet article propose d'associer \u00e0 un syst\u00e8me de d\u00e9tection automatique de zones anormales/d\u00e9viantes sur des productions de parole alt\u00e9r\u00e9e, une analyse en sous-bandes de fr\u00e9quences. Ce travail vise \u00e0 montrer que les portions anormales de parole peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es diff\u00e9remment selon les bandes de fr\u00e9quences. La compl\u00e9mentarit\u00e9 des sous-bandes fr\u00e9quentielles pourraient ensuite \u00eatre utilis\u00e9es afin d'am\u00e9liorer la robustesse de la d\u00e9tection automatique. Les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux, \u00e9tablis sur un groupe de patients de parit\u00e9 homme-femme souffrant de dysarthrie, mettent en \u00e9vidence un comportement tr\u00e8s int\u00e9ressant des sous-bandes de fr\u00e9quences moyennes et \u00e9lev\u00e9es, comportement diff\u00e9rent selon le sexe des patients et maintenu \u00e0 travers une analyse phon\u00e9tique par classe (voyelles, consonnes, ...). Les observations relev\u00e9es permettent d'entrevoir de larges perspectives d'investigation concernant l'analyse des gains apport\u00e9s par les sous-bandes individuelles par rapport \u00e0 la bande de fr\u00e9quence totale, ainsi que le potentiel de la strat\u00e9gie de combinaison par sous-bande.", |
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| "text": "Depuis de nombreuses ann\u00e9es, cliniciens, orthophonistes, phon\u00e9ticiens et chercheurs en sciences du langage et en traitement de l'information et de la communication, d\u00e9montrent un r\u00e9el int\u00e9r\u00eat \u00e0 mieux comprendre les troubles de la parole dans le contexte de dysarthrie. Pourtant, la classification des diff\u00e9rents types de dysarthrie propos\u00e9e par (Darley et al., 1969b (Darley et al., ,a, 1975 , bas\u00e9e sur des dimensions perceptives, est par exemple toujours d'actualit\u00e9 aujourd'hui. Dans la pratique clinique, les troubles de la parole sont \u00e9valu\u00e9s de mani\u00e8re perceptive suivant diff\u00e9rentes \u00e9chelles ou grilles d'\u00e9valuation telles que \"the Frenchay dysarthria assessment\" propos\u00e9e par (Enderby, 1983) et adapt\u00e9e au fran\u00e7ais par (Auzou et al., 2000a) ou l'item 18 de l'\u00e9chelle UPDRS (\"Unified Parkinson's Disease Rating Scale\") (Weismer, 1984) d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la maladie de Parkinson. N\u00e9anmoins, plusieurs \u00e9tudes ont d\u00e9montr\u00e9 les limites de ces \u00e9valuations perceptives, au regard notamment de la variabilit\u00e9 intra-et inter-jugement qui peut \u00eatre observ\u00e9e et du manque de reproductibilit\u00e9, m\u00eame dans le cas de protocoles standardis\u00e9s ou de passations r\u00e9alis\u00e9es par des experts du domaine (Auzou et al., 2000b) . De ce constat, il en ressort que la mise en place d'approches ou de m\u00e9thodologies plus objectives est n\u00e9cessaire pour mieux cibler et caract\u00e9riser les effets de la dysarthrie sur la production de parole, permettant ainsi de venir compl\u00e9ter les \u00e9valuations perceptives. Diff\u00e9rentes \u00e9tudes portant sur la caract\u00e9risation de la dysarthrie \u00e0 partir d'analyses acoustiques du signal de parole ont \u00e9t\u00e9 propos\u00e9es dans la litt\u00e9rature (Weismer, 1984; Kent et al., 1999; Kent et Kim, 2003) . Elles ont permis de mettre en \u00e9vidence des ensembles de param\u00e8tres majeurs dans la distinction de patients prototypiques atteints de diff\u00e9rents types de dysarthrie. N\u00e9anmoins, la tr\u00e8s grande diversit\u00e9 pouvant \u00eatre observ\u00e9e dans les \u00e9chantillons de parole de patients dysarthriques, d\u00e9montre que ces \u00e9tudes doivent \u00eatre encore approfondies et que l'axe phon\u00e9tique doit venir compl\u00e9menter l'axe purement acoustique. Le travail pr\u00e9sent\u00e9 ici vise \u00e0 aider les phon\u00e9ticiens dans leur analyse manuelle d'\u00e9chantillons de parole d\u00e9grade\u00e9e que l'on sait co\u00fbteuse en temps et en ressource. L'objectif de l'approche propos\u00e9e est de guider les chercheurs vers des zones du signal potentiellement attractives en terme de \"d\u00e9viance\" (d'un point de vue de la phon\u00e9tique clinique) de mani\u00e8re \u00e0 permettre une analyse plus fine des zones concern\u00e9es. Cette approche repose sur une d\u00e9tection pr\u00e9alable des zones de parole consid\u00e9r\u00e9es comme \"d\u00e9viantes\" ou anormales. Cette d\u00e9tection reprend une m\u00e9thodologie d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sent\u00e9e dans (Fredouille et Pouchoulin, 2011) \u00e0 laquelle se greffe une analyse en bandes fr\u00e9quentielles. Cette derni\u00e8re repose sur l'hypoth\u00e8se que certaines alt\u00e9rations du signal de parole dues \u00e0 la dysarthrie pourront \u00eatre mieux d\u00e9tect\u00e9es en ciblant des bandes de fr\u00e9quences bien sp\u00e9cifiques. L'article est organis\u00e9 de la mani\u00e8re suivante : la section 2 rappellera les principales \u00e9tapes de l'approche de d\u00e9tection automatique des zones de d\u00e9viance dans un signal de parole tandis que la section 3 montrera son application dans l'analyse des bandes de fr\u00e9quences. La section 4 sera d\u00e9di\u00e9e au protocole exp\u00e9rimental mis en oeuvre dans ce travail, ainsi qu'\u00e0 la description du corpus de parole dysarthrique et des mesures d'\u00e9valuation sur lesquels les exp\u00e9riences seront r\u00e9alis\u00e9es. Cette section reportera \u00e9galement les r\u00e9sultats obtenus. Ces derniers seront discut\u00e9s en section 5, apportant diff\u00e9rentes perspectives \u00e0 ce travail.", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "La d\u00e9tection automatique de zones de d\u00e9viance, d\u00e9crite dans (Fredouille et Pouchoulin, 2011) repose sur 3 \u00e9tapes principales : (1) un alignement automatique en phon\u00e8mes ; (2) le calcul de score de normalit\u00e9 pour chaque phon\u00e8me et (3) la production d'une cartographie mettant en \u00e9vidence les zones de d\u00e9viance.", |
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| "section": "D\u00e9tection automatique des zones de d\u00e9viance", |
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| "text": "Comme \u00e9nonc\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, la premi\u00e8re \u00e9tape de la d\u00e9tection automatique consiste \u00e0 segmenter le signal de parole en unit\u00e9s minimales qui seront par la suite analys\u00e9es en vue de les \u00e9tiqueter comme zones normales ou anormales. Dans les travaux conduits jusqu'\u00e0 pr\u00e9sent, le phon\u00e8me a \u00e9t\u00e9 choisi comme unit\u00e9 de segmentation pour deux raisons principales : (1) la dur\u00e9e des phon\u00e8mes est consid\u00e9r\u00e9e comme suffisante pour fournir un score de normalit\u00e9 (voir section suivante), compar\u00e9 notamment \u00e0 des unit\u00e9s telles que les trames de signal de 20ms utilis\u00e9es g\u00e9n\u00e9ralement par les outils de traitement de la parole ; (2) les phon\u00e8mes peuvent subir des distorsions du point de vue acoustique en pr\u00e9sence de troubles de la voix et/ou de la parole. Cette segmentation en phon\u00e8mes est fournie par un outil automatique d'alignement contraint par le texte d\u00e9velopp\u00e9 par le Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA). Cet outil prend en entr\u00e9e le signal de parole accompagn\u00e9 d'une transcription orthographique du contenu linguistique et un lexique phon\u00e9tis\u00e9, et fournit en sortie une liste de fronti\u00e8res (d\u00e9but et fin) pour chaque phon\u00e8me rencontr\u00e9 dans la transcription.", |
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| "section": "Alignement automatique en phon\u00e8mes", |
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| "text": "A partir de la s\u00e9quence de phon\u00e8mes et de leurs fronti\u00e8res fournies par l'\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente, cette seconde \u00e9tape consiste \u00e0 calculer un score acoustique normalis\u00e9 pour chacun des phon\u00e8mes. Ce score sera ensuite utilis\u00e9 pour d\u00e9terminer le degr\u00e9 de normalit\u00e9 de chaque phon\u00e8me. Dans ce travail, le score acoustique normalis\u00e9 est d\u00e9fini comme suit : ", |
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| "section": "Mesure des scores acoustiques", |
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| "section": "Mesure des scores acoustiques", |
| "sec_num": "2.2" |
| }, |
| { |
| "text": "La derni\u00e8re \u00e9tape de la d\u00e9tection automatique consiste \u00e0 exploiter les scores normalis\u00e9s assign\u00e9s \u00e0 chaque phon\u00e8me individuellement, en d\u00e9terminant de mani\u00e8re automatique si le phon\u00e8me doit \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme normal ou anormal du point de vue acoustique. Cette d\u00e9cision est \u00e9tablie gr\u00e2ce \u00e0 un indice de normalit\u00e9 attribu\u00e9 \u00e0 chaque phon\u00e8me par projection de leur score acoustique normalis\u00e9 sur une \u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence. Cette \u00e9chelle est construite \u00e0 partir d'une population de sujets sains produisant de la parole consid\u00e9r\u00e9e comme normale. Des scores acoustiques normalis\u00e9s sont calcul\u00e9s sur les signaux de parole produits par cette population en suivant les deux \u00e9tapes d\u00e9crites pr\u00e9c\u00e9demment. A partir de ces scores, des valeurs de scores minimums, maximums et m\u00e9dians sont estim\u00e9es et utilis\u00e9es pour d\u00e9finir l'\u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence. La projection des scores acoustiques normalis\u00e9s issus des productions de parole d'un patient dysarthrique sur l'\u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence permet finalement de d\u00e9finir, la position d'un phon\u00e8me sur l'\u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence -\u00e0 l'int\u00e9rieur, il est consid\u00e9r\u00e9 comme normal, \u00e0 l'ext\u00e9rieur, consid\u00e9r\u00e9 comme anormal. Sa position permet en outre de d\u00e9terminer l'indice de normalit\u00e9 associ\u00e9. En vue de faciliter la lecture des r\u00e9sultats issus de cette projection, une cartographie est produite, permettant de repr\u00e9senter graphiquement gr\u00e2ce \u00e0 une \u00e9chelle de couleurs associ\u00e9e \u00e0 l'\u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence, l'ensemble des phon\u00e8mes et leur indice de normalit\u00e9. Cette repr\u00e9sentation permet ainsi de visualiser tr\u00e8s rapidement les zones de d\u00e9viance (accumulation de plusieurs phon\u00e8mes d'indice de normalit\u00e9 faible) et de comparer des cartographies \u00e9tablies sur des productions de parole diff\u00e9rentes issues d'un m\u00eame patient par exemple.", |
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| "section": "Cartographie", |
| "sec_num": "2.3" |
| }, |
| { |
| "text": "Comme mentionn\u00e9 en introduction, l'objectif de ce travail est de d\u00e9terminer si la m\u00e9thodologie propos\u00e9e pour la d\u00e9tection automatique de zones de d\u00e9viance peut \u00eatre plus pertinente d\u00e8s lors qu'elle est appliqu\u00e9e sur des bandes de fr\u00e9quences limit\u00e9es compar\u00e9 \u00e0 la bande fr\u00e9quentielle totale [0-8kHz]. Il est attendu que certaines bandes de fr\u00e9quences soient plus pertinentes que d'autres pour cibler des anomalies sur des phon\u00e8mes bien pr\u00e9cis. Dans ce sens, il a \u00e9t\u00e9 choisi de mani\u00e8re ad-hoc d'analyser le signal de parole suivant 6 bandes de fr\u00e9quences de 1kHz, chacune r\u00e9partie \u00e9galitairement sur la bande [0-6kHz], \u00e0 comparer \u00e0 l'utilisation de la bande fr\u00e9quentielle totale [0-8kHz]. La m\u00e9thodologie d\u00e9crite dans la section pr\u00e9c\u00e9dente est par cons\u00e9quent appliqu\u00e9e en consid\u00e9rant chacune des 6 sous-bandes individuellement et la bande totale.", |
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| "section": "D\u00e9tection et domaine fr\u00e9quentiel", |
| "sec_num": "3" |
| }, |
| { |
| "text": "Les exp\u00e9riences pr\u00e9sent\u00e9es dans cette section sont conduites sur un corpus de parole dysarthrique enregistr\u00e9 \u00e0 l'h\u00f4pital La Piti\u00e9-Salp\u00e9tri\u00e8re de Paris. Ce corpus comprend des enregistrements de 7 locuteurs contr\u00f4les et de 8 patients dysarthriques. Ces patients souffrent de maladies g\u00e9n\u00e9tiques rares (maladies lysosomales) et pr\u00e9sentent des degr\u00e9s de s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la dysarthrie tr\u00e8s variables dus notamment \u00e0 une progression diff\u00e9rente de leur maladie. Tous les locuteurs ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9s \u00e0 plusieurs reprises avec des p\u00e9riodes, entre deux enregistrements, d'une semaine pour les sujets contr\u00f4les et pouvant aller jusqu'\u00e0 six mois pour les sujets dysarthriques. De 3 \u00e0 5 enregistrements sont ainsi disponibles par locuteur. Tous les locuteurs ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9s dans les m\u00eames conditions sur une t\u00e2che de lecture de texte (\"Le cordonnier\"). La dur\u00e9e des productions de parole varie de 48s \u00e0 196s, avec une moyenne de 60s environ pour les locuteurs contr\u00f4les et 85s pour les patients. Pour finir, les productions de parole des patients ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es par un expert humain en vue d'annoter les zones de parole consid\u00e9r\u00e9es comme anormales/d\u00e9viantes. Pour chaque enregistrement, cette analyse a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 partir d'une \u00e9coute du signal de parole, des analyses/indicateurs fournis par le logiciel Praat et de la segmentation automatique en phon\u00e8mes fournie par l'outil du LIA. Le r\u00e9sultat attendu de la part de l'expert et de son analyse \u00e9tait, pour chaque phon\u00e8me, une \u00e9tiquette \"normal\" ou \"anormal\" et dans ce dernier cas, des indications sur la nature observ\u00e9e de la d\u00e9viance (information non utilis\u00e9e dans ce travail) comme par exemple bruit, d\u00e9voisement, distorsion spectrale, etc.", |
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| "section": "Protocole exp\u00e9rimental et r\u00e9sultats", |
| "sec_num": "4" |
| }, |
| { |
| "text": "En vue d'\u00e9valuer la d\u00e9tection automatique des zones de d\u00e9viance, les sorties de cette derni\u00e8re sont compar\u00e9es aux annotations fournies par l'expert humain sur le corpus dysarthrique, consid\u00e9r\u00e9es ici comme r\u00e9f\u00e9rence. Cette comparaison est quantifi\u00e9e selon deux mesures issues du domaine de la recherche d'information : -mesure de Rappel de la classe \"phon\u00e8me d\u00e9viant\" donn\u00e9e par le rapport entre le nombre de phon\u00e8mes d\u00e9viants correctement d\u00e9tect\u00e9s par le syst\u00e8me automatique (vis-\u00e0-vis de la r\u00e9f\u00e9rence) et le nombre de phon\u00e8mes \u00e9tiquet\u00e9s comme d\u00e9viants par l'expert humain. Ce rapport mesure les performances du syst\u00e8me automatique dans sa t\u00e2che de d\u00e9tection des phon\u00e8mes d\u00e9viants : plus le rapport est proche de 1, plus le syst\u00e8me est performant ; -mesure de Pr\u00e9cision de la classe \"phon\u00e8me d\u00e9viant\" donn\u00e9e par le rapport entre le nombre de phon\u00e8mes d\u00e9viants correctement d\u00e9tect\u00e9s par le syst\u00e8me automatique et le nombre de phon\u00e8mes d\u00e9tect\u00e9s comme d\u00e9viants par le syst\u00e8me automatique. Ce rapport mesure le taux inverse de faux positifs produits par le syst\u00e8me automatique dans sa t\u00e2che de d\u00e9tection : plus le rapport est proche de 1, plus le syst\u00e8me est pr\u00e9cis.", |
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| "section": "Protocole d'\u00e9valuation", |
| "sec_num": "4.1" |
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| "text": "Les r\u00e9sultats de la d\u00e9tection automatique des zones de d\u00e9viance coupl\u00e9e \u00e0 une analyse en bandes de fr\u00e9quences de 1kHz ou appliqu\u00e9e sur la bande de fr\u00e9quences totale [0-8kHz] sont report\u00e9s en figure 2. Exprim\u00e9s en termes de rappel et de pr\u00e9cision, ces r\u00e9sultats sont fournis par patient et repr\u00e9sentent la moyenne des valeurs de rappel et de pr\u00e9cision obtenues individuellement sur chacun de leurs enregistrements. La comparaison des r\u00e9sultats entre les diff\u00e9rentes bandes de fr\u00e9quences montre que les mesures de pr\u00e9cision sont similaires ou l\u00e9g\u00e8rement sup\u00e9rieures sur la bande totale que sur les bandes de 1kHz dans la grande majorit\u00e9 des cas. Une plus grande variabilit\u00e9 est observable sur les mesures de rappel entre la bande totale et les bandes de 1kHz, mais \u00e9galement entre les bandes elles-m\u00eames. En consid\u00e9rant le sujet \"Homme1\" qui pr\u00e9sente les plus grandes diff\u00e9rences dans les valeurs de rappel, la bande totale est associ\u00e9e \u00e0 une valeur de rappel de 0.3 contre 0. prise en compte de l'amplification du bruit de friction), les r\u00e9sultats observ\u00e9s sur les voyelles sont plus surprenants, demandant une \u00e9tude plus approfondie. Ces diff\u00e9rents r\u00e9sultats et observations ouvrent diff\u00e9rentes voix d'investigation : -les gains en termes de mesures de rappel observ\u00e9s sur certaines bandes de fr\u00e9quences doivent faire l'objet d'une \u00e9tude bas\u00e9e sur l'analyse des zones de d\u00e9viances d\u00e9tect\u00e9es par chacune des bandes et sur le taux de recouvrement de ces zones entre bandes. En d'autres termes, \"est-ce que l'analyse par bande de fr\u00e9quences permet simplement d'augmenter le nombre des zones de d\u00e9viance correctement d\u00e9tect\u00e9es ou est-ce qu'elle r\u00e9v\u00e8le de nouvelles zones de d\u00e9viance non d\u00e9tect\u00e9es par l'analyse en bande totale ?\" -l'analyse phon\u00e9tique doit \u00eatre approfondie sur des classes plus fines (fricatives, occlusives, ...) afin de mieux cibler les zones de d\u00e9viance et mieux comprendre le comportement de la d\u00e9tection sur certaines classes (cas des voyelles par exemple) ; -le caract\u00e8re compl\u00e9mentaire des bandes doit \u00eatre \u00e9tudi\u00e9 en vue de proposer le cas \u00e9ch\u00e9ant un paradigme de fusion des informations cibl\u00e9es par chacune d'elles permettant d'en tirer b\u00e9n\u00e9fice pour am\u00e9liorer la d\u00e9tection des zones de d\u00e9viance ; -finalement, cette \u00e9tude doit \u00eatre \u00e9largie \u00e0 un corpus de parole dysarthrique plus cons\u00e9quent, pr\u00e9sentant davantage de patients et des types de dysarthrie diff\u00e9rents. ", |
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| "text": "Mesures de rappel obtenues par bande de fr\u00e9quence de 1kHz et sur la bande totale. R\u00e9sultats donn\u00e9s en fonction du genre des patients et de la classe de phon\u00e8mes observ\u00e9e. syst\u00e9matiquement des mesures de rappel meilleures que la bande totale et que ces diff\u00e9rences sont statistiquement significatives (except\u00e9 pour le patient \"Homme3\"). Cette observation est int\u00e9ressante \u00e9tant donn\u00e9 que les patients pr\u00e9sentent des degr\u00e9s de s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la dysarthrie tr\u00e8s diff\u00e9rents. Les patients f\u00e9minins montrent un comportement diff\u00e9rent. En premier lieu, les diff\u00e9rences entre bandes de 1kHz sont moins marqu\u00e9es en termes de mesures de rappel. N\u00e9anmoins, on peut remarquer que les bandes [3-4], [4-5] et [5-6]kHz se d\u00e9tachent des autres, obtenant des mesures de rappel sup\u00e9rieures \u00e0 celles de la bande totale (et des diff\u00e9rences statistiquement significatives entre la bande [5-6]kHz et la bande totale, except\u00e9 pour la patiente \"Femme2\"). Les mesures de pr\u00e9cision sont quant \u00e0 elles plus faibles sur les bandes de 1kHz compar\u00e9es \u00e0 la bande totale mais les diff\u00e9rences ne sont pas significatives dans ces derniers cas.", |
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