MEMOIRE  

 

 

REEQUILIBRAGE DES LISTES DE FOURNIER  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

              

 BOURQUIN MATHIEU  

ANNEE 2007 

UNIVERSITE HENRI POINCARE, NANCY‐UNIVERSITE FACULTE DE PHARMACIE

© Adobe 

REMERCIEMENTS  

A Mme Voltz  (maître de  stage  et de mémoire), Mme  Sausey, Mme Gillet  et toute l’équipe du laboratoire d’audioprothèse lorrain à Nancy pour leur confiance et leur disponibilité durant mon stage ; l’étude clinique n’existerait pas sans elles. 

 

A M. Ducourneau (enseignant en acoustique à l’école d’audioprothèse et cher‐cheur à  l’INRS de Nancy), pour sa patience face à mes  interrogations et  la qualité de ses conseils. 

 

A M. Dodelé pour les précisions fournies à propos de ses listes de logatomes et de leurs indices statistiques de difficulté. 

 

A Mme Bonneau (phonéticienne) pour ses informations précises. 

 

A M. Couespel pour m’avoir  orienté  vers  les  études  décrivant  l’indice  d’arti‐culation et pour m’avoir fourni la courbe de pondération de M. Pavlovic. 

 

A Mme Loiseau (audioprothésiste à Orléans) pour m’avoir prêté un sonomètre (étalonnage du site internet). 

 

A  toute  l’équipe scolaire de  l’école d’audioprothèse de Nancy qui m’a permis d’arriver jusqu’ici. 

 

 

 

 

 

SOMMAIRE  

REMERCIEMENTS  

SOMMAIRE  

INTRODUCTION ...................................................................... 1  

BREFS RAPPELS SUR LA PHONATION ............................................. 2  

I  Production des sons ....................................................................... 2 

II  Phonétique ..................................................................................... 2  

LES TESTS VOCAUX .................................................................. 3  

I  Historique ...................................................................................... 3 

II  Tests vocaux dans le calme ............................................................. 4 A  Avantages ....................................................................................................................... 4 

B  Inconvénients ................................................................................................................. 4 

III  Tests vocaux dans le bruit .............................................................. 5 A  Avantages ....................................................................................................................... 5 

B  Inconvénients ................................................................................................................. 5 

IV  Tests d’audiométrie vocale actuels ................................................. 6 A  Tests de phrases ............................................................................................................. 6 

B  Tests d’intelligibilité de J.C Lafon ................................................................................... 6 

C  Test de netteté de J.P. Dupret ....................................................................................... 7 

D  Tests d’audiométrie vocale de Léon et David Dodelé.................................................... 8 

E  Test syllabique de Frank Lefèvre .................................................................................... 9 

F  « Check‐Up » Entendre .................................................................................................. 9 

V  Test d’intelligibilité de J.E. Fournier .............................................. 10 A  Elaboration des listes de mots ..................................................................................... 10 

B  Critères essentiels dans la création de listes de mots ................................................. 11 

C  Les listes de mots dissyllabiques .................................................................................. 13 

D  Passation du test .......................................................................................................... 15 

E  Représentation et interprétation des résultats ........................................................... 16 

VI  Résumé ........................................................................................ 19 

TRAITEMENT DU SIGNAL ......................................................... 20 I  Introduction ................................................................................. 20 

II  Représentations graphiques ......................................................... 20 A  Fonction temporelle ..................................................................................................... 20 

B  Fonction spectrale ........................................................................................................ 21 

C  Sonagramme ................................................................................................................ 21 

III  Analyse spectrale ......................................................................... 22 A  Bandes fines, tiers d’octave et d’octave ...................................................................... 22 

B  Echantillonnage / Résolution ....................................................................................... 23 

C  Spectre à court et long terme ...................................................................................... 23 

D  Fenêtres de pondération ............................................................................................. 25 

IV  Logiciel : Adobe Audition © ........................................................... 26 A  Introduction ................................................................................................................. 26 

B  Fonctionnalités utilisées............................................................................................... 26 

C  Exemples de résultats obtenus .................................................................................... 28 

V  Résumé ........................................................................................ 29  

PHYSIO ‐ PSYCHOACOUSTIQUE ................................................. 30 I  Introduction ................................................................................. 30 

II  Reconnaissance des mots signifiants ............................................ 30 A  Mécanismes ................................................................................................................. 30 

B  Exemples ...................................................................................................................... 31 

III  Facteur temporel .......................................................................... 32 A  Généralités ................................................................................................................... 32 

B  Cas de l’enregistrement étudié .................................................................................... 33 

IV  La sonie : sensation d’intensité ..................................................... 33 A  Courbes d’isosonie ....................................................................................................... 33 

B  Effet de masque ........................................................................................................... 34 

V  Indice d’articulation ..................................................................... 35 A  Définition et historique ................................................................................................ 35 

B  Méthode de Mueller et Killion ..................................................................................... 35 

C  Méthode de Pavlovic ................................................................................................... 36 

D  Etude des courbes de pondération actuelles .............................................................. 37 

E  Choix d’une pondération pour l’étude ......................................................................... 39 

 

REEQUILIBRAGE : 1ERE VERSION ............................................... 40 I  Introduction ................................................................................. 40 A  Contexte ....................................................................................................................... 40 

B  But ................................................................................................................................ 40 

II  Traitement du support vocal ........................................................ 41 A  Optimisation du support enregistré ............................................................................ 41 

B  Modification de ton ..................................................................................................... 41 

C  Modification d’intensité ............................................................................................... 42 

III  Analyse ........................................................................................ 43 A  Unité prise en compte .................................................................................................. 43 

B  Analyse spectrale ......................................................................................................... 43 

C  Application de la courbe de pondération .................................................................... 44 

D  Indice de difficulté........................................................................................................ 45 

IV  Classification ................................................................................ 46 A  Principe ........................................................................................................................ 46 

B  Regroupement, tri ........................................................................................................ 46 

C  Affinage des listes ........................................................................................................ 48 

D  Etude comparative objective ....................................................................................... 48 

V  Résumé ........................................................................................ 48 

VI  Création du nouveau support vocal .............................................. 49 A  Principe ........................................................................................................................ 49 

B  Améliorations ............................................................................................................... 49 

ETUDE CLINIQUE ................................................................... 50 I  Introduction ................................................................................. 50 A  But ................................................................................................................................ 50 

B  Contexte ....................................................................................................................... 50 

II  Population étudiée ....................................................................... 50 A  Age ............................................................................................................................... 50 

B  Profils audiométriques ................................................................................................. 51 

III  Déroulement du test .................................................................... 51 A  Intensités utilisées........................................................................................................ 51 

B  Explication des consignes ............................................................................................. 52 

C  Nombre de listes répétées ........................................................................................... 52 

D  Durée du test ............................................................................................................... 53 

E  Notation des résultats .................................................................................................. 53 

IV  Les résultats ................................................................................. 53 A  Hypothèses ................................................................................................................... 53 

B  Présentation ................................................................................................................. 54 

V  Etude statistique des résultats ..................................................... 54 A  Comparaison du nombre moyen d’erreurs ................................................................. 54 

B  Etude des disparités inter‐listes ................................................................................... 55 

C  Corrélation entre perte dans les aigus / erreurs voix de femme ................................. 57 

D  Conclusion .................................................................................................................... 59 

REEQUILIBRAGE : 2EME VERSION .............................................. 60 I  Introduction ................................................................................. 60 A  Raisons et but ............................................................................................................... 60 

B  Contexte ....................................................................................................................... 61 

II  Traitement du support vocal ........................................................ 61 A  Utilisation du support déjà modifié ............................................................................. 61 

B  Equilibrage en intensité ............................................................................................... 61 

III  Analyse ........................................................................................ 63 

IV  Courbe de pondération ................................................................ 63 A  But ................................................................................................................................ 63 

B  Détermination .............................................................................................................. 64 

C  Comparaison ................................................................................................................ 66 

D  Application de la courbe de pondération .................................................................... 66 

E  Indice de difficulté........................................................................................................ 66 

V  Classification ................................................................................ 67 A  Suppression de mots .................................................................................................... 67 

B  Regroupement, tri et affinage ..................................................................................... 68 

C  Répartition des mots d’une liste suivant leurs difficultés ............................................ 69 

VI  Résumé ........................................................................................ 71 

VII  Création du nouveau support vocal .............................................. 72 A  Nouveautés .................................................................................................................. 72 

B  Version Web ................................................................................................................. 72 

CONCLUSION ....................................................................... 74 

BIBLIOGRAPHIE .................................................................... 75 

TABLE DES ILLUSTRATIONS ....................................................... 77 

ANNEXES ............................................................................. 79  

 Page 1 

INTRODUCTION De nos jours, une majorité de professionnels utilise les listes d’audiométrie vo‐

cale, créées par Jean Etienne Fournier et son équipe en 1951, malgré des disparités importantes présentes entre chacune d’elles. Ceci provoque des  incohérences et un manque de précision dans la notation des résultats.  

Cela s’explique en partie par le fait que des patients peuvent avoir plus de mal à répéter certains mots ; ces derniers sont alors considérés comme difficiles à dé‐coder (leur difficulté est dite élevée). Ainsi, certaines listes de mots sont plus faci‐lement  perçues  que  d’autres  (forte  concentration  de mots  « faciles »  ou  faible concentration de mots « difficiles » ; la difficulté moyenne de la liste est faible) et cela fausse le résultat du test. 

On peut alors penser qu’il suffirait de choisir d’autres listes existantes, réputées mieux équilibrées, pour éviter tout problème. Deux obstacles apparaissent alors : 

• Les professionnels concernés ne pourraient ou ne voudraient peut être pas modifier leurs habitudes (tous les tests vocaux ne se pratiquent pas de la même manière), 

• Les épreuves développées après 1951 se sont diversifiées et sont deve‐nues plus précises. Dans  le même temps,  la prise en compte de  la sup‐pléance mentale a été peu à peu écartée ; cela est  incontestablement une très bonne chose pour des tests visant à affiner des réglages d’aides auditives par exemple (la surdité est alors la seule composante qui doit influer sur les résultats). Toutefois, si l’on veut qualifier la gêne réelle du patient ressentie dans sa vie de  tous  les  jours, est‐il correct de suppri‐mer, pour ce genre de test, toute influence sémantique ? 

C’est pourquoi,  la réactualisation des  listes de Fournier est nécessaire dans ce contexte. Le but de ce mémoire est d’en obtenir des nouvelles à partir de celles déjà existantes. Pour essayer de rééquilibrer ces dernières, la méthode utilisée se base  sur une analyse  spectrale afin d’obtenir un  indice qualifiant  la difficulté de chaque mot. Ces moyens  récents ont pour objectif d’apporter  l’aide qui pouvait alors faire défaut lorsque les « listes de Fournier » furent créées : « Il n’existe guère de  critérium permettant d’attribuer à priori, à  tel ou  tel mot, ou à  telle ou  telle phrase, un coefficient de difficulté » [1]. 

Le mémoire débutera par des rappels sur la phonation, les tests vocaux, la phy‐sio‐psychoacoustique et le traitement du signal. Ensuite, la démarche du « rééqui‐librage 1ère version » sera décrite ainsi que les résultats obtenus lors de l’étude cli‐nique. Enfin, les améliorations des listes « 2ème version » seront évoquées dans une dernière partie. 

 Page 2 

Figure 1 : Appareil phonatoire [2]

BREFS RAPPELS SUR LA PHONATION [1] 

II PPRROODDUUCCTTIIOONN  DDEESS  SSOONNSS  On peut donner une  idée générale de ce qui constitue  le  langage articulé 

en disant qu’il s’agit d’un  flux de  fréquences, de hauteur  to‐nale,  d’intensité  et  de  timbre  variables (voyelles)  entrecoupées  de  bruits  (con‐sonnes).  Les  sons des  voyelles  sont  com‐posés à  la  fois d’une  fréquence  fonda‐mentale  produite  au  niveau  du  larynx (cordes  vocales)  mais  aussi  d’harmo‐niques de cette  fréquence  (différents multiples), en nombre et en intensité variable  selon  les  individus.  D’autre part,  le passage de  l’air dans  les  cavités pharyngiennes, nasales et buccales, pro‐duit  d’autres  harmoniques  (formants), dont  les  caractéristiques  acoustiques dépendent de la forme de ces cavités, de leurs dimensions et d’autres éléments sous contrôle des muscles de la face. 2 

IIII PPHHOONNEETTIIQQUUEE  Chaque élément du  langage susceptible d’être différencié par  l’oreille hu‐

maine est un phonème (la syllabe est constituée de phonèmes).  

D’autre part, les sons de consonne interrompent les sons de voyelle de dif‐férentes manières : soit par simple occlusion labiale ou palatale, soit par occlu‐sion accompagnée de résonances nasales ou par diverses déformations ayant pour effet d’obstruer le passage du souffle (ex : fricatives) créant alors un bruit.  

La syllabe, dont la perception conditionne l’identification du mot, est cons‐tituée obligatoirement par un son de voyelle (« V »), soit seul, soit précédé ou suivi par un son de consonne (« C »), soit encore  intercalé entre deux sons de consonne. De plus, certains sons de consonne (« c ») peuvent s’intercaler entre une  consonne  et  une  voyelle  ou  suivre  une  consonne.  Soit  « V »  un  son  de voyelle (ex : /a/), « C » celui d’une consonne (ex : /t/) et « c » celui d’une « con‐sonne vocalique » (ex : /r/), on peut obtenir plusieurs types de combinaison : V, CV, VC, CVC, CcV, VCc, CcVC, CVCc et CcVCc. 

 Page 3 

LES TESTS VOCAUX 

II HHIISSTTOORRIIQQUUEE  [[33]]  

C’est à partir du 19ème siècle que des essais de mesure de l’intelligibilité voient le  jour. L’abbé Rousselot (1886‐1924) a été  l’un des premiers à effectuer ces me‐sures dans  le cadre de recherches concernant  la modification phonétique du  lan‐gage (1892). Il utilisait alors des mots dissyllabiques comme unité de mesure. [4] 

Mais l’audiométrie vocale n’est réellement apparue qu’après la seconde guerre mondiale grâce à Petar Guberina (1913‐2005). En effet, il développa les premières listes prenant en compte, pour des phonèmes ou des mots d’une langue, l’octave d’intelligibilité maximale (uniformisation suivant ce critère). 

Il s’en est suivi la création de nombreux tests vocaux variant selon leurs objec‐tifs, leur composition ainsi que leurs conditions de passation. Les tests sont deve‐nus de plus en plus ciblés et précis avec des unités d’erreur qui se sont diversifiées:  

• Les phrases, 

• Les mots signifiants mono ou dissyllabiques, 

• Les phonèmes (généralement à l’aide de mots non signifiants ou logatomes de trois phonèmes), 

• Les traits phonétiques (voisement par exemple), 

• Les indices acoustiques (par exemple le PhonoScan de B. Virole). 

D’autre part, des tests ont également été créés pour  les enfants  (les  listes de mots pour enfant de Fournier ou de Lafon par exemple) ou pour se rapprocher des situations de  la vie quotidienne mettant mieux en évidence  la gêne des patients (test d’intelligibilité dans le bruit de Leca, Elbaz, Miller et Fiaux par exemple). [5] 

Enfin, évaluer l'intelligibilité de la parole de patients souffrant de déficits audi‐tifs a été depuis  le début de  l'audioprothèse une préoccupation majeure des au‐dioprothésistes qui ne pouvaient se satisfaire des seules données de l'audiométrie tonale. Effectivement, celle‐ci ne rend pas compte des capacités phonétiques des sujets et ne permet donc pas de déterminer si une oreille présente des distorsions qui déforment ou même détruisent les signaux acoustiques perçus. [6] 

L'audiométrie vocale prothétique est née de cette nécessité. On a eu dès lors la possibilité de  tester  l’audition  à des  intensités  supraliminaires,  à  l’aide des  sons complexes de la parole. 

 Page 4 

IIII   TTEESSTTSS  VVOOCCAAUUXX  DDAANNSS  LLEE  CCAALLMMEE  [[33]]  

AA AAvvaannttaaggeess  

L’audiométrie dans  le calme permet de vérifier  la concordance des  résul‐tats de  l’audiométrie vocale avec  la  tonale, de mieux se rendre compte de  la difficulté de compréhension du patient, d’évaluer  le temps de réponse du pa‐tient  et,  selon  les  tests,  améliorer  l’appareillage  en  adaptant  les  réglages  en fonction des confusions phonétiques (tests avec comme unité d’erreur le pho‐nème par exemple). L’audioprothésiste pourra ainsi avertir d’une manière plus précise le patient et son entourage sur les limites potentielles de l’appareillage. 

D’autre part, cette mesure est relativement rapide et facile à réaliser ; elle peut  être  utilisée  pour  les  enfants,  les  personnes  ayant  une  très mauvaise compréhension ou même une déficience intellectuelle. 

BB IInnccoonnvvéénniieennttss  

Il est de plus en plus fréquent de rencontrer des patients atteint de surdi‐tés  légères n’éprouvant aucune gêne (ou presque) dans  le calme. Dans un ar‐ticle paru dans Les Cahiers de  l’Audition  [7], M. Dodelé évoque plusieurs cita‐tions exprimant l’intérêt limité de l’audiométrie vocale dans le calme : 

• « L’épreuve de discrimination de mots dans le calme ajoute peu de con‐naissance au handicap auditif prévisible sur la base des sons purs », 

• « Il existe peu de  lien entre  les  tests  traditionnels de discrimination de mots réalisés dans le calme et l’expression du handicap vécu au jour le jour par les déficients auditifs », 

• « La capacité à comprendre  la parole dans  le bruit ne peut pas se dé‐duire  de  l’audiométrie  tonale  ou  de  l’audiométrie  vocale  dans  le  si‐lence » ;  « il  est  nécessaire  et  utile  d’évaluer  l’intelligibilité  vocale  en présence de bruit, avant et après appareillage ». 

Il  ajoute  également  que  « l’audiométrie  vocale  dans  le  silence  n’est  plus adaptée aux besoins et aux attentes des malentendants ainsi qu’aux appareil‐lages modernes» ;  il  fait  aussi  cette  remarque  pour  les  surdités  « obscures » (gêne essentiellement dans le bruit) liées à des problèmes centraux. 

 

 Page 5 

IIIIII TTEESSTTSS  VVOOCCAAUUXX  DDAANNSS  LLEE  BBRRUUIITT  [[33]]  

AA AAvvaannttaaggeess  

L’audiométrie vocale en présence de bruit s‘est développée afin de mettre en évidence la gêne principale du patient (la difficulté de compréhension dans les milieux bruyants), de manière plus fidèle qu’avec l’audiométrie vocale dans le calme. En effet, cette dernière se trouve très peu altérée notamment pour certain  patient  atteint  de  surdité  légère.  Or,  la  gêne  est  présente  dès  qu’il existe un bruit ambiant ou plusieurs conversations simultanées.  

De plus,  les patients sont généralement plus intéressés par des tests dans le bruit plutôt que dans le silence car ils sont plus représentatifs de leur quoti‐dien. Effectivement,  l‘environnement  calme et  traité acoustiquement des  ca‐bines  audiométriques  est  idéal  pour  la  compréhension  du message  vocal  et n’est que trop peu le reflet de la réalité. 

Ces  tests  peuvent  aussi  aider  l’audioprothésiste  à  justifier  ses  choix,  ses conseils (appareillage stéréophonique plutôt que monaural) et à se différencier de ses concurrents.  

Enfin, certains dispositifs ne peuvent clairement être mis en évidence que part des tests en milieu bruyant : [7] 

• Traitements vocaux et débruiteurs, 

• Microphones directionnels, 

• Supériorité de l’appareillage stéréophonique, 

• Intérêts des montages CROS ou de l’appareillage de surdités légères. 

BB IInnccoonnvvéénniieennttss  

Les bruits synthétiques utilisés (bruit blanc, Speech Noise ou son ICRA par exemple) peuvent être critiqués par  leur manque de réalisme. L’utilisation de sons d’ambiance enregistrés (de type « cocktail party » ou de synthèse comme «l’onde vocale globale (OVG)» de Dodelé L.) apporterait alors une représenta‐tion plus fidèle des bruits auxquels les patients peuvent être confrontés. 

Enfin, les bruits ne sont pas les seuls facteurs d’une mauvaise compréhen‐sion en  société :  les  capacités  intellectuelles ainsi que  l’attention auditive  in‐fluent  également  de  manière  très  importante,  surtout  chez  les  personnes âgées.  

 

 Page 6 

IIVV TTEESSTTSS  DD’’AAUUDDIIOOMMEETTRRIIEE  VVOOCCAALLEE  AACCTTUUEELLSS  [[55]]  

AA TTeessttss  ddee  pphhrraasseess    

La phrase est l’unité de mesure ; dès qu’un mot la constituant est déformé ou omis, l’ensemble de la phrase est considéré comme mal perçu. On compte le  nombre  de  phrases  justes  et  l’on  chiffre,  en  pourcentage  en  fonction  de l’intensité  d’émission,  une  capacité  globale  d’intelligibilité  avec  ou  sans  aide auditive. 

De nombreux tests de ce type ont été constitués ; citons par exemple ceux de J.E. Fournier, Leipp et Combescure. 

Ces épreuves sont utiles chez les personnes pour lesquelles la passation de tests plus difficiles, comme ceux ayant comme unité d’erreur le mot ou le pho‐nème par exemple, est rendue presque  impossible (fatigabilité des personnes âgées etc.). D’autre part, la suppléance mentale fausse les résultats puisqu’elle détermine en grande partie la compréhension globale de la phrase. 

BB TTeessttss  dd’’iinntteelllliiggiibbiilliittéé  ddee  JJ..CC  LLaaffoonn  

11)) TTeesstt  ddee  bbaallaayyaaggee  

Ce test est constitué de deux listes A et B composées de 17 mots de 3 phonèmes. A un niveau confortable, on note le nombre d’erreur avec et sans bruit de gêne ; ce dernier peut être un bruit blanc filtré ou non, un bruit en dent de scie ou même un bruit de « cocktail party » à condi‐tion que le rapport signal sur bruit ne donne pas plus de 3 erreurs pour un sujet normal. 

Le nombre de phonèmes omis ou erronés sans bruit de gêne sera nommé « A » tandis que celui avec le bruit sera nommé « B ». Plusieurs cas peuvent alors être mis en évidence : 

• Si A est correct et que |A  ‐ B| < 3 alors  l’audition est  satisfai‐sante ou il s’agit d’une surdité de transmission sans atteinte co‐chléaire. Le test phonétique est alors arrêté, 

• Si A > ou = 3 et que |A  ‐ B| < 3 alors  le patient présente des troubles cochléaires (autrement dit il y a autant ou plus de dis‐torsions dans le calme que dans le bruit), 

• Si  A  <  3  et  que  |A  ‐  B|  >  3  alors  il  existe  des  problèmes d’intégration (troubles plus importants dans le bruit), 

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• Si A > 3 et que |A  ‐ B| > 3 alors, dans  le cas d’une surdité de perception,  il peut exister un  trouble d’intégration  fonctionnel ou une atteinte lésionnelle des voies auditives. 

22)) TTeesstt  ccoocchhllééaaiirree  

Il  est  employé  afin  de  préciser  les  distorsions  phonétiques  spéci‐fiques à une atteinte de la cochlée. Ce test explore le champ auditif sui‐vant le niveau d’intensité d’émission et permet de déterminer un pour‐centage de distorsion cochléaire. 

Il est constitué de 20 listes phonétiquement équilibrées de 17 mots de  3  phonèmes  (influence  sémantique  présente mais  faible).  Chaque liste  comporte  donc  51  phonèmes  dont  la  fréquence  de  distribution correspond à celle qui existe dans la langue française. Ce chiffre est ra‐mené à 50 pour obtenir un pourcentage de distorsion cochléaire. 

Les  mesures  sont  effectuées  à  différentes  intensités  et  chaque phonème erroné doit être annoté afin de permettre une analyse pho‐nétique des erreurs. Les résultats sont portés sur un graphique où l’on retrouve  le nombre de phonèmes déformés en  fonction de  l’intensité d’émission. On peut ainsi observer un pourcentage de distorsion pho‐nétique : par exemple,  si à 40 dB on obtient 20 phonèmes déformés, cela équivaut à dire que sur 100 phonèmes on en obtiendrait 40 erro‐nés d’où 60 % d’intelligibilité et 40 % de distorsion phonétique.   

CC TTeesstt  ddee  nneetttteettéé  ddee  JJ..PP..  DDuupprreett  

Ces  listes reprennent  le principe du test cochléaire de J.C. Lafon avec une analyse statistique (annexe N° 37, p. 102) similaire à celle du test de balayage du même auteur. Les principales différences se rapportent à la nature des mots employés : des groupes de 11  logatomes, de 3 phonèmes chacun, formant 20 listes. Ainsi la suppléance mentale est supprimée et n’interfère pas dans la me‐sure de la perception auditive. 

Le choix de 11 mots au lieu de 17 permet d’éviter la fatigue du patient. La passation s’effectue de la même manière que pour le test cochléaire de Lafon. L’intensité est à un niveau supraliminaire et sera  la même avec ou sans appa‐reil  (dans  les mêmes  conditions)  pour  pouvoir  ainsi  comparer  les  résultats. Chaque phonème sera pris en compte dans la notation des erreurs pour les dif‐férentes mesures : monaural oreille droite (OD), monaural oreille gauche (OG), binaural (Bi), binaural avec lecture labiale (BiLL), binaural avec bruit masquant (BiM)… Voici des exemples de consignes et d’informations qui peuvent en dé‐couler (on résonnera en nombre d’erreur) : 

 Page 8 

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%0

10

20

30

40

509 6 3 0 -3 -6 -9

Ph. Déformés

dB

• Si |OD‐OG|> 6 + MeilleurOreille/3 alors  l’appareillage pourra être monaural ou binaural sinon il devra être monaural exclusivement, 

• Si |Bi‐MO| > 6 + MO/3 alors il y a tendance aux troubles d'intégra‐tion et  la stéréo sera  indispensable sinon  il n’y a pas de  tendance aux troubles d'intégration et la stéréo n’est pas indispensable, 

• Si |Bi‐BiLL| > 6 + BiLL/3 alors cela est synonyme d’une bonne fusion audition vision (lecture  labiale bien utilisée) sinon cela montre que la lecture labiale n’est pas beaucoup utilisée. 

Le  fait que  le  testeur doit être habitué  à  l’élocution des  logatomes  sans perturber le patient et le fait que le patient use de sa suppléance mentale lors‐que cela devient trop complexe sont les deux principales limites de ce test. 

 

DD TTeessttss  dd’’aauuddiioommééttrriiee  vvooccaallee  ddee  LLééoonn  eett  DDaavviidd  DDooddeelléé  [[77]]  

11)) AAuuddiioommééttrriiee  vvooccaallee  ddaannss  llee  ssiilleennccee  ::  AAVVSS  

Elle utilise 5 « listes de  logatomes de Dodelé ou  LLD »  (1992) ba‐sées  sur  les  travaux  de  J.C.  Lafon ;  elles  sont  composées  de  17  loga‐tomes de  forme VCV  (3 phonèmes). Les 17 consonnes de chaque  liste sont  les plus  représentatives de  la  langue  française  tandis que  les 34 voyelles respectent leurs fréquences naturelles d’apparition.  

Les  listes sont enregistrées et équilibrées en difficulté : chaque  lo‐gatome possède un indice statistique de difficulté (ISD) obtenu par ex‐périmentation permettant l’équilibrage en difficulté de façon concrète. 

On  retrouve  dans  ce  test l’esprit  de  celui  de  J.P. Dupret avec quelques améliorations et outils  supplémentaires  comme l’existence d’enregistrements  à voix  chuchotée,  faible, moyen‐ne,  forte  et  à  différentes  vi‐tesses (2,5, 5 et 7,5 syllabes par seconde d’après l’auteur). 

 

22)) AAuuddiioommééttrriiee  vvooccaallee  ddaannss  llee  bbrruuiitt  ::  AAVVBB  ((vvooiirr  ffiigguurree  22  ccii‐‐ddeessssuuss))  

La particularité de ce test est l’utilisation d’un bruit appelé « Onde Vocale  Globale (OVG) ».  Il  est  discontinu,  réaliste  (représentatif  du spectre  à  long  terme  de  la  parole  et  composé  à  la  fois  de  voix  de femmes et d’hommes français et anglais), équilibré et non identifiable.  

Figure 2 : Représentation graphique dutest d’AVB pour un normo‐entendant [7]

 Page 9 

Les  L.L.D.  sont  émises  sur un haut parleur  face  au patient  tandis que le bruit est émis à 180° (derrière le patient). Le niveau du signal est confortable sans  les aides auditives et à 55 dBA avec  les appareils. On fait varier le rapport signal sur bruit de 9 dB à ‐9 dB (par pas de 3 dB) et on étudie  la variation de  l’intelligibilité vocale. Le score correspondant au rapport signal sur bruit de 0 sera le plus représentatif. 

EE TTeesstt  ssyyllllaabbiiqquuee  ddee  FFrraannkk  LLeeffèèvvrree  [[33]]  

Ce test a été créé dans  le but d’analyser  les enveloppes temporelles de  la parole. Il est constitué de 7 listes de 20 syllabes de structure CV (40 phonèmes) équilibrées phonétiquement et en difficulté. Ces dernières sont répétées 3 fois et forment donc des groupes de structure CVCVCV : ce sont les « TSI » (Tri Syl‐labe  Identique).  Cela  permet  de  prendre  en  compte  la  variabilité  de  l’enve‐loppe temporelle au cours de l’émission des 3 syllabes ainsi que d’obtenir des résultats plus sûrs car reposant sur 3 interprétations au lieu d’une seule.  

D’autre part,  les différences d’intensité entre  les TSI sont conservées afin d’être plus  représentatif du signal naturel de  la parole  (le niveau de /si/ sera moins important que celui de /sa/). 

FF ««  CChheecckk‐‐UUpp  »»  EEnntteennddrree  [[88]]  

Ce  test  fait  suite  à  une  découverte,  effectuée  par  l’équipe  du  psycho‐acousticien Christian Lorenzi, dévoilant  le besoin d’une bonne perception des fluctuations rapides du son pour la compréhension du message vocal dans des ambiances bruyantes. 

Ainsi, des  listes de 16  logatomes, émises à une  intensité confortable dans le silence, doivent être répétées par  la personne testée. Elles sont ensuite ac‐compagnées alternativement de bruit de fond constant et fluctuant. 

Le moyennage des résultats conduit au placement d’un point, qualifiant les performances du sujet, sur un graphique représenté dans la figure 3. On y ob‐serve  deux  droites  délimitant  une zone  limite de « normalité » ;  si  le point  se  trouve  au‐dessus,  la  per‐sonne n’est pas sujette à de fortes difficultés de compréhen‐sion dans le bruit tandis que si le point est en dessous  de  cette  zone,  la  gêne dans  un  milieu  bruyant  sera  éle‐vée. 

Figure 3 : Graphique du test Check‐Up Entendre [8]

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VV     TTEESSTT  DD’’IINNTTEELLLLIIGGIIBBIILLIITTEE  DDEE  JJ..EE..  FFOOUURRNNIIEERR  [[11]]  AA EEllaabboorraattiioonn  ddeess  lliisstteess  ddee  mmoottss  

Cette partie détaille tous les principes idéaux, selon J.E. Fournier, servant à l’élaboration de listes de mots signifiants uniquement. 

11)) CCoonnddiittiioonnss  àà  rreemmpplliirr  ppaarr  lleess  mmoottss  

• Ils doivent être d’égale composition phonétique, autrement dit, le nombre de syllabe doit être identique, 

• Ils ne doivent prêter à aucun contresens pouvant nuire à la con‐centration des sujets testés, 

• Ils doivent  avoir une prononciation  fixe ;  il  faut  alors  éliminer tous  les  éléments  dont  la  prononciation  est  facultative  (ex : ognon  /  oignon)  ou  différente  selon  les  régions  (ex :  « mais » pouvant être prononcé « mé » ou « mè »), 

• Ils doivent être connus du sujet, présents dans son vocabulaire. 

22)) CCoonnddiittiioonnss  àà  rreemmpplliirr  ppaarr  lleess  lliisstteess  

• Tous  les phonèmes dont  se  compose  le  langage parlé doivent être représentés, 

• Les différents phonèmes doivent se trouver dans la même pro‐portion que dans la langue parlée, 

• La difficulté moyenne de  chaque  liste doit être  constante. De plus,  la  répartition des éléments  suivant  leurs  caractères « fa‐cile » ou « difficile » doit être la même dans toutes les listes. 

33)) AApppplliiccaattiioonn  ddeess  ccoonnddiittiioonnss  

Selon J.E. Fournier, les conditions du 1) sont impératives et ne pré‐sentent pas de difficulté de réalisation. Par contre, les conditions du 2) ne  sont  strictement  applicables  qu’aux  éléments  sans  signification. Pour les listes de mots signifiants, étant donné que le nombre des mots disponibles est  limité,  leur application  stricte, même  si elle était pos‐sible, conduirait à des  listes trop  longues et trop peu nombreuses. On est donc obligé dans ce cas de recourir à un compromis.  

 Page 11 

 Figure 4 : Répartition de la difficulté dans des listes de 10 mots (listes 1 et 2) [9]

BB CCrriittèèrreess  eesssseennttiieellss  ddaannss  llaa  ccrrééaattiioonn  ddee  lliisstteess  ddee  mmoottss  

11)) EEggaalliittéé  ddee  llaa  ddiiffffiiccuullttéé  mmooyyeennnnee  

Toutes les listes d’une même série, constituées de X mots, doivent avoir la même moyenne de difficulté. C’est une des conditions à remplir pour que les résultats d’un test sur une liste, dans certaines conditions, soient reproductibles sur les autres, dans les mêmes conditions.  

Cependant, cela ne veut pas nécessairement dire que tous les mots d’une liste sont de même difficulté, équivalent à la moyenne. Cela don‐nerait des résultats faussés comme indiqué dans le paragraphe suivant. 

22)) CCoonnttiinnuuiittéé  ddaannss  llaa  rrééppaarrttiittiioonn  ddeess  mmoottss  ««  ffaacciilleess  »»  eett  ««  ddiiffffiicciilleess  »»  

L’étude de  la répartition de  la difficulté des mots dans une même liste occupe une part tout aussi  importante dans  les résultats obtenus que la différence de difficulté moyenne entre chaque liste.  

En effet, comme le prouve l’étude de J.P. Egan [9], la sensibilité (ou la précision) des  résultats est en  rapport avec  la  répartition  intra‐liste des mots. De plus, une sensibilité trop importante à certains niveaux de difficulté provoque une précision  très  faible voir nulle pour  les autres niveaux de difficulté présents dans la liste. 

Dans  les  conditions  de  l’expérience,  c'est‐à‐dire  à  un  niveau d’intensité donnée, le sujet A perçoit 60 % des mots et le sujet B 40 %. On considère 4 listes de même difficulté moyenne (50 unités) où la ré‐partition des difficultés des mots est la seule variante. 

Soit une liste 1 (voir figure 4) composée de 10 mots dont la difficul‐té  progresse  régulièrement.  La  répartition  de  la  difficulté  dans  cette liste semble idéale, mais en réalité les mots les plus faciles et les mots les plus difficiles sont des poids morts et la liste est assez peu sensible. 

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La liste 2 (voir figure 4) est composée de 5 mots très faciles et de 5 mots très difficiles qui s’échelonnent tous de 5 en 5 unités de difficulté. Dans ce cas,  le sujet B qui ne perçoit  les mots que  jusqu’au niveau de difficulté 40, pourra répéter 5 mots sur 10 et son  intelligibilité sera de 50 %. Quant au sujet A qui perçoit les mots jusqu’au niveau de difficulté 60, il ne pourra pas en répéter plus que B et son intelligibilité sera éga‐lement  de  50 %. Une  liste  ainsi  constituée  est  d’une  sensibilité  nulle lorsque  les  conditions  de  l’expérience  conduisent  à  une  intelligibilité qui se place autour de 50 %. Par contre, une telle liste donnerait des ré‐sultats très stables. Effectivement, la répétition des épreuves conduirait souvent à la même intelligibilité (50 %) ; les différences présentes entre les sujets A et B ne seraient pas décelées. 

Soit la liste 3 (voir figure 5) constituée de 10 mots qui sont répartis régulièrement. Ces derniers se trouvent groupés au centre de l’échelle, c'est‐à‐dire entre 30 et 70 unités de difficulté. Le sujet B ne pourra plus percevoir que 3 mots et son  intelligibilité sera de 30 %. Le sujet A en percevra alors 7 et son intelligibilité sera de 70 %. Une telle liste serait extrêmement sensible dans les conditions de l’expérience conduisant à une  intelligibilité de 50 %, mais  très peu  stable,  car  la  répétition des épreuves donnerait des résultats constamment différents. 

La liste 4 (voir figure 5) est constituée de 10 mots dont la difficulté s’étage selon une courbe de Gauss (ou courbe en cloche) autour d’une moyenne de 50 unités. Le sujet A aura une  intelligibilité de 70 % et  le sujet B de 30 %. La sensibilité sera plus grande vers une intelligibilité de 50 % que vers  les niveaux  inférieurs ou supérieurs et  la stabilité, sans être aussi complète que la liste 2, sera supérieure à celle de la liste 3. 

Figure 5 : Répartition de la difficulté dans des listes de 10 mots (listes 3 et 4) [9]

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D’après l’étude faite par le Psycho‐Acoustic Laboratory [9], on devra tendre, en pratique, vers une  répartition des difficultés du  type de  la liste 4, en s’efforçant néanmoins d’étaler le plus possible les difficultés autour de la moyenne (accroissement de l’écart type). 

CC LLeess  lliisstteess  ddee  mmoottss  ddiissssyyllllaabbiiqquueess  

J.E. Fournier explique que pour certaines épreuves il est intéressant de dis‐poser de listes dont les éléments ont tous le même coefficient de difficulté (no‐tamment pour obtenir des listes de moyenne de difficulté relativement appro‐chante).  

Des  études  du  Psycho‐Acoustic  Laboratory  [9] montrent  que  la  catégorie des mots qui présentent la plus grande homogénéité est celle des « spondee » ou mots dissyllabiques sans accent tonique. La  langue française, qui n’en pré‐sente  aucun  sur  ce  type  de mot,  peut  se  prêter  facilement  à  la  création  de listes de ce genre. 

L’auteur précise également que pour l’élaboration de telles listes destinées à des mesures de seuils et de degrés d’intelligibilité, il n’y a pas à se préoccuper de la composition phonétique des mots. D’autre part, le fait d’utiliser que des noms (ou substantifs) masculins terminant par un son de voyelle (autre que le « e » muet), a permis à l’auteur d’obtenir une égalisation des listes (en difficul‐té) de manière plus aisée. 

Enfin, après de nombreux tâtonnements, l’équipe de J.E. Fournier a mis au point une  liste de 400 mots dissyllabiques répartis en 40 groupes de 10  (liste des mots classés par ordre alphabétique en annexe N°1, p. 80) : 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figure 6 : Listes originales a) [1]

Figure 7 : Listes originales b) [1]

 Page 14 

 

 

 

 

 

Figure 8     8 : Listes originales c) [1]

Figure 12 9 : Listes originales d) [1]

Figure 1110 : Listes originales e) [1]

Figure 1011 : Listes originales f) [1]

Figure 912 : Listes originales g) [1]

Figure 13 : Listes originales h) [1]

 Page 15 

DD PPaassssaattiioonn  dduu  tteesstt  11)) LL’’ooppéérraatteeuurr  

Tout d’abord,  il est reconnu, de par  la présence d’un ensemble de facteurs qui  sont  intimement  liés à  l’opérateur, que  l’utilisation de  la voix  enregistrée  est  préférable  à  la  voix  parlée.  Il  est  tout  de même possible d’utiliser la voix nue à condition de la vérifier à l’aide d’un vu‐mètre et d’avoir un entrainement approprié. Cette méthode permet de contrôler la cadence, le choix des mots et d’avoir la possibilité de faire des mesures avec lecture labiale. 

D’autre part, le sexe de l’opérateur n’est pas sans conséquence car la voix d’homme est évidemment plus grave que la voix de femme (cela entraine par exemple une diminution d’énergie pour  les consonnes et notamment pour les fricatives). Pour autant, la voix de femme est aussi représentative de la réalité que la voix d’homme ; elle ne doit donc pas être  négligée.  Les  meilleurs  enregistrements  actuels  proposent  une version « homme » et une version « femme » enregistrés mais parfois incomplets  (alternance  entre  les  listes  ou  nombre  plus  important  de listes « hommes » que de  listes « femmes » comme dans  le CD délivré par  le Collège National). C’est pour cela que  le mélange  intra‐liste voix d’homme et  voix de  femme  a été utilisé dans  la  confection des nou‐velles listes détaillées dans des paragraphes suivants. 

22)) LLee  ssuujjeett  tteessttéé  

Lors de  l’utilisation de mots avec signification,  il est  important de ne pas perdre de vue que ce genre de test n’a de valeur que si le voca‐bulaire  du  sujet  est  suffisamment  riche  pour  connaitre  les mots  des listes.  Par  conséquent,  comme  le  préconisait  J.E.  Fournier,  certains mots ont été supprimés dans les nouvelles listes « deuxième version ». 

De plus, tous  les sujets améliorent  leurs propres performances au cours du test jusqu’à atteindre un certain niveau ; il est donc important de bien déterminer dès le départ les consignes et d’effectuer au moins une liste d’essai. 

Enfin,  il est  impératif de  tenir compte de  la  fatigabilité de  la per‐sonne en  fonction de son âge et des  temps de réaction que  l’on peut observer. Dans ce sens, des améliorations ont également été apportées aux  nouvelles  listes  (par  exemple,  le  silence  doit  être  suffisant  entre deux mots). 

 

 Page 16 

33)) DDéérroouulleemmeenntt  dduu  tteesstt,,  rrééssuullttaattss  

Des  listes émises à différentes  intensités  sont  répétées par  le pa‐tient ; si une erreur est commise sur le mot, il est alors compté comme faux. On obtient un pourcentage d’erreur par liste en multipliant par 10 le nombre de mots erronés.  

Si  en  augmentant  l’intensité,  le  nombre  d’erreur  ne  diminue  pas alors on peut soupçonner des problèmes de distorsion au niveau de la cochlée (recrutement par exemple) ou des troubles d’intégration.  

Des  courbes  explicitant  certaines  pathologies  en  découlent  (voir paragraphe suivant). Ce test peut être réalisé au casque (droite, gauche ou bilatéral), en champ libre (avec ou sans appareils) et avec ou non un bruit de gêne.  

EE RReepprréésseennttaattiioonn  eett  iinntteerrpprrééttaattiioonn  ddeess  rrééssuullttaattss  [[55]]  

11)) RReepprréésseennttaattiioonn  ggrraapphhiiqquuee  

Les courbes sont tracées sur un graphique où l’abscisse est graduée en dB HTL  (intensité d’émission du signal) et  l’ordonnée représente  le pourcentage  de  mots  correctement  répétés.  Sur  l’axe  des  50  % d’intelligibilité  se  trouve une  graduation  en dB décalée de  10 dB  par rapport  à  celle  de  l’abscisse ;  on  pourra  ainsi  lire  les  « seuils d’intelligibilité ».  

En  audition monaurale  (théoriquement  6  dB  de mieux  en  vocale avec une audition binaurale), une courbe d’un normo‐entendant est en forme de « S » italique où le maximum d’intelligibilité se trouve pour un peu plus de 20 dB HTL et  le minimum pour 0 dB environ. On peut en déduire une dynamique d’intelligibilité de la parole d’environ 20 dB.  

Les  courbes  d’intelligibilité  permettent  de  comparer  les  résultats avec  les seuils de  l’audiométrie tonale.  Il est courant de retrouver une corrélation  entre  le  seuil d’intelligibilité  à  50 %  et  la perte  en  tonale dans les fréquences conversationnelles. 

Une  charte  graphique  a  été  élaborée mais  n’est  plus  systémati‐quement respectée de nos jours : 

 

 

 

 

OD OG BI• Sans lecture labiale : 

 

• Avec lecture labiale : 

 Page 17 

 

  

 

Figure 14 : Exemples de représentions graphiques de surdités typiques avec le test d'in‐telligibilité de J.E. Fournier (1951) [1] 

 

22)) IInntteerrpprrééttaattiioonn  ddeess  rrééssuullttaattss  

En se référant aux courbes de la figure 14, on peut observer : 

• une  courbe  qui  est  plus  redressée  que  la  normale  (pente plus importante) : cela reflète une perte dans les fréquences graves plus accentuée que dans les fréquences aiguës, 

• une courbe qui est parallèle à  la normale : on retrouve une surdité de  transmission pure ou une  surdité de perception plate (avec ou non une composante transmissionelle), 

• une  courbe  qui  est  plus  inclinée  que  la  normale  (pente moins importante) : les fréquences conversationnelles et ai‐guës sont plus touchées que les graves, 

• une courbe qui n’atteint jamais les 100 % d’intelligibilité : on peut obtenir des courbes en forme de plateau (courbe poin‐tillée) ou en forme de cloche (courbe pleine). Cela est dû à un  déséquilibre  trop  important  entre  les  fréquences,  des distorsions  cochléaires  ou  des  troubles  d’intégration. L’auteur fait le rapprochement entre la longueur du plateau et  l’importance  des  problèmes  de  perception ;  un  plateau long serait synonyme de déformations  relativement  faibles et réciproquement (une courbe en cloche serait assimilée à un plateau très court voire inexistant). Ces conclusions sont à modérer de par l’impact de la suppléance mentale.  

 

 Page 18 

Il existe plusieurs paramètres pouvant être étudiés sur les courbes obtenues par le test d’intelligibilité de J.E. Fournier : 

 

 

 

A Le  seuil  d’intelligibilité  correspond  à  la mesure  en  dB  (sur l’axe des 50 % d’intelligibilité) de la distance entre la courbe normale et  la courbe pathologique.  Il coïncide avec une  in‐telligibilité d’environ 85 % en utilisant des phrases. Dès lors, on  le  considère  comme  représentatif  de  la  sensibilité  de l’oreille, 

B La pente de  la courbe est donnée par sa tangente au point d’intersection avec l’axe des 50 % d’intelligibilité, 

C Le maximum d’intelligibilité est le pourcentage obtenu pour le point culminant de la courbe d’intelligibilité, 

D Le  seuil de distorsion est défini par  le pourcentage  corres‐pondant au début de la décroissance de la courbe, 

E Le pourcentage de discrimination  est observé  à un  niveau d’émission de 35 dB supérieur au seuil d’intelligibilité. 

De plus, on peut définir  l’indice de capacité auditive (ICA) qui cor‐respond à la moyenne des pourcentages de mots compris à des intensi‐tés de 40 dB (pianissimo, voix faible), 55 dB (mezzoforte, voix moyenne) et 70 dB (fortissimo, voix forte). Cet indice donne une valeur à une gêne globale  ressentie  par  le  patient.  De  nos  jours,  on  peut  la  comparer, dans le principe, à l’indice d’articulation (IA ou AI).  

Enfin, il est à noter que dans la pratique seul le seuil et le maximum d’intelligibilité sont couramment utilisés. 

A

B

C  D 

E 

Figure 15 : Caractéristiques d’une courbe d’intelligibilité [1]

 Page 19 

VVII RREESSUUMMEE  

Le test d’audiométrie vocale de J.E. Fournier reste toujours d’actualité malgré l’apparition, depuis sa création, de nombreux autres tests du même type. Effecti‐vement,  ces  derniers  ont  permis  l’obtention  de  résultats  plus  précis mais  n’ont plus forcément comme objectif principal d’expliciter les difficultés de compréhen‐sion ressenties par le patient, dans sa vie de tous les jours. 

D’autre  part,  les  listes  de mots  doivent  répondre  à  plusieurs  critères  qui  ne pouvaient pas tous être tenus de manière précise  lors de  l’étude de J.E. Fournier (1951). Le fait que les moyens disponibles aient considérablement évolués est une des  raisons  pour  lesquelles  ce mémoire  a  vu  le  jour  (par  exemple,  une  analyse spectrale sera utilisée). 

Enfin, pour mieux comprendre les éléments qui composent le rééquilibrage des listes, des rappels techniques seront détaillés dans le chapitre suivant.  

 Page 20 

TRAITEMENT DU SIGNAL [10] 

II IINNTTRROODDUUCCTTIIOONN  Le sujet de ce mémoire prend comme base  l’analyse d’un signal acoustique 

afin  de  déterminer  un  coefficient  de  difficulté  pour  différents mots.  Les  para‐graphes  suivants permettront d’éclaircir  certains éléments utilisés dans  le pro‐cessus qui a permis de créer les nouvelles listes.  

Tout d’abord, un rappel sur des généralités du  traitement du signal sera ef‐fectué puis les fonctions utilisées du logiciel Adobe Audition© seront présentées. 

IIII RREEPPRREESSEENNTTAATTIIOONNSS  GGRRAAPPHHIIQQUUEESS  AA FFoonnccttiioonn  tteemmppoorreellllee  

Elle décrit  les variations d’amplitude de  la vibration  (acoustique) en  fonc‐tion du temps. Dès lors, il est possible par exemple de connaitre à tout instant l’importance  de  l’élongation  d’une  onde  acoustique  et  d’apprécier  la  forme d’onde (carrée – 1 ou sinusoïdale – 2 par exemple, voir figure 16 ci‐dessous). 

L’enveloppe  temporelle  est  la  courbe  qui  symbolise  les  variations d’amplitude  (courbe passant par  les pics d’amplitude – 3, voir  figure 16). Elle caractérise certains sons  impulsionnels et permet de  les étudier efficacement (par  exemple,  le  sonar  étudie  l’enveloppe  temporelle  du  signal  qu’il  récolte pour qualifier les fonds marins). 

Enfin, une  fonction  temporelle  se  représente avec  l’amplitude en ordon‐née et le temps en abscisse : 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Figure 16 : Représentation graphique d’une fonction temporelle

Amplitude 

Temps 

1

2 

3

 Page 21 

BB FFoonnccttiioonn  ssppeeccttrraallee  

Elle décrit  les variations d’intensité, de puissance ou de niveau sonore en fonction de  la fréquence. Cette représentation donne accès aux composantes d’une vibration complexe et à leurs amplitudes respectives.  

Ce  type  de  représentation  est  obtenu  par  un  analyseur  de  spectre  ou  à partir de la représentation temporelle grâce à la transformée de Fourier. 

Pour  réaliser  le  tracé, on place en ordonnée  le niveau  acoustique  (ou  la densité spectrale de niveau exprimée en décibel) et en abscisse (échelle  loga‐rithmique) les fréquences (généralement de 20 Hz à 20000 Hz) : 

 

 

 

 

 

 

  

CC SSoonnaaggrraammmmee  

Les  représentations  temporelles  et  spectrales  sont  jugées  insuffisantes pour l’étude de la voix. C’est pourquoi une représentation en 3 dimensions dite sonagraphique existe afin d’observer au cours du temps (axe des abscisses)  la composition fréquentielle (axe logarithmique des ordonnées) et l’amplitude en dB (couleurs plus ou moins contrastées par exemple) : 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dB 

Fréquences

Figure 17 : Représentation graphique d’une fonction spectrale

Figure 18 : Sonagramme du mot « le flocon », représentation « temps‐fréquence » Temps

Fréquences 

 Page 22 

IIIIII AANNAALLYYSSEE  SSPPEECCTTRRAALLEE  

AA BBaannddeess  ffiinneess,,  ttiieerrss  dd’’ooccttaavvee  eett  dd’’ooccttaavvee  

Lors d’une analyse par bandes  fines,  la  largeur des bandes passantes des sons filtrés est étroite (inférieure à 50 Hz, 42 Hz dans le cas de la figure 19).  

D’autre  part,  chaque  groupe  de  fréquences  (équivalent  à  la  largeur  des bandes passantes des filtres) aboutit à une valeur appelée densité spectrale de niveau exprimée en dB/Hz. On obtient alors une représentation spectrale rela‐tivement précise. 

Lors d’une analyse par bande ou par tiers d’octave,  la  largeur des bandes passantes des filtres est plus  importante  (voir tableau en annexe N°2, p. 81) ; cela  engendre  une  précision  fréquentielle moindre. Malgré  tout,  cette mé‐thode est préférable afin de simplifier les investigations sur le terrain mais aus‐si pour sa commodité d’exploitation des résultats. 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

  

On  peut  remarquer  que  les  valeurs  de  densité  spectrale  augmentent  en fonction de  la  largeur des bandes. Cela s’explique par  le fait que  la valeur re‐transcrite  correspond  à  la  somme  énergétique  de  tous  les  niveaux  présents entre  les  deux  bornes  du  filtre.  Le  résultat  d’analyses  par  bandes  ou  tiers d’octave peut être déduit d’une analyse par bandes fines (pas de réciprocité). 

Aujourd’hui,  le signal étudié n’est plus analogique mais numérique ;  il est converti en une série de valeurs discrètes retraçant  le signal analogique. C’est pourquoi  l’analyse  spectrale est plus  facilement utilisée via  la  transformation discrète de Fourier ou « Fast Fourier Transform » (FFT).  

Figure 19 : Exemple d’analyse spectrale avec plusieurs largeurs de bande [11] Fréquences

Densité spectrale 

 Page 23 

BB EEcchhaannttiilllloonnnnaaggee  //  RRééssoolluuttiioonn  11)) EEcchhaannttiilllloonnnnaaggee  

Pour utiliser un signal analogique par voie numérique, il faut le re‐présenter au préalable par une suite de valeurs numériques ponctuelles (ou discrètes) : c’est  l’échantillonnage. Une fonction « peigne »  (de Di‐rac ou train d’impulsion) est alors utilisée. 

De plus, pour que le signal ne soit pas modifié, il est impératif que la fréquence d’échantillonnage soit au minimum deux fois supérieure à la fréquence maximum étudiée (théorème de Nyquist / Shannon). 

 

 

 

 

 

 

 

22)) RRééssoolluuttiioonn  oouu  qquuaannttiiffiiccaattiioonn  

Le signal doit être également retranscrit en intensité : c’est la réso‐lution.  Chaque  valeur  échantillonnée  doit  correspondre  à  un  niveau acoustique. Selon  la résolution  (exprimée en bit : « Binary Digit ») plu‐sieurs niveaux seront disponibles ; plus ils seront nombreux plus les va‐leurs pourront correspondre à la réalité.  

Par exemple, un codage de 8 bits représente 256 niveaux possibles (N = 2nb de bit)  pour une dynamique de D = 20log(N) = 48 dB (au‐delà, le rapport signal sur bruit est trop faible) tandis que 24 bits correspond à 16 777 216 valeurs possibles avec une dynamique de 145 dB environ. 

CC SSppeeccttrree  àà  ccoouurrtt  eett  lloonngg  tteerrmmee    

11)) SSppeeccttrree  àà  lloonngg  tteerrmmee  oouu  ssppeeccttrree  mmooyyeenn  

Comme son nom  l’indique,  il représente  le spectre d’un signal en‐tier et non d’un échantillon ; par conséquent,  la période de  la  fenêtre d’étude  est  très  grande  (idéalement  infinie).  Le  signal  à  analyser  est considéré comme un tout. De ce fait, cette méthode est adaptée pour analyser un mot contrairement aux phonèmes qui le compose. 

Figure 20 : Schématisation du principe d’échantillonnage  [10]

 Page 24 

22)) SSppeeccttrree  àà  ccoouurrtt  tteerrmmee  oouu  ««  iinnssttaannttaannéé  »»  

Il est utilisé afin d’étudier  l’évolution du  spectre avec  l’état de  la source. Dès  lors, on peut associer un spectre à chaque unité que  l’on veut observer (ex : phonème). Il est donc utile pour décrire un signal de parole ;  on  peut  constituer  grâce  à  lui  des  représentations  temps‐fréquences comme le sonagramme par exemple (Voir II – C). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

On peut remarquer que la forme de la fenêtre de pondération (voir paragraphe ci‐dessous) et sa durée  (si elle devient  trop grande, on se rapprochera du spectre moyen) peuvent déformer la réalité. 

33)) SSppeeccttrree  ««  mmooyyeennnnéé  »»  

Le  spectre  obtenu  par moyennage  n’est  pas  à  confondre  avec  le spectre à long terme. Ce dernier est une intégration de tous les niveaux suivant  les  fréquences  sur une durée  importante, voire  infinie,  tandis que  l’autre  est  une moyenne  des  différents  spectres  à  court  terme composant le son étudié. 

Il  permet  d’avoir  la  valeur  moyenne  d’un  signal  sous  forme  de spectre.  Par  exemple,  en  observant  un  bruit  blanc  sur  une  durée  de deux secondes, on remarquera qu’il n’est pas composé parfaitement de toutes les fréquences; par contre, sur une durée d’une heure, le spectre moyen d’un bruit blanc sera proche de son spectre théorique (plat). 

 

Figure 21 : Exemple de représentation temps‐fréquence du mot « le flocon » ; chaque tranche est un spectre à court terme 

Densité spectrale    Temps

Fréquences 

Den

sité spe

ctrale 

 Page 25 

DD FFeennêêttrreess  ddee  ppoonnddéérraattiioonn  

Pour toutes analyses spectrales, les fenêtres de pondération sont utilisées afin de ne pas créer de discontinuité entre les différents échantillons. En effet, dans  le cas d’un spectre à court terme, si  le niveau du signal n’est pas nul au début ou à  la fin de  l’échantillon  (permettant d’établir un spectre),  l’onde est tronquée. Cela va gêner le processus de la FFT et va dégrader l’analyse. 

Le principe des fenêtres de pondération consiste à réduire à zéro  les par‐ties autres que  le signal observé. Ainsi,  les différents échantillons consécutifs (pour former un spectre à court terme) se suivent de manière cohérente. Pour cela, les données de l’échantillonnage (points obtenus par la conversion du si‐gnal analogique en signal numérique) sont multipliées par la fenêtre de pondé‐ration.  

Le choix d’une fenêtre est important car selon son spectre (un lobe princi‐pal – 1 plus ou moins large et des lobes secondaires – 2 avec une atténuation plus ou moins conséquente) on observera une représentation spectrale diffé‐rente. Si  le  lobe principal est  large et que  l’atténuation des  lobes secondaires est faible cela aboutira respectivement à une précision fréquentielle et une ré‐solution en amplitude médiocres (vice et versa). 

 

 

 

 

 

 

 

Il  existe  de  nombreux  types  de  fenêtres  qui  privilégient  la  précision  fré‐quentielle ou celle en amplitude (ex : Bartlett, Blackman, Hamming). Il est à no‐ter que  la  fenêtre de Hanning propose un compromis  intéressant permettant une précision globale satisfaisante. D’autre part, si aucune fonction de pondé‐ration  n’est  utilisée,  le  fenêtrage  est  alors  appelé  rectangulaire,  plat  ou  uni‐forme. 

Enfin,  ces  fenêtres  de  pondération  sont  également  utilisées,  bien  que l’utilité soit plus relative, dans l’obtention des spectres à long terme. 

 

Figure 22 : Représentation temporelle et spectrale de la fenêtre de Hanning [10] 

1  2 

 Page 26 

IIVV LLOOGGIICCIIEELL  ::  AADDOOBBEE  AAUUDDIITTIIOONN  ©©  

AA IInnttrroodduuccttiioonn  

Tous les éléments décrits dans le  chapitre  précédent  sont  pré‐sents dans  le  logiciel Adobe Audi‐tion©  2  et  permettent  l’analyse acoustique  des  différents  mots dissyllabiques  destinés  à  former les nouvelles listes. Ce programme permet  de  manière  relativement simple  d’analyser  des  fichiers  so‐nores,  de  les  modifier  ou  de  les combiner pour des créations musicales par exemple.  

BB FFoonnccttiioonnnnaalliittééss  uuttiilliissééeess  

11)) RRéédduucctteeuurr  ddee  bbrruuiitt  ddee  ffoonndd  

Le logiciel analyse les zones sélectionnées (zones de pseudo silence entre les mots) et détermine le spectre moyenné du bruit de fond pré‐sent sur  les pistes. Seulement  la moitié de ce spectre est alors retran‐ché au signal tout entier afin de ne pas le déformer. 

22)) AAnnttiippaarraassiittee  

Cette  fonction permet de supprimer automatiquement sans dété‐rioration,  après  une  analyse  du  signal,  tous  les  parasites  présents comme des crépitements par exemple. 

33)) AAnnaallyyssee  ssppeeccttrraallee  

Une analyse spectrale est possible à travers ce logiciel ; le niveau de chaque échantillon d’un spectre peut être enregistré dans un document afin d’utiliser ces données. 

Il est possible d’obtenir des spectres à court terme en déplaçant le curseur sur le signal enregistré ou des spectres à long terme suivant des sélections que l’on doit définir (par exemple un mot précis d’une liste).  

La  taille de  la  FFT  (nombre de  points  étudiés  sur une  bande  fré‐quentielle précise),  la  fenêtre de pondération ainsi que  le  type de  re‐présentation graphique  (lignes, points ou  surface) peuvent être confi‐gurés. 

Figure 23 : Logiciel Adobe Audition 

 Page 27 

44)) SSttaattiissttiiqquuee  ssuurr  ll’’aammpplliittuuddee  

Cet  outil  renseigne  sur  de  nombreux  éléments  concernant l’amplitude  de  la  sélection  comme  la  « Puissance  RMS  moyenne » (RMS : Root Mean Square = valeur efficace) ou  la « Puissance RMS to‐tale » représentative de la quantité totale d’énergie reçue. 

Un  signal  entrecoupé  de  silence  aura  une  « Puissance  RMS moyenne » très différente de la « Puissance RMS totale » tandis que le même  signal  sans  les  silences  aura  une  « Puissance  RMS moyenne » proche de sa « Puissance RMS totale ». 

D’autre part, la « Puissance RMS totale » d’un son est comparable à la somme énergétique des niveaux des échantillons du spectre à  long terme de ce même son.  

55)) MMooddiiffiiccaattiioonn  ddee  ttoonn  [[1122]]  

Le ton est le plus grand des intervalles successifs de l’échelle diato‐nique naturelle  (par  exemple do‐ré,  ré‐mi  etc.).  Il  correspond  aussi  à 200 cents (ou centièmes : unité de mesure fine pour les intervalles mu‐sicaux) dans  l’échelle  chromatique  tempérée  (proche de  l’échelle dia‐tonique mais simplifiée tout en faisant apparaître  les altérations telles que  le # ou ♭). Or un ton représente dans  la gamme tempérée 32,33 Hz ; on aura alors un demi‐ton (100 centièmes) d’environ 16 Hz.  

Avec ce logiciel, il est possible d’effectuer des modifications de ton au cent près, dans le cadre d’une échelle chromatique tempérée. 

66)) AAmmpplliiffiiccaattiioonn  

Cette fonction permet de gérer  l’amplification qui peut être néga‐tive ou positive  (une diminution ou une augmentation en décibel) ; sa précision est du centième de dB.  

77)) CCoommpprreessssiioonn  tteemmppoorreellllee  

Cette fonction permet de modifier le tempo d’un signal sans altérer sa  hauteur  tonale  et  son  intensité ;  trois  versions  des  listes  furent créées (lentes, normales et rapides – voir partie « Facteur temporel »). 

88)) OOuuttiillss  ddiivveerrss  

Il  est  par  exemple  possible  de  supprimer  des  silences  automati‐quement ou d’en créer, de mettre en place des marqueurs distinguant chaque mot d’une  liste, de modifier  l’échantillonnage ou de  compiler un CD audio à partir de fichiers. 

 Page 28 

CC EExxeemmpplleess  ddee  rrééssuullttaattss  oobbtteennuuss  

11)) AAmmpplliiffiiccaattiioonn  

On peut observer  le décalage du spectre à  long terme vers  les  in‐tensités  supérieures ;  la  « valeur  RMS  totale »  dans  l’exemple  sera augmentée de 9 dB. 

 

 

 

 

 

  

  

22)) SSuupppprreessssiioonn  ddeess  ppaarraassiitteess  

Il existait sur  l’enregistrement étudié quelques sons parasites  très peu gênants qui  furent  toutefois supprimés à  l’aide de cette  fonction. Sur la figure 25 ci‐dessous, on peut voir le signal avant et après modifi‐cation (respectivement, la partie supérieure et la partie inférieure). 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

33)) RRéédduuccttiioonn  dduu  bbrruuiitt  ddee  ffoonndd  

Après  avoir  soustrait  du  signal  la moitié  du  spectre moyenné  du bruit,  le spectre à  long terme du mot n’est pratiquement pas modifié. Le bruit de fond de l’enregistrement est atténué tout en ayant un signal utile très peu modifié. 

Figure 25 : Effet de l’antiparasite 

Figure 24 : Conséquences d’une amplification

Temps

 Page 29 

 

 

 

 

 

 

  

 

44)) CCoorrrreeccttiioonn  ddee  ttoonn  

A  l’aide  du  spectre  à  long  terme  d’un  mot,  on  peut  observer l’action du modificateur de ton : le spectre est soit décalé dans les fré‐quences aigus  (augmentation de  ton), soit décalé dans  les  fréquences graves (diminution de ton). Par conséquent, l’intensité globale (ou « va‐leur RMS totale ») peut être légèrement modifiée. 

Dans  l’exemple qui suit,  la hauteur de  la voix d’homme a été aug‐mentée d’un demi‐ton (100 cents soit environ 16 Hz).  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

VV RREESSUUMMEE  

A  l’aide du  logiciel Adobe Audition© 2, des modifications peuvent être appor‐tées aux différents mots afin de  les rendre plus homogènes  (même  intensité par exemple). D’autre part, une analyse spectrale est possible afin de connaître objec‐tivement, d’un point de vu physique, la composition fréquentielle d’un mot.  

Pour autant, le facteur humain, détaillé dans le chapitre suivant, doit être pris en  compte dans  la  réalisation de  listes de mots au même  titre que  les données acoustiques. 

Figure 27 : Effet du modificateur de ton

Figure 26 : Influence du réducteur de bruit sur le signal utile

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PHYSIO ‐ PSYCHOACOUSTIQUE 

II IINNTTRROODDUUCCTTIIOONN  La physioacoustique étudie la manière dont l’être humain perçoit les sons et la 

psychoacoustique la manière dont il les traite. L’homme ne ressent pas et ne com‐prend pas un signal vocal comme une analyse physique peut le retranscrire. C’est pourquoi, dans  le  cadre du mémoire,  il est  important de  comprendre  ces méca‐nismes  afin  de  pouvoir  les  prendre  en  compte  et  essayer  d’obtenir,  à  partir d’informations physiques, des données reflétant la réalité humaine. 

Dans un premier temps, on observera les mécanismes cognitifs utiles à la com‐préhension des mots dissyllabiques signifiants.  

Dans  un  deuxième  temps,  nous  analyserons  l’influence  d’une  modification temporelle sur un signal vocal.  

Ensuite, on détaillera la variabilité de la sensation d’intensité chez l’homme.  

Enfin, à travers des courbes de pondération, nous étudierons  l’importance de certaines  fréquences  dans  la  compréhension  du  message  vocal.  Une  nouvelle courbe sera créée dans le chapitre « rééquilibrage 2ème version ».  

IIII   RREECCOONNNNAAIISSSSAANNCCEE  DDEESS  MMOOTTSS  SSIIGGNNIIFFIIAANNTTSS  [[11]]  

AA MMééccaanniissmmeess  

L’identification d’une  syllabe  exige  celle de  chacun  des phonèmes qui  la compose ; en effet, dans  le cas où  l’un des phonèmes n’aurait pas été perçu, aucune suppléance mentale ne peut permettre d’effectuer un choix, celui‐ci ne pouvant s’appuyer sur aucune limitation des combinaisons possibles.  

Le mot est  constitué par une ou plusieurs  syllabes, prononcées  successi‐vement ;  il  est  attaché  à  une  signification  précise, mais  le  nombre  de mots ayant une ou deux syllabes est  limité. Par conséquent,  l’identification du mot dépend : 

• De l’identification plus ou moins complète de la ou des syllabes qui le composent, 

• Du nombre des combinaisons ayant la valeur d’un mot, c'est‐à‐dire ayant une signification précise. Ce nombre de combinaison varie se‐lon les sujets puisqu’il est en fonction de l’étendue de leurs vocabu‐laires personnels. 

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Le  facteur  influant  le  plus  dans  la  reconnaissance  d’un mot  est  évidem‐ment  le premier puisque  la  suppléance mentale permettant  le choix ne peut s’appuyer  que  sur  les  éléments  phonétiques  perçus ;  mais  lorsque l’identification du mot par ces  seuls éléments devient difficile,  le  second  fac‐teur  intervient pour déterminer au mieux  les éléments manquants,  jusqu’à ce que sa contribution perde toute efficacité à cause d’une base phonétique insuf‐fisante. 

En réalité, tout se passe comme si  l’oreille ne décomposait pas  le mot en syllabes et phonèmes, mais  le recevait comme un tout. C’est  l’image auditive que  les centres  identifient. Si cette  image,  suffisamment nette, correspond à un mot solidement acquis, l’interprétation est facile et immédiate. Par contre, si l’image est floue ou que le mot correspondant est inconnu ou peu utilisé par le sujet, l’interprétation sera laborieuse sinon impossible. 

Dès lors, on peut dire que plus il y a de syllabes dans le mot plus son identi‐fication est facile. Effectivement  le nombre des phonèmes perçus est évidem‐ment  proportionnel  à  celui  des  phonèmes  et  syllabes  émis  et  la  suppléance mentale est d’autant plus aisée que  le nombre des combinaisons possibles di‐minue avec  le nombre croissant de syllabes  (en  français,  le nombre des mots d’usage courant ayant plus de deux syllabes décroit rapidement). 

D’autre part, comme nous l’avons remarqué précédemment, la suppléance mentale  fait entièrement partie du processus de  reconnaissance des mots si‐gnifiants ; c’est pourquoi cela n’est pas si inexact, dans un premier temps, de la prendre en compte de manière raisonnable dans la mesure d’intelligibilité. Cela permet de  refléter  la gêne éprouvée par  le patient d’une manière globale et représentative de la vie de tous les jours. 

BB EExxeemmpplleess  

Prenons l’exemple du mot monosyllabique « son ». On suppose que le su‐jet  de  l’expérience  ne  distingue  que  la  voyelle  nasalisée  « on ».  Il  a  le  choix entre 15 mots courants français de la forme CV (ou CcV) : bon, con, don, gond, long, non, pont, rond, son, thon, blond, front et tronc. S’il n’a pas perçu la con‐sonne en elle même mais un son qualifiant une fricative, son choix sera réduit : font, son et front. Pour faire un choix final,  il devra tenir compte du contexte s’il existe, sinon ce sera impossible (une chance sur trois). 

Soit  maintenant  le  mot  dissyllabique  « bouchon »  qui  se  compose  de quatre phonèmes. Supposons que le sujet ait perçu trois phonèmes sur quatre. De par  le nombre de  combinaisons possibles,  la  suppléance mentale ne per‐mettra pas forcément le choix de tel ou tel mot : 

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• « …ouchon » :  bouchon‐s  (verbe  et  nom),  louchons,  touchons,  dou‐chons, couchons, Souchon, 

• « b…chon » : bouchon‐s (v / n), bâchons, bûchons, bichon, bêchons,  

• « bou…on » : bouchon‐s (v / n), bouffon‐s (v / n), bougeons, bouillon, bougon, boulon, bouton, « bout rond », 

• « bouch… » : bouchon‐s (v / n), bouchant, boucher, boucha, bouchait, bouche. 

 

 

 

 

  

Toutefois, dans ces derniers cas, il peut suffire d’une seule indication sur le phonème non perçu (« fricative » par exemple) pour réussir à identifier le mot à  l’aide du contexte. Mais si  le sujet n’a distingué qu’une syllabe sur deux ou deux phonèmes sur quatre,  la suppléance mentale sera sans effet réel car  les possibilités offertes par le vocabulaire sont trop nombreuses. 

IIIIII FFAACCTTEEUURR  TTEEMMPPOORREELL  

AA GGéénnéérraalliittééss  

La vitesse à  laquelle un  signal de parole est émis peut agir considérable‐ment sur la compréhension du message. En effet, cette dernière sera plus alté‐rée pour un débit rapide notamment chez  les personnes âgées pouvant avoir des problèmes de distorsion temporelle (allongement du temps de masquage ou / et diminution des performances corticales : « péage à information »).  

Le débit articulatoire correspond à la vitesse d’émission des éléments pho‐niques d’un énoncé, comprenant  les pauses  remplies,  les syllabes prolongées et les hésitations, mais excluant les pauses silencieuses. Le débit de parole est quelque peu différent dans le sens où les silences sont comptabilisés. 

Il est à noter que le débit de parole est variable au cours du temps et qu’il est en relation avec le type de phonème (ou syllabe) et leur emplacement.8 

 

 

 

 

 

 Figure 28 : Evolution du débit de la parole dans une phrase [13]

On peut remarquer sur  le graphique ci‐dessus, des ralentissements au ni‐veau des maximas et des accélérations du débit au niveau des minimas. Les syl‐labes encadrées  indiquent  les accents  finaux des groupes prosodiques  (l'into‐nation, l’intensité et le rythme peuvent varier) présents dans la phrase. 

 

 Page 33 

Figure 29 : Courbes isosoniques [14]

BB CCaass  ddee  ll’’eennrreeggiissttrreemmeenntt  ééttuuddiiéé  

Le débit articulatoire des  listes « 2ème version » est d’environ 6 phonèmes par seconde (annexe N°3, p. 82: environ 4,4 phonèmes par mots dissyllabiques) soit environ 2,8 syllabes par seconde sachant que  les 330 mots accompagnés du pronom démonstratif « le » représentent, sans les silences, 357 secondes. 

A  titre  de  comparaison,  les  listes  de  L.  Dodelé  dites  « normales »  ont d’après les mesures effectuées un débit articulatoire de 5,6 phonèmes par se‐conde, les « rapides » en ont un de 7,5 phonèmes par seconde et les « lentes » présentent un débit de 4 phonèmes par secondes. L’enregistrement des  listes « 2ème  version »  sera  décliné  en  3  versions :  lent  (6  phonèmes  par  seconde), normal (8 phonèmes par seconde) et rapide (10 phonèmes par secondes) – un débit de 8 phonèmes par seconde semble être le plus proche de la normalité. Pour  information,  celui  des  listes  du  CD  délivré  par  le  Collège  National d’audioprothèse est d’environ 7,6 phonèmes par seconde. 

IIVV LLAA  SSOONNIIEE  ::  SSEENNSSAATTIIOONN  DD’’IINNTTEENNSSIITTEE  [[1100]]  

AA CCoouurrbbeess  dd’’iissoossoonniiee  

Les  courbes  isosoniques  représen‐tent les valeurs en dB SPL d’égale sensa‐tion  d’intensité  sonore.  A  la  fréquence 1000 Hz, ces valeurs sont égales aux va‐leurs en phone (caractérisant les courbes isosoniques).9 

Des pondérations ont vu  le  jour afin de normaliser des  systèmes de mesures permettant  de  mieux  retranscrire  le comportement réel de l’oreille humaine. 

La pondération « A » se base sur la courbe de 40 phones et correspond pour des niveaux  faibles,  la « B » est déterminée  à  partir  de  la  courbe  de 70 phones (pour des niveaux moyens) et  la pondération « C » se basant sur la courbe de 100 phones est adaptée pour des sons forts. 10 

Figure 30 : Courbes de pondération A, B, et C [15]

 Page 34 

Figure 32 : Effet de masque [16]  

On  remarque que  l’atténuation  la plus  forte  se  trouve pour des niveaux faibles alors que pour des niveaux forts,  la sensation réelle est proche des va‐leurs en dB SPL. 

Dans  le  cadre  du  mé‐moire,  ces  courbes  n’ont  pas été  prise  en  compte  car l’intensité  d’émission  des listes  varie  et  la  pondération appliquée par  la suite, qui est liée  à  l’intelligibilité  variable selon  les  fréquences  (voir    les deux chapitres suivants : V et VI), rend pratiquement inu‐tile cette considération.  

La figure ci‐contre montre le spectre du mot « le baudet » pondéré par la courbe de Pavlovic avec ou sans les pondérations A, B et C (appliquées en fonction des niveaux du spectre). Dès lors, il est clair que ces 3 dernières pondérations perdent leur importance. 

BB EEffffeett  ddee  mmaassqquuee  

Il existe deux grands principes dans le domaine du masquage : 

• Un  son  faible  est  facilement masqué par un son fort, 

• Un son masque aisément un son de fréquence supérieure. 

La  courbe  inférieure  du  graphique ci‐contre schématise le seuil normal de l’audition tandis que les autres délimi‐tent  les  zones masquées par un  son de 1200 Hz  (elles  redéfinissent  les nou‐veaux seuils), à différents niveaux de 20 dB SPL à 110 dB SPL. 

 Il aurait été intéressant de prendre en compte cet effet de masque lors de l’analyse acoustique des mots mais, encore une fois, l’intensité d’émission des listes de mots variant, cela reste impossible.  

De plus, l’analyse spectrale utilisée (spectre à long terme, voir chapitres de rééquilibrage) donne une vision globale du mot étudié ; l’application des effets de masquage  des  fréquences,  nécessitant  une  analyse  en  temps  réel,  n’est donc pas réalisable.  

Figure 31 : Influence des pondérations A/B/C face à la pondération de Pavlovic 

 Page 35 

VV IINNDDIICCEE  DD’’AARRTTIICCUULLAATTIIOONN  AA DDééffiinniittiioonn  eett  hhiissttoorriiqquuee  [[1177]]  

L’indice  d’articulation  (AI :  « articulation  index »)  a  été  pour  la  première fois décrit par French et Steinberg en 1947.  Il avait pour but d’exprimer  la ca‐pacité résiduelle du patient à la compréhension globale de la parole. Pour cela, un pourcentage était déduit en fonction de la surdité du patient et de son im‐pact sur la plage dynamique moyenne de la parole (appelé également « spectre de la parole » ou « speech banana / canoë »). 

L’indice  d’articulation  est  donc  compilé  en  fonction  de  la  quantité d’information perçue par  le patient et  leur fréquence (par exemple, un résidu sur le 2000 Hz sera plus important qu’un autre sur le 200 Hz). Un indice de 100 % (ou 1) indique que toute la parole peut être comprise (annexe N°4, p.83). 

Deux méthodes permettant d’obtenir cet indice sont actuellement utilisées et  diffèrent  essentiellement  par  l’utilisation  de  courbes  de  pondération  dis‐tinctes. Plusieurs évolutions ont vu le jour afin de simplifier le calcul de l’AI en utilisant notamment un système de comptage visuel. Les paragraphes suivant détailleront les dernières versions de ces méthodes. 

BB MMéétthhooddee  ddee  MMuueelllleerr  eett  KKiilllliioonn  [[1188]]  

Proposée  en  1990,  elle  avait  pour  but  de  régulariser  les  problèmes  pré‐sents dans  les méthodes déjà existantes comme celle de Pavlovic (1ère version datant de 1988  ‐ voir paragraphe suivant). Pour  les auteurs,  la nécessité d’un calcul assez complexe (division par 120) et l’absence de considération des fré‐quences intermédiaires, comme le 3000 Hz et le 6000 Hz, posaient problème. 

Dès lors, Mueller et Killion ont créé une méthode  à  comptage  de  point  (« Count‐The‐Dot  method »)  permettant  facilement et  rapidement  de  déterminer  l’indice d’articulation « sans autre compétence ma‐thématique que de  savoir  compter  jusqu’à cent ». Effectivement,  le « speech banana » est reconstitué à l’aide de 100 points répar‐tis selon l’importance des fréquences. 

 

 

Figure 33 : Graphique de la méthode Mueller et Killion (1990) [18] 

Pour  obtenir  l’indice  d’articulation,  il suffit  de  compter  les  points  que  le  patient perçoit ; dans le cas du graphique ci‐contre, il sera de 44 %. 

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CC MMéétthhooddee  ddee  PPaavvlloovviicc  [[1177]]  

Faisant suite aux travaux de Mueller et Killion, Pavlovic mit à  jour sa mé‐thode en 1991 et la développa en proposant cinq façons, de « difficulté » diffé‐rente, d’obtenir l’indice. L’auteur a reconnu la validité des autres travaux mais a préféré développer sa propre méthode car elle se basait sur une courbe de pondération  (importance  des  fréquences  sur  l’intelligibilité)  provenant  d’une étude de la parole moyenne et non de syllabes dénuées de sens (Mueller et Kil‐lion). Deux des cinq méthodes vont être détaillées ci‐dessous.  

La  première,  appelée  « Ao »,  est l’évolution directe de l’ancienne datant de 1988. Le spectre moyen de la parole est  simplifié  et  se  schématise  par  un minimum  d’intensité  à  20  dB  (droite « m ») et un maximum à 45 dB  (droite « p »). Cela  crée un espace de 100 dB pour les fréquences de 500, 1000, 2000 et  4000 Hz,  permettant  un  calcul  plus facile qu’auparavant  (120 dB de dyna‐mique). En effet,  il  suffit d’additionner les dynamiques  résiduelles sur ces  fré‐quences (zone remplie) pour obtenir en pourcentage l’indice recherché. 

Par exemple, dans le cas de la figure 34, la valeur sera de 25 (500 Hz) + 15 (1000 Hz) + 15  (2000 Hz) + 0  (4000 Hz) = 55 %. L’auteur signal que cette mé‐thode reste « rapide et médiocre ».  

La  deuxième,  appelée  « Ad »,  re‐prend  le principe des points à  comp‐ter  décrit  par  Mueller  et  Killion.  La seule  distinction  se  situe  toujours  au niveau du choix de  la courbe de pon‐dération liée à la parole moyenne qui, pour  Pavlovic,  est  la  plus  adaptée dans le calcul de cet indice. 

On  compte  le  nombre  de  points en  dessous  (ou  coupé  à  moitié)  du seuil  du  patient  afin  de  déterminer l’AI en pourcentage (ou compris entre 0 à 1 s’il est rapporté à 100). 

Figure 34 : Graphique de la première mé‐thode de Pavlovic (1991) [17] 

Figure 35 : Graphique de la deuxième mé‐thode de Pavlovic (1991) [17] 

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1 

DD EEttuuddee  ddeess  ccoouurrbbeess  ddee  ppoonnddéérraattiioonn  aaccttuueelllleess  [[1199]]  

L’indice d’articulation n’a pas d’utilité directe dans le cadre de ce mémoire, contrairement aux courbes de pondération qu’il utilise. En effet, elles sont uti‐lisées lors de l’analyse pour qualifier tel ou tel mot de « facile » ou « difficile » (voir chapitres « rééquilibrages »). 

Plusieurs courbes ont été réalisées par plusieurs auteurs au cours du 20ème siècle. Le but étant de déterminer  l’importance de certaines bandes  fréquen‐tielles dans  l’intelligibilité globale de  la parole, ces  tests utilisaient un certain support vocal avec un masquage choisi. Les six principaux travaux sont détaillés ci‐dessous par ordre chronologique (annexe N°5, p. 83 : tableau des valeurs). 

11)) PPoonnddéérraattiioonn  ddee  NN..RR..  FFrreenncchh  eett  JJ..CC..  SStteeiinnbbeerrgg  [[2200]]  

Datant  de  1930, cette  étude  utilise  des mots sans signification de la  forme  CVC.  On  re‐marque  que  la  bande fréquentielle  autour  du 2500 Hz est  celle qui  se‐rait la plus importante.  

 

 

22)) PPoonnddéérraattiioonnss  ddee  JJ..WW..  BBllaacckk  [[2211]]  

En  1959,  Black  dé‐voile  un  premier  gra‐phique  (1)  représentant la pondération obtenue à l’aide de  listes de mots à choix  multiple  (quatre possibilités).  

Le  second  reflète  les résultats  basés  sur  des mots  signifiants  phonéti‐quement  équilibrés.  On peut  noter  la  présence de  deux maximums,  l’un autour  du  2500  Hz  et l’autre autour de 800 Hz. 

Figure 36 : Pondération de French et Steinberg [19]

Figure 37 : Pondérations de Black [19]

2 

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33)) PPoonnddéérraattiioonn  ddee  KK..DD..  KKrryytteerr    [[2222]]  

Quelques  années plus tard, en 1962, Kryter détermine  une  nouvelle courbe  de  pondération avec  le  même  type  de matériel  vocal  que  Black avait  utilisé :  des  mots signifiants  phonétique‐ment équilibrés. 

On distingue un  pic d’importance pour  la bande  fréquentielle du 2000 Hz, mais  d’un  point  de  vue  global,  l’auteur  ne  retrouve  pas  les mêmes résultats que Black malgré le même type de mot utilisé. 

44)) PPoonnddéérraattiioonn  ddee  GG..AA..  SSttuuddeebbaakkeerr    [[2233]]  

En 1987, Studebaker, accompagné  de  Pavlovic et  de  R.L.  Sherbecoe,  a abouti à une pondération montrant  un  pic  impor‐tant dans  les basses  fré‐quences  (500  Hz)  et  un autre,  plus  classique, autour du 2500 Hz. 

Cette dernière était basée sur des phrases d’un dialogue, émis de manière continue.  

55)) PPoonnddéérraattiioonn  ddee  CC..VV..  PPaavvlloovviicc  [[2244]]  

Enfin,  toujours  en 1987,  Pavlovic  trouve une  autre  courbe  de pondération  se  basant sur  la  parole  moyenne (spectre  moyenné  de  la parole).  

Il  la  réutilisera  pour développer  sa  méthode de  calcul  d’indice  d’arti‐culation. 

Figure 38 : Pondération de Kryter [19]

Figure 39 : Pondération de Studebaker [19]

Figure 40 : Pondération de Pavlovic [19]

 Page 39 

EE CChhooiixx  dd’’uunnee  ppoonnddéérraattiioonn  ppoouurr  ll’’ééttuuddee  

Face  aux  différents  résul‐tats précédemment énoncés, il devient difficile de  se pronon‐cer en  faveur de  telle ou  telle autre courbe de pondération.  

Dans le simple but, d’obte‐nir un graphique affichant des valeurs  importantes  pour  les bandes fréquentielles qui sont 

à la fois du même ordre de grandeur pour toutes les courbes de pondération et synonyme de pic d’importance,  les valeurs moyennes des pondérations pour chaque bande fréquentielle (en pourcentage) furent divisées par leurs propres écarts  types  (annexes N°5, N°6 et N°7 p. 83/84 ;  figure 41). Dès  lors, on peut distinguer  clairement  la  bande  des  2500  Hz  qui  semble  être  vérifiée  dans toutes les études. Par contre, les autres fréquences ne présentent pas de réelle unité (les valeurs sont très variables : les coefficients du graphique de la figure 41  sont  faibles)  ;  il est donc  impossible, d’une manière aussi catégorique, de déterminer une autre bande fréquentielle ayant une importance certaine dans l’intelligibilité.  

On peut essayer de faire un rapprochement entre le type de matériel vocal utilisé et la forme de la courbe de pondération obtenue ; si l’influence séman‐tique est  importante (pour  les phrases par exemple),  le pic au niveau des fré‐quences graves serait  important. Cela signifierait que  lorsqu’il y a suppléance mentale,  ces  fréquences  apporteraient  suffisamment  d’information  afin d’assurer une compréhension générale convenable. Cette hypothèse avait été décrite par Miller et Nicely en 1955. [25] 

Toutefois,  cette  théorie  reste  fragile  d’après  les  résultats  relativement éloignés entre l’étude de Black et l’étude de Kryter. De plus, la nouvelle courbe de  pondération  déterminée  à  partir  des  travaux  de  L. Dodelé  (voir  chapitre « rééquilibrage 2ème version ») fait apparaitre également un pic important vers les  800  Hz.  Or,  le matériel  vocal  utilisé  étant  des  logatomes,  aucune    sup‐pléance mentale (ou presque) ne rentre en jeu. 

Dans ce contexte,  la courbe de pondération de Pavlovic, étant  la plus  ré‐cente et la plus utilisée (pour l’indice d’articulation ou dans les bureaux d’étude Phonak par exemple), a été choisie pour le premier rééquilibrage des listes. 

En ce qui concerne  la deuxième version du rééquilibrage, comme précisé auparavant, une nouvelle courbe sera déduite des travaux de L. Dodelé. 

Figure 41 : Fréquences caractéristiques des pondérations

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REEQUILIBRAGE : 1ERE VERSION  

II IINNTTRROODDUUCCTTIIOONN  AA CCoonntteexxttee  

Les premières nouvelles  listes, obtenues grâce au « rééquilibrage 1ère ver‐sion », furent réalisées au cours de mon stage de troisième année. Elles se ba‐sent sur des principes de logique permettant, d’après moi, de réduire les diffé‐rences présentes entre les listes.  

A cette période,  il est vrai qu’aucun avis auprès de professionnels n’avait été demandé  concernant ma démarche. Cependant,  je disposais  d’un  temps relativement court pour créer les nouvelles listes et les tester sur des patients afin d’obtenir des résultats concrets. 

En effet,  il fallait que durant  le stage  je puisse faire passer des tests assez imposants  (près d’une heure pour chaque personne) à un plus grand nombre possible de patients afin que l’étude soit valable. Cela aurait été extrêmement laborieux d’essayer de les réaliser au‐delà du stage ; par exemple, au niveau de l’organisation,  la prise de rendez‐vous avec  les patients aurait eu  lieu exclusi‐vement le samedi ce qui aurait réduit les possibilités déjà maigres (les patients doivent être volontaires et si possible ne pas se déplacer uniquement pour  le test). 

Le choix était probablement le bon sachant que la conception des listes 1ère version a pris environ 15 jours tandis que la 2ème version, en prenant en compte les diverses remarques, ne fut terminée totalement qu’au terme de 4 mois en‐viron  (soit  la quasi‐totalité de  la durée du  stage). De plus,  le nombre de pa‐tients qui ont finalement effectué le test fut convenable mais loin d’être déme‐suré. 

BB BBuutt  

L’objectif  était  donc  d’élaborer  de  nouvelles  listes  de mots,  à  partir  de celles créées par J.E. Fournier en 1951, afin de pouvoir tester par  la suite  leur efficacité sur des patients. 

Le principe général consistait à équilibrer les listes en difficulté via une ana‐lyse  spectrale  et  non  phonétique.  Partant  du  principe  que  les  mots  de l’enregistrement étaient tous du même niveau (normalisation de  l’intensité et contrôle au vumètre), le « rééquilibrage 1ère version » se devait de : 

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• Réduire l’écart tonal entre la voix d’homme et la voix de femme, 

• Ne plus créer des listes de voix uniquement masculine ou féminine (autrement dit, mélanger les deux types de voix dans une liste sans se préoccuper de leur répartition : 5‐5, 4‐6 etc.), 

• Avoir  la même difficulté moyenne des groupes de mot « homme » et de mot « femme », 

• Former des listes de difficulté moyenne équivalente, 

• (Optimiser le support enregistré). 

Toute  la démarche  se base  sur  la confection d’un  indice de difficulté par mot, découlant directement de l’analyse acoustique, qui permettrait ensuite la compilation de listes équilibrées. Les logiciels d’analyse utilisés sont Adobe Au‐dition 2 © décrit dans un paragraphe précédent et Microsoft Excel 2007 ©. 

 

IIII TTRRAAIITTEEMMEENNTT  DDUU  SSUUPPPPOORRTT  VVOOCCAALL  

AA OOppttiimmiissaattiioonn  dduu  ssuuppppoorrtt  eennrreeggiissttrréé  

Les  pistes  qui  correspondent  aux  listes  de mot  sont  extraites  au  format « wav » sans aucune compression, avec une fréquence d’échantillonnage de 48 kHz et une résolution de 16 bits (format d’origine).  

Ensuite, un léger bruit de fond et des crépitements présents sur le support vocal  sont  supprimés.  Les  silences  entre  les  mots  sont  coupés ;  un  fichier « wav » distinct sera créé pour chaque mot. 

BB MMooddiiffiiccaattiioonn  ddee  ttoonn  

Toujours  dans  la  logique  d’uniformisation  des  listes,  il  parait  évident d’essayer de rapprocher le ton de la voix d’homme et celui de la voix de femme (comme le prouve l’étude de François Cornu [26]).  

La solution utilisée par certains audioprothésistes consiste à n’utiliser pour un même patient que des  listes « femme » ou que des  listes « homme ». Il en résulte  effectivement  une  plus  grande  constance  des  résultats,  bien  qu’elle reste médiocre. Malgré tout, cela pose deux problèmes majeurs: 

• Les audioprothésistes qui utilisent  les  listes sans se préoccuper de quel locuteur il s’agit sont face à des disparités importantes dans les résultats pour une même  intensité  (surtout  chez  les patients pré‐sentant une surdité ciblée sur les fréquences aigües, courbe tonale en pente de ski par exemple), 

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• Les  autres  limitent  les possibilités du  test de mots  en privilégiant une  voix  à  une  autre ;  les  deux  types  de  locuteurs  sont  pourtant tout  aussi  représentatifs  de  la  réalité  des  patients.  Il  peut  être même regrettable de ne pas prendre en compte la voix féminine qui est souvent celle qui est la moins bien comprise.  

Sachant que  les nouvelles  listes ont pour projet de réunir des mots énon‐cés par les deux types de locuteur, il peut être utile de les uniformiser (notam‐ment  pour  la  voix  d’homme  de  l’enregistrement  qui  est  relativement  grave) sans pour autant leur faire perdre leurs caractéristiques. 

Pour cela,  la voix masculine a été augmentée d’un demi‐ton (ce qui équi‐vaut à 100 centièmes ou environ 16 Hz) et la voix féminine a été diminuée d’un demi‐ton. Cette modification  reste  acceptable dans  le  sens où  les  voix obte‐nues donnent toujours une impression de naturel (non robotisée). 

A l’aide de l’analyse décrite dans le paragraphe III, on remarque que cette action contribue à rapprocher la moyenne de difficulté des mots « Homme » à celle des mots « Femme » (voir figure ci‐dessous) ; cela est conforme à ce que l’on recherchait. 

 

 

 

 

 

 

 

  

CC MMooddiiffiiccaattiioonn  dd’’iinntteennssiittéé  

Dans  la suite de  la modification de  ton, celle de  l’intensité a pour but de supprimer  l’écart  entre  la  difficulté moyenne  « Femme »  et  « Homme »  qui subsiste (2,6 %). Ainsi, toujours sur les bases de l’analyse, une amplification de 0,4 dB est appliquée  sur  tous  les mots de  voix d’homme ;  l’écart obtenu est alors négligeable (voir figure 43). 

Il est à noter que les valeurs de difficulté moyenne ne se rapprochent pas de 50 % mais de 52 % car des mots de difficulté extrême (en comparaison avec 

Figure 42 : Effet de la modification de ton sur la difficulté moyenne « Homme » et « Femme »

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les autres mots) faussent l’amplitude déterminant le pourcentage ; 100 % cor‐respond à la valeur du mot le plus difficile, 0 % à celle du mot le plus simple.  

 

 

 

 

 

 

 

  

A postériori, il est normal de se poser la question de l’utilité d’une amplifi‐cation  aussi  minime  que  0,4  dB.  De  même,  était‐il  correct  d’amplifier  un groupe de mot et de ne pas modifier l’autre (dès lors, la difficulté moyenne se retrouve  diminuée) ?  Bien  que  ces  réflexions  n’aient  pas  un  impact  consé‐quent, des améliorations ont été apportées lors du second rééquilibrage. 

IIIIII AANNAALLYYSSEE  

AA UUnniittéé  pprriissee  eenn  ccoommppttee  

L’analyse porte  sur chaque mot composant  les  listes. Après quelques es‐sais,  il apparut que  l’article défini « le » présent devant tous  les mots pouvait varier de manière  importante. C’est pourquoi  le plus petit élément considéré sera le groupe « le + mot ».  

BB AAnnaallyyssee  ssppeeccttrraallee  

La solution consistant à établir un spectre à long terme de chaque mot fut retenue  car  cela  permet  d’apprécier  de  façon  globale  les  composantes  fré‐quentielles d’un mot (voir figure ci‐dessous).   

On remarque faci‐lement une distinction entre  les  deux  mots de  la  figure  44,  no‐tamment  au  niveau des  fréquences aigües (au‐delà de 2000 Hz). 

Figure 43 : Effet de l’amplification de 0,4 dB après la modification de ton 

Figure 44 : Spectres à long terme de « le poumon » et « le fossé »

 

On remarque faci‐lement  une  distinc‐tion  entre  les  deux mots  de  la  figure  44, notamment au niveau des fréquences aigües (au‐delà de 2000 Hz).

 Page 44 

L’analyse, contrairement à celle du « rééquilibrage 2ème version », utilise la fenêtre de pondération « triangulaire » avec une taille de F.F.T. de 256 points. Pour la bande fréquentielle étudiée (de 94 Hz à 15000 Hz), cela représente 160 valeurs  obtenues  pour  chaque  tranche  de  93,75 Hz.  L’opération  est  répétée pour chaque mot ; un tableau de valeur est ainsi formé (voir annexes N°9, N°10 et N°11, p. 85 « Rééquilibrage 1ère version : analyse de quelques mots »).  

Il est à remarquer que les valeurs de densité spectrale sont négatives car le maximum d’intensité correspond à 0 dBFS/Hz (0 dBFS : « dB Full Scale » ou en‐core  le  maximum  théorique  d’intensité  supporté  par  l’enregistrement ;  par exemple, un niveau de 0 dBFS est égale 96 dBSPL pour une quantification de 16 bits). Afin de rendre  la  lecture plus commode,  il est possible que certains gra‐phiques  soient  retranscrits  en  valeurs  positives  (cela  ne  modifie  en  rien l’amplitude des données audio). 

CC AApppplliiccaattiioonn  ddee  llaa  ccoouurrbbee  ddee  ppoonnddéérraattiioonn  

La  fonction  de  pondération  utilisée  dans  le  « rééquilibrage  1ère  version » est très proche de celle de Pavlovic (1987). En effet, je ne disposais à l’époque que d’un graphique, distribué par le centre de recherche Phonak, qui retraçait grossièrement la pondération se basant sur la parole moyenne. Les valeurs ain‐si obtenues sont quelque peu différentes de l’étude originale.  

De  plus,  la  somme  des  pourcentages  d’importance  attribués  aux  diffé‐rentes bandes  fréquentielles devrait être égale à 100 % ; c’est pour cela, que certaines valeurs ont été obtenues par extrapolation (voir figure ci‐dessous et annexe N°8, p. 84 : Graphique de pondération Phonak). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A partir du graphique, on peut déduire que  la bande  fréquentielle  la plus importante dans  l’intelligibilité  (pour cette pondération) est celle du 2000 Hz. La courbe prend la forme d’une cloche (échelle logarithmique). 

Figure 45 : Courbe de pondération Pavlovic / Phonak [24]

 Page 45 

D’autre part,  les  coefficients de pondération ne  correspondent pas exac‐tement aux 160 fréquences qualifiant un mot. Dès lors, une approximation est réalisée en considérant un coefficient moyen correspondant à une bande fré‐quentielle.  

Par exemple, un coefficient de 5,3 sera appliqué à la moyenne des valeurs du spectre à  long terme des fréquences comprises entre 350 Hz et 550 Hz. La précision de ces calculs n’est plus discutable dans le rééquilibrage 2ème version, où  la  courbe  de  pondération  est  sous  forme  de  fonction  (chaque  valeur  de densité spectrale possède sa propre valeur de pondération). 

Pour  finir, on obtient 160  valeurs pondérées par mot qui  correspondent aux fréquences de son spectre à long terme ; on peut en déduire un indice de difficulté. 

DD IInnddiiccee  ddee  ddiiffffiiccuullttéé  

Il doit refléter simplement si un mot est d’ordinaire plutôt difficile ou plu‐tôt simple à percevoir et donc à comprendre.  

L’analyse spectrale constitue le premier élément permettant d’obtenir cet indice. Elle  renseigne  sur  l’importance des différentes  composantes  fréquen‐tielles  composant  un  groupe  « le  + mot ». Or,  on  peut  admettre  qu’un mot ayant un pic d’intensité supérieur à la moyenne sur une bande donnée, est plus facilement perceptible ou, en d’autres termes, que le ou les phonèmes concer‐nés par celui‐ci sont plus naturellement perçus. 

En reprenant les exemples de la figure 44, il paraît logique que « le fossé » soit plus simple à discerner que « le poumon ». Pour autant, cela ne signifie pas systématiquement que  le mot  « le  fossé »  est  le plus  fort ; effectivement,  la sensation d’intensité est en grande partie déterminée par  l’intensité  relative‐ment  importante du  fondamental  laryngé  (ou  fréquence  fondamentale)  situé dans les basses fréquences (voir le paragraphe de rééquilibrage en intensité de la  2ème  version). De  plus,  certaines  fréquences  n’ont  pas  le même  effet  que d’autres sur l’intelligibilité d’un signal vocal. 

Par conséquent, il est indispensable d’attribuer pour certaines d’entre elles une importance particulière. Ainsi, l’application d’une pondération constitue le deuxième élément déterminant l’indice de difficulté. 

Cet  indice est obtenu en moyennant  les 160 valeurs pondérées détermi‐nées auparavant. Le mot sera d’autant plus simple que son  indice sera élevé. L’erreur relativement légère (voir paragraphe « courbe de pondération » ‐ 2ème version) commise  lors de  l’utilisation de  la moyenne au  lieu de  la sommation énergétique des valeurs, a été corrigée dans les listes 2ème version. 

 Page 46 

IIVV CCLLAASSSSIIFFIICCAATTIIOONN  

AA PPrriinncciippee  

L’objectif est de créer 40 nouvelles listes de 10 mots à partir de 400 mots classés  par  difficulté.  Elles  peuvent  être  composées  de mots  « Homme »  et « Femme »  (la  répartition équitable de  ce point de vue n’est pas  recherchée dans cette version) et doivent toutes avoir la même difficulté moyenne.  

La question était  celle‐ci : par quelle méthode était‐il possible de  former des  listes,  à  partir  de  mots  de  difficultés  différentes,  ayant  une  difficulté moyenne constante ? La réponse fut aussi simple que compliquée : la méthode manuelle !  Les  différentes  étapes  sont  décrites  dans  les  paragraphes  ci‐dessous.  

BB RReeggrroouuppeemmeenntt,,  ttrrii  

Afin d’expliciter la démarche empruntée, les exemples ne feront apparaître que 80 mots à classer (au lieu de 400) et les valeurs de difficulté seront rempla‐cées par un code couleur (bleu = simple, jaune = moyen et rouge = difficile). 

11)) CCoommppeennsseerr  lleess  eexxttrrêêmmeess  

Le  principal  obstacle  réside  dans  le fait que tous  les mots n’ont pas  la même difficulté. Dès lors, la solution trouvée fut de combiner des mots de difficulté symé‐triquement  éloignée  dans  une  même liste.  

Tout d’abord, il faut classer les mots : dans  l’exemple,  la  difficulté  décroit  par ligne (flèches) et les mots sont par groupe de deux.  

Ensuite, afin d’obtenir des  listes de même difficulté moyenne,  les groupes de mots symétriquement opposés (autrement dit, de difficulté opposée)  sont  réunis.  Il est  important de  les  sélectionner de manière précise : un parmi  les dix catégories de difficulté approchante (A, B, C, D, E, F, G, H, I et J dans l’exemple de la figure 47). En effet, il serait pos‐sible de choisir cinq groupes de mots très difficiles et cinq groupes de mots  très  simples  (permettant  également  d’atteindre  le  résultat  re‐cherché), mais la répartition de la difficulté des mots à l’intérieur d’une liste serait très mauvaise (que des extrêmes). 

Figure 46 : Première étape du tri(classement par difficulté) 

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Dans  l’exemple  utilisé,  on aboutit par cette méthode à quatre assemblages  (par  exemple  celui chiffré de la figure ci‐contre) de dix groupes de deux mots  (dans  le cas du  rééquilibrage  1ère  version,  on obtient  dix  assemblages  de  dix groupes  de  quatre mots),  permet‐tant  pour  chacun  d’entre  eux  de former deux listes de dix mots. 

 

22)) EEcchhaannggeess  ddee  ggrroouuppeess  

Grâce au premier tri,  les assem‐blages  possèdent  une  difficulté moyenne  du  même  ordre.  Cepen‐dant,  il  est  possible  d’affiner  ce  ré‐sultat en échangeant des groupes de mots de difficulté moyenne voisine. Pour  cela,  ces  échanges  sont  tou‐jours  effectués  sur  la  même ligne (les encadrements verts  signa‐lent ceux qui ont été déplacés ; voir figure  ci‐contre).  Le  résultat  est schématisé  par  un  code  couleur dans l’annexe N°12, p. 86. 

 

33)) CChhooiixx  ddeess  mmoottss  ddaannss  lleess  ggrroouuppeess  

A partir des paquets de groupes de mots précédemment équilibrés, il  est  possible  de  compiler  des  listes. Un mot  est  choisi  dans  chaque groupe d’un assemblage de façon à ce que  la difficulté moyenne de  la liste corresponde aux attentes. Dans l’exemple (voir figure ci‐dessous), huit listes seront créées (pastilles jaunes et blanches). 

 

 

 

 

Figure 47 : Deuxième étape du tri  (re‐groupement des extrêmes) 

Figure 48 : Troisième étape du tri (échanges de groupes) 

Figure 49 : Quatrième étape (formation des listes à partir des assemblages) 

 Page 48 

CC AAffffiinnaaggee  ddeess  lliisstteess  

De  la  même  manière que  pour  les  échanges  de groupes auparavant réalisés, un  affinage  de  la  difficulté moyenne  des  listes  a  lieu  à l’aide des mots. 

On  parvient,  après  de nombreux  recoupements (dans  l’exemple de  la  figure ci‐contre,  les mots encadrés en  vert ont été déplacés), à 

de nouvelles listes ayant des moyennes de difficulté extrêmement proches. Le résultat de l’exemple est schématisé dans l’annexe N°13, p. 86. 

DD EEttuuddee  ccoommppaarraattiivvee  oobbjjeeccttiivvee  

Enfin, à l’aide des difficultés moyennes des nouvelles listes et en détermi‐nant les valeurs de celles créées par J.E. Fournier, il est possible de les compa‐rer à travers un graphique (voir figure 51 ci‐après). 

On observe une stabilité importante de la difficulté moyenne des listes 1ère version contrairement aux autres. Malgré cela,  le travail effectué en 1951 par J.E. Fournier et son équipe est tout de même remarquable. 

 

VV RREESSUUMMEE  

Voici les principales étapes du rééquilibrage 1ère version : 

• Création d’un fichier sonore pour chaque mot, 

• Suppression du bruit de fond et des parasites, 

• Modification de ton et  légère amplification afin d’obtenir une difficulté moyenne des mots « femmes » égale à celle des mots « hommes », 

• Détermination d’un spectre à long terme pour chaque élément, 

• Application  d’une  pondération  sur  les  composantes  fréquentielles  du spectre et obtention d’un indice de difficulté théorique par mot, 

• Tri manuel des mots pour former des listes équilibrées en difficulté.  

Figure 50 : Dernière étape du tri (échanges de mots)

 Page 49 

Figure 51 : Graphique comparatif des listes 1ère version

 

 

 

 

 

 

 

 

 

VVII CCRREEAATTIIOONN  DDUU  NNOOUUVVEEAAUU  SSUUPPPPOORRTT  VVOOCCAALL  

AA PPrriinncciippee  

Chaque mot ayant été analysés séparément, il fallait les réunir pour former les nouvelles  listes sous un  format audio. Cette opération fut réalisée à  l’aide du logiciel Adobe Audition 2 © grâce notamment à la fonction de marqueur de temps  (on peut ainsi délimiter chaque mot d’une  liste dans un même  fichier « wav »).  

BB AAmméélliioorraattiioonnss  

La particularité du nouvel enregistrement réside dans les pauses présentes entre chaque mot. En effet, lorsque les mots sont énoncés d’une manière trop rapprochée, certains patients peuvent paniquer et ne pas  répéter un ou plu‐sieurs éléments ;  le  test doit être  recommencé. Au contraire, un  silence  trop important  allongerait  le  temps  du  test,  chose  qui  n’est  pas  souhaitée  par l’audioprothésiste  comme  par  certains  patients  qui  pourraient  s’ennuyer  ou s’impatienter.  

Dès lors, un silence pur de quatre secondes (pas de bruit de fond) est insé‐ré entre chaque mot. Un autre de six secondes est ajouté à la fin de l’enregis‐trement  afin  de  laisser  le  temps  à  l’audioprothésiste  de modifier  l’intensité d’émission pour la liste suivante. On aboutit à des fichiers « wav » d’environ 55 secondes par liste.  

Un CD audio  comprenant  les pistes des nouvelles et anciennes  listes est conçu  pour  procéder  aux  tests  cliniques.  Un  autre  contenant  les  nouvelles listes et des pistes d’ambiance sonore est également créé (voir annexes N°14, N°15 et N°16, p. 87‐89).  

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ETUDE CLINIQUE 

II IINNTTRROODDUUCCTTIIOONN  AA BBuutt  

Le fait d’avoir créé de nouvelles  listes ne veut pas dire forcément qu’elles sont meilleures. Les calculs et les théories essayent heureusement d’aller dans ce sens mais  il est  impératif de  les vérifier, de manière concrète, sur des pa‐tients.  

Ce  test  cherche  alors à démontrer que  les nouvelles  listes  aboutissent  à des résultats plus constants pour chacune d’elles. En effet, pour une même in‐tensité, le nombre de fautes sur une liste originale donnée ne sera que très dif‐ficilement  comparable  avec  une  autre ;  les  nouvelles  listes  ont  pour  but d’améliorer cela. 

BB CCoonntteexxttee  

Cette étude clinique a été réalisée dans le cadre de mon stage de troisième année d’étude en audioprothèse ; elle s’est échelonnée sur environ trois mois. Cela  se  déroulait  dans  une  cabine  audiométrique  avec  des  conditions  clas‐siques de test.  

Les patients ayant participé étaient tous volontaires et prévenus de la du‐rée de l’épreuve. Un rendez‐vous était généralement fixé pour réaliser les tests et effectuer un contrôle des aides auditives ; cela arrangeait à la fois le patient testé et le testeur. 

IIII PPOOPPUULLAATTIIOONN  EETTUUDDIIEEEE  Les tests ont porté sur 34 personnes ; cela a abouti à 37 oreilles testées  (cer‐

tains patients en ont profité deux fois plus) et donc 37 résultats. 

AA AAggee  

L’âge des sujets testés n’a pas été un critère de choix. Effectivement, le but premier était d’avoir un maximum de cas afin d’avoir des résultats valables.  

Comme  indiqué sur  la figure 52 de  la page suivante,  l’âge moyen se situe entre 68 et 69 ans pour des personnes âgées de 24 à 93 ans.  

 Page 51 

 

BB PPrrooffiillss  aauuddiioommééttrriiqquueess  

De même que pour l’âge, le type de surdité n’a pas joué dans la sélection des patients. Malgré cela,  j’ai essayé de sélectionner parmi  les « oreilles  dis‐ponibles » des courbes audiométriques de formes variées (pente de ski, courbe plate, en cloche, en forme de U etc.).  

Ainsi, tous  les principaux types de perte sont représentés ; deux tests ont même été réalisés sur des personnes n’ayant pas de problème auditif  (les ré‐sultats  doivent  aussi  être  visibles  car les  différences  entre  les  listes  ne  dé‐pendent qu’en partie de la surdité des patients) – voir annexe N°17, page 90 (Audiogrammes des sujets testés). 

La  figure  ci‐contre  représente l’audiogramme moyen de  tous  les  su‐jets testés ; on retrouve une surdité de forme  presbyacousique  (fréquences graves  relativement  bien  conservées contrairement aux aigües) de 47 dB de perte moyenne (500 Hz + 1000 Hz + 2000 Hz + 4000 Hz / 4). Cela est assez re‐présentatif du type de surdité auquel un audioprothésiste est confronté. 

IIIIII DDEERROOUULLEEMMEENNTT  DDUU  TTEESSTT  

AA IInntteennssiittééss  uuttiilliissééeess  

Afin de pouvoir comparer les résultats obtenus pour les différents sujets, il fut  décidé,  dans  un  premier  temps,  d’avoir  un  même  positionnement  de l’intensité du test, relatif à chaque surdité  (10 dBHL en dessous du maximum d’intelligibilité).  Cependant,  il  s’avéra  rapidement  que  ce  n’était  pas  un  bon 

Figure 53 : Audiogramme moyen des patients

Figure 52 : Ages des différents sujets testés

 Page 52 

choix :  la précision de  l’audiométrie vocale déjà effectuée étant  relative à un choix de listes, le maximum d’intelligibilité n’était pas toujours très bien établi. 

Dès lors, l’intensité d’émission fut déterminée à l’aide d’une liste d’essai et évidemment conservée tout au long du test. Il fallait provoquer des fautes chez le patient sans pour autant que cela soit ressenti comme trop difficile. De plus, le choix d’une intensité est idéal si, dans toutes les listes testées, le patient ne fait ni zéro faute ni dix fautes ; cela permet dans ce cas de ne pas écrêter la dy‐namique des  résultats, censée  retranscrire  la dynamique des différences pré‐sentes entre les listes. 

 

Le  graphique  ci‐dessus  montre  les  différentes  intensités  utilisées  pour chaque patient. Elles sont assez variées et coïncident avec les types de surdité des  personnes  testées ;  les  valeurs  vont  de  15  dBHL  à  100  dBHL  avec  une moyenne d’environ 54 dBHL. 

BB EExxpplliiccaattiioonn  ddeess  ccoonnssiiggnneess  

Comme dans tous  les tests de ce genre,  les consignes données au patient ne doivent pas être négligées bien qu’elles soient relativement simples. Il faut donc rappeler que chaque mot entendu doit être répété.  

D’autre part, si l’un d’entre eux pose problème à la personne, il faut la ras‐surer en  lui disant que dans certain cas cela est normal et que  le mot devra être ignoré pour garder l’attention sur les suivants.  

Dans ces conditions,  la confection d’une  courbe d’audiométrie vocale ou d’un test de ce genre ne pose pas de problème majeur. 

CC NNoommbbrree  ddee  lliisstteess  rrééppééttééeess  

Pour observer une possible modification des résultats, 20 anciennes  listes et 20 nouvelles (1ère version) furent répétées par tous  les patients. Ainsi,  il fut 

Figure 54 : Intensités d’émission utilisées lors des tests

 Page 53 

possible de comparer le nombre de fautes pour chaque type de liste, toujours avec une  intensité d’émission  constante.  Il est  à  signaler qu’au  total  chaque liste a été présentée le même nombre de fois à des patients (19 fois). 

De ce fait, on obtient par session de test (une seule oreille d’un patient) 40 valeurs ou, autrement dit, 40 nombres de  fautes  (excepté  le cas d’un normo‐entendant qui a répété la totalité des listes) ; cela représente dans l’ensemble 1520 listes répétées pour 37 sessions (voir annexes N°18 et N°19, page 91). 

Enfin, l’ordre de passage de ces dernières était aléatoire ; cela n’aurait pas été équitable si, par exemple,  toutes  les nouvelles  listes avaient été répétées en début de test et toutes  les anciennes à  la fin  (quand  le patient se trouvait peut être moins attentif, malgré les pauses). 

DD DDuurrééee  dduu  tteesstt  

Une  épreuve  durait  environ  une  heure  (parfois moins  pour  des  patients plus jeunes) ; en comptant une minute par liste, il restait vingt minutes dédiées aux consignes, à la détermination de l’intensité de test ainsi qu’aux pauses. Ces dernières étaient prises régulièrement en fonction des patients afin que  la fa‐tigue ou la monotonie ne viennent pas fausser les résultats. 

Les rendez‐vous fixés étaient d’une heure et demie en général afin de pou‐voir effectuer un contrôle des appareils ou de l’audition. 

EE NNoottaattiioonn  ddeess  rrééssuullttaattss  

Chaque mot erroné ou omis est comptabilisé comme une faute. On aboutit à des nombres de  fautes, pouvant être comparés entre eux sachant que  l'in‐tensité d’émission est  constante, pour  les  listes  répétées par  chaque patient (voir annexes N°18 et N°19, page 91). 

 

IIVV LLEESS  RREESSUULLTTAATTSS  

AA HHyyppootthhèèsseess  

On peut émettre trois principales hypothèses à propos des résultats : 

• Le fait d’avoir essayé de rééquilibrer  les  listes entre elles devrait avoir  une  conséquence  sur  la  stabilité  des  résultats.  Effective‐ment, en partant du principe que les anciennes possèdent des dif‐ficultés moyennes parfois  très éloignées,  les nouvelles devraient apporter une amélioration dans ce sens, 

 Page 54 

• Les différences parfois  importantes présentes entre  les  listes da‐tant de 1951, sont probablement dues en grande partie, dans  le cas de l’enregistrement étudié, par l’alternance des deux types de voix (« homme » et « femme »). Ces écarts devraient être amoin‐dris, dans le cas des nouvelles listes, puisque ces types de voix ont été mélangés ; au  contraire, on devrait  retrouver plus de  fautes pour les mots de voix féminine chez les patients ayant une perte plus accentuée dans les fréquences aiguës, 

• Le nombre d’erreur commise par  les sujets du  test ne devrait ni être augmenté, ni être diminué étant donné la très légère modifi‐cation d’intensité qui a eu lieu. 

BB PPrréésseennttaattiioonn  

Les  résultats  sont exposés  sous  forme de deux  tableaux :  le premier  (an‐nexe  N°20,  page  92)  est  en  rapport  avec  les  différences  inter‐listes  (écarts types des résultats des anciennes et des nouvelles  listes pour chaque patient) tandis  que  le  deuxième  (annexe N°21,  page  93)  affiche  les  valeurs  corrélant perte auditive dans  les hautes fréquences et nombre de fautes pour  les mots de voix féminine. 

VV   EETTUUDDEE  SSTTAATTIISSTTIIQQUUEE  DDEESS  RREESSUULLTTAATTSS  AA CCoommppaarraaiissoonn  dduu  nnoommbbrree  mmooyyeenn  dd’’eerrrreeuurrss    

On peut se demander si toutes  les modifi‐cations  apportées  aux mots  n’interfèrent  pas avec  le  résultat  final, dans  le sens où  les nou‐velles  listes ne doivent pas être plus ou moins difficiles  (d’une  manière  globale)  qu’aupara‐vant. En effet,  la courbe d’audiométrie vocale obtenue avec les nouvelles listes ne doit ni être meilleure, ni plus mauvaise qu’avec les ancien‐nes listes. 

 

 

 

 

  

A  travers  le  tableau de  la  figure ci‐contre, on constate que les nombres moyens d’erreurs pour  les deux types de  liste sont très proches : les patients font en moyenne 0,02 mot d’erreur en plus avec les nouvelles listes. Il est alors rai‐sonnable de considérer que ces dernières n’ont pas modifié la difficulté du test.  Figure 55 : Tableau de comparaison 

du nombre d’erreur 

 Page 55 

BB EEttuuddee  ddeess  ddiissppaarriittééss  iinntteerr‐‐lliisstteess  

Afin  d’observer  les  différences  qui  peuvent  exister  entre  chaque  liste, l’écart type du nombre d’erreurs a été calculé pour tous les patients testés. Dès lors, si ce dernier est élevé, cela signifie que la personne a commis un nombre de  fautes  (pour une même  intensité) pouvant varier  fortement entre chaque liste. Au contraire, si cet écart type est faible, le nombre d’erreurs reste relati‐vement constant ; les listes sont dans ce cas plutôt homogènes. 

Ainsi,  l’écart type explicite  l’étendue de  l’erreur que  l’on commet à cause des différences entre les listes : 1,2 mot d’écart type signifie que la valeur ins‐crite par le testeur s’éloigne en moyenne de plus ou moins 1,2 mot de la réalité (moyenne des valeurs obtenues sur 20 listes, originales ou modifiées). 

On peut noter que l’écart type maximum est de 5 mots et non de 10 mots. En effet, dans le cas extrême où la personne répète correctement tous les mots d’une  liste mais  aucun  d’une  autre,  l’erreur  serait  de  5 mots  pour  les  deux listes car  la valeur  théorique à noter aurait été 5 mots  (moyenne de 0 et 10 mots erronés ou omis). 

11)) LLiisstteess  oorriiggiinnaalleess  

Ce  sont  celles où  l’on  trouve  les écarts  types  les plus  importants (environ  1,5 mots  en moyenne).  Un  patient  a même  obtenu  l’écart maximum de fautes pouvant être réalisé entre deux listes (comme dé‐crit dans le paragraphe précédent). 

Le graphique de  la  figure 56  (ci‐dessous) montre en vert  les diffé‐rents écarts types obtenus avec  les 20  listes originales de J.E. Fournier répétées par chaque patient. 

 

 

Figure 56 : Ecarts types du nombre de faute obtenus avec les deux versions des listes 

 Page 56 

22)) LLiisstteess  mmooddiiffiiééeess  11èèrree  vveerrssiioonn  

Elles possèdent un écart  type moyen d’environ 0,7 mot. On peut voir sur la figure 56 les différents écarts types obtenus grâce aux résul‐tats des patients ayant répété 20 listes 1ère version. 

33)) RRééssuullttaattss  

L’étude  clinique  montre que l’erreur commise lors de la notation  du  nombre  de  fautes par  le  testeur est environ divi‐sée  par  2 ;  la  valeur  obtenue sera en moyenne exacte à plus ou moins 0,73 mot.  

Le  graphique  de  l’annexe N°23, page 94, précise ce résul‐tat sous une autre forme : l’écart type des listes originales est considéré comme  la  référence en étant  ramené à 100 %. On observe alors une amélioration proche de 50 % avec les nouvelles listes 1ère version. 

Les représentations des figures 58/59 et de l’annexe N°24, page 94, considèrent que le résultat obtenu avec des listes de mots contient une part  d’incertitude,  causée  par  les  écarts  entre  chacune  d’elles.  Par exemple,  dans  la  notation  de  9  fautes,  si  l’écart  type  est  de  1  en moyenne,  8  fautes  sont  certaines  (donnée  « valable ») mais  10  sont aussi envisageables ; il subsiste donc une incertitude de 2 fautes sur 10 possibles. En d’autres termes, 20 % du résultat est incertain. 

Dans  l’étude  clinique,  les  intensités  utilisées  ont  provoqué  en moyenne  2,5  fautes  chez  les  patients  (figure  55) ;  c’est  pourquoi,  les graphiques des  figures 58/59 utilisent  comme base  la notation par  le testeur de 7,5 « mots correctement répétés » pour exprimer  les résul‐tats sous forme de pourcentage (voir tableau de l’annexe N°24, p. 94). 

 

Le  graphique  de  l’annexe N°24  montre  l’évolution  en pourcentage de la part des don‐nées,  notées  par  le  testeur (nombre  de  mot  correctement répétés),  considérées  comme valables  (valeur  –  écart  type). 

Figure 57 : Erreur commise en moyenne (mot)

Figure 58 : Validité des résultats « originaux »

 Page 57 

Nous  remarquons  l’amélioration  apportée  par  les  listes  1ère  version mais également  le manque de fiabilité des résultats  lorsque  le patient ne  répète  convenablement  qu’un  ou  deux mots  (l’écart  type  devient trop  important face à  la valeur notée). Si  l’on considère qu’une valeur valable à 50 % est exploitable (par exemple 3 mots répétés sur 10 avec un écart type de 1), on ne devrait prendre en compte que les résultats à partir de cinq mots répétés avec les listes originales, contre seulement 

trois  avec  les  listes  modifiées  1ère version. De plus, on peut constater un  pourcentage  négatif  lorsque  la personne ne répète qu’un seul mot avec  les  listes  originales ;  cela s’explique  par  la  valeur  de  l’écart type  qui  est  plus  importante  que celle de la valeur notée. 

Enfin,  pour  se  rendre  compte concrètement  de  l’amélioration  apportée  par  les  listes modifiées  1ère version,  l’annexe N°25  (page 95) décrit un audiogramme vocal  relevé par un testeur, accompagné des plages d’incertitude correspondant aux listes originales et modifiées. On observe par exemple que le maximum d’intelligibilité est  incertain à plus ou moins 10 dB avec  les  listes origi‐nales contre 5 dB environ avec les listes modifiées 1ère version. 

 

CC CCoorrrrééllaattiioonn  eennttrree  ppeerrttee  ddaannss  lleess  aaiigguuss  //  eerrrreeuurrss  vvooiixx  ddee  ffeemmmmee  

Le but est d’observer  l’impact d’une perte auditive sur  les résultats obte‐nus avec des  listes énoncées par une femme ou par un homme. Pour que  les données  soient  comparables,  des  indices  sous  forme  de  pourcentage  furent créés (voir annexe N°21, page 93).  

11)) IInnddiiccee  qquuaalliiffiiaanntt  llaa  ppeerrttee  

Cet  indice  est  obtenu  en  sous‐trayant  la moyenne des  seuils  tonaux de 1000, 1500, 2000, 3000, 4000, 6000 et 8000 Hz à celle de 125, 250, 500 et 750 Hz. Dès  lors  on  trouve  un  indice qui est converti en pourcentage (divisé par 120) renseignant sur la forme de la courbe  audiométrique  du  patient.  En effet, un  indice négatif  informe d’une 

Figure 59 : Validité des résultats « 1ère version »

Figure 60 : Audiogrammes types pour chaque modèle d’indice 

 Page 58 

perte plus  importante dans  les  fréquences graves, un autre positif  in‐dique que les fréquences aiguës sont les plus atteintes tandis qu’un in‐dice proche de zéro annonce que la courbe de l’audiogramme tonal est équilibré  entre  les  fréquences  graves  et  aiguës  (courbe  plate  par exemple). 

La courbe orange de la figure 60 correspond à l’indice de 100 %, la verte à celui de ‐100 % et la bleu marine est un exemple de représenta‐tion d’un indice de 0 %. 

22)) IInnddiiccee  qquuaalliiffiiaanntt  llee  ttyyppee  dd’’eerrrreeuurr  ::  vvooiixx  dd’’hhoommmmee  oouu  ddee  ffeemmmmee  

Ce dernier doit signaler si la personne a fait plus de fautes pour des listes de mot énoncées par une femme ou par un homme. Pour cela, la moyenne du nombre de fautes « voix de femme » est soustrait à celle du nombre de fautes « voix d’homme ». Une fois ramené à un pourcen‐tage – multiplié par 10 (car une  liste contient 10 mots) puis divisé par 100 – cet indice peut être positif (plus d’erreurs pour la voix de femme), négatif  (plus  de  fautes  pour  la  voix  d’homme)  ou  proche  de  zéro (nombre d’erreurs équilibré suivant les différentes voix). 

33)) RRééssuullttaattss  

L’hypothèse mettant en relation une perte dans  les fréquences ai‐guës  et  un  nombre  de  fautes  plus  important  lors  de  l’utilisation  de l’enregistrement « voix de femme » peut être évaluée en comparant les valeurs  des  deux  indices  précédemment  décrits.  Effectivement,  si  la théorie est  avérée,  l’indice qualifiant  la perte  auditive du patient de‐vrait coïncider (dans un même ordre de grandeur) avec celui qualifiant le  type d’erreur  (« homme » ou  « femme »). Par exemple, un patient fictif présentant un audiogramme de type courbe orange de la figure 60 (indice  qualifiant  l’audiogramme  à  100  %)  aura  principalement  des fautes avec un enregistrement de voix féminine (indice d’erreur proche de 100 %). 

La  différence  entre  ces  deux  indices  est  en  moyenne  de  9  %. D’autre part, près de 60 % des patients en présentent une de 4 % en moyenne ;  seulement 11 % des  sujets  testés affichent des  indices qui diffèrent en moyenne de 25 % (voir annexes N°21 et 22, page 93). Par conséquent, nous pouvons estimer que  l’hypothèse de départ est vali‐dée. 

 

 

 Page 59 

DD CCoonncclluussiioonn  

Deux principaux éléments ressortent de cette étude clinique : 

• Tout d’abord,  les  résultats obtenus  sont  concluants.  Les nouvelles listes n’ont pas modifié le résultat global (aucune variation de diffi‐culté  –  voir  paragraphe  A  de  ce  chapitre).  La  relation  entre  une perte dans  les hautes fréquences et un nombre important d’erreur lors de l’utilisation d’un enregistrement de voix féminine a été véri‐fiée. Enfin, les nouvelles listes ont permis de réduire les écarts inter‐listes qui étaient présents auparavant ;  il apparaît que  les résultats obtenus sont plus constants et plus  justes. Par exemple, cela peut avoir un effet non négligeable dans le choix du type d’aide auditive par l’audioprothésiste, 

• Néanmoins,  il  existe  un  problème  s’il  on  veut  établir  un  lien  de cause‐conséquence  entre  les  différentes  modifications  apportées aux  listes  d’origine  et  les  résultats  recueillis.  En  effet,  plusieurs changements ont été effectués dans la logique d’améliorer les listes mais il est possible que certains d’entre eux soient plus importants ou au contraire que d’autres soient inutiles. On peut simplement af‐firmer qu’une ou plusieurs modifications ont contribué à ce résultat relativement convaincant. 

 

 

 

   

 

 

 Page 60 

REEQUILIBRAGE : 2EME VERSION 

II IINNTTRROODDUUCCTTIIOONN  AA RRaaiissoonnss  eett  bbuutt  

Les  listes « 1ère  version »  furent  créées  sur des principes de  logique  sans réelle  intervention de spécialiste. En effet, comme énoncé auparavant,  le but premier était de pouvoir  les tester sur des patients durant  la période de mon stage de 3ème année ; elles n’auraient  jamais été  finalisées à  temps si chaque remarque avait été prise en compte. 

C’est  pourquoi,  de  nouvelles  listes  ont  vu  le  jour  permettant  ainsi d’apporter de nombreuses améliorations : 

• Equilibrage en intensité (mot par mot) tout en conservant les diffé‐rences des pics d’amplitude naturellement présentes, 

• Analyse  spectrale  plus  précise  (près  de  8  fois  plus)  et  utilisation d’une fenêtre de pondération plus équilibrée, 

• Création d’une nouvelle courbe de pondération basée sur des pho‐nèmes de  langue  française  (d’après  l’étude clinique  réalisée par L. Dodelé) ; une  valeur de pondération  est déterminée pour  chaque valeur de l’analyse spectrale, 

• L’indice de difficulté est plus précis (sommation énergétique), 

• Equilibre  entre  le  nombre  de  mot  « femme »  et  celui  de  mot « homme » dans chaque liste (5‐5), 

• Suppression des mots extrêmes (trop simples ou trop difficiles ; peu utilisés de nos jours), 

• Prise en compte de la répartition en difficulté intra‐liste, 

• Utilisation du support optimisé « 1ère version » et correction du dé‐bit articulatoire des listes (auparavant trop lent), 

• Ajout de  listes accompagnées de bruit  (Onde Vocale Globale) ; dé‐veloppement d’une version accessible par internet. 

 

 

 Page 61 

BB CCoonntteexxttee  

Contrairement à la première version réalisée, aucune contrainte de temps n’intervenait dans ce second rééquilibrage. De plus, ce travail débuta pendant la  période  d’étude  théorique  de  troisième  année.  Dès  lors,  toutes  les  re‐marques obtenues auprès de différents intervenants furent étudiées afin de les intégrer dans cette nouvelle version. 

IIII TTRRAAIITTEEMMEENNTT  DDUU  SSUUPPPPOORRTT  VVOOCCAALL  

AA UUttiilliissaattiioonn  dduu  ssuuppppoorrtt  ddééjjàà  mmooddiiffiiéé  

Nous avons conservé  les modifications telles que  la réduction du bruit de fond et des parasites (légers) ainsi que la modification de la hauteur tonale de la voix de femme et d’homme.  

BB EEqquuiilliibbrraaggee  eenn  iinntteennssiittéé  

Deux méthodes  sont  possibles  pour  effectuer  un  équilibrage  en  intensi‐té mais une seule peut être utilisée ! Par conséquent, une étude permit de dé‐terminer celle qui serait la plus appropriée.  

11)) SSeelloonn  lleess  ppiiccss  dd’’iinntteennssiittéé  

Cette technique consiste à normaliser le signal à un certain niveau. Cela signifie que  tous  les pics d’amplitude du signal seront  ramenés à une même intensité fixée par l’utilisateur. D’une autre manière, lorsque nous observons au vue‐mètre des mots équilibrés de cette manière,  il indique un maximum relativement constant.  

D’un point de vue  temporel,  il en découle une uniformisation des maximas et des minimas d’amplitude (voir annexe N°26, p. 95 : bas). 

22)) SSeelloonn  llee  nniivveeaauu  ttoottaall  RR..MM..SS..  

Ce procédé utilise  la valeur de  la « puissance RMS totale » comme base. Elle est comparable à la somme énergétique de toutes les valeurs composant le spectre fréquentiel à long terme. En d’autres termes, elle qualifie  la  quantité  totale  d’énergie  d’un  échantillon ;  cela  ne s’apparente pas au niveau moyen mais à celui  intégré sur  la durée du signal (on retrouve cette subtilité entre le spectre fréquentiel moyenné et celui à long terme). 

D’autre part, on peut  remarquer que  le niveau global d’un  signal est  relativement  proche  du  niveau  le  plus  fort  qui  le  compose  (par exemple, 50 dB + 30 dB + 20 dB = 50,05 dB). C’est pourquoi cet équili‐

 Page 62 

brage permet d’uniformiser l’intensité des pics spectraux les plus impo‐sants (ce qui n’est pas le cas avec la première façon de procéder – voir figures  61  et  62  ci‐après);  ainsi,  la  sonie  (étroitement  liée  à  ces  der‐niers) devient plus homogène. 

Du point de vue temporel, les minimas et les maximas d’amplitude ne sont pas  tous au même niveau contrairement à  la méthode précé‐dente (voir annexe N°26, page 95 : haut). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

33)) CChhooiixx  

La deuxième méthode  (selon  le niveau  total RMS)  fut  choisie  car elle  permet  d’obtenir  une  sonie  plus  constante  par  rapport  à  la  pre‐mière  technique. Le  fait d’équilibrer  le niveau des pics spectraux con‐tribue à obtenir une sensation d’intensité plus uniforme. En effet, cela apparaît clairement si l’on compare par exemple les mots « le carton » 

Figure 61 : Exemple de deux mots ayant la même « puissance RMS totale » 

Figure 62 : Exemple de deux mots ayant des pics d’amplitude égaux  

 Page 63 

Figure 63 : Effet de l’équilibrage en intensité (RMS)

et « le jumeau » équilibrés avec les deux méthodes (« le jumeau» paraît plus  fort que « le carton » par  la méthode des pics d’amplitude – voir annexe N°37, page 102). 

Pour l’équilibrage, chaque mot a subi une amplification positive ou négative afin de retrouver une « puissance RMS totale » équivalente à celle  de  l’ensemble  de  tous  les mots  d’origine  « homme et  femme ». Ainsi  les mots  sont  en moyenne  ni  plus  fort,  ni moins  fort  qu’aupa‐ravant (voir figure 63 et annexe N°27, page 96); cela permet de conser‐ver la difficulté du test et d’être toujours cohérent par rapport à la piste d’étalonnage. 

 

 

 

 

 

 

 

  

IIIIII AANNAALLYYSSEE  

L’unité prise en compte reste l’ensemble « article défini + mot » mais la préci‐sion de l’analyse spectrale est améliorée.  

Tout d’abord,  le nombre de points qualifiant un mot est passé de 160 à 1276, pour une bande  fréquentielle de 58 Hz à 15000 Hz. On obtient ainsi une  valeur pour chaque tranche de 11,7 Hz ; cette amélioration est significative pour  les fré‐quences situées avant 1000 Hz. 

D’autre part,  le  type de  fenêtre de pondération a été modifié  (Hanning) afin d’avoir un meilleur compromis entre les résolutions en intensité et fréquentielle. 

IIVV CCOOUURRBBEE  DDEE  PPOONNDDEERRAATTIIOONN  

AA BBuutt  

L’objectif est de créer une nouvelle courbe de pondération qui se base sur les phonèmes de  la  langue  française. En effet,  toutes  les autres études utili‐saient des phonèmes, des mots ou des phrases de type anglo‐saxon. On peut 

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distinguer celle de Pavlovic qui se basait sur  le spectre à  long terme de  la pa‐role : ce dernier peut être considéré comme relativement constant suivant les différentes langues. 

Or, il parait logique qu’un test visant à qualifier une bande fréquentielle de plus ou moins  importante dans  l’intelligibilité de  la parole, donne un  résultat qui est tributaire du type de stimuli utilisé.  

Par conséquent, l’étude clinique réalisée sur 146 patients par L. Dodelé et ses collaborateurs est intéressante puisqu’elle a attribué un « Indice Statistique de Difficulté » pour 85  logatomes constitués de phonèmes de  la  langue  fran‐çaise. Ainsi, il est théoriquement possible de déterminer une courbe de pondé‐ration qui permettrait d’obtenir des valeurs de difficulté proches des ISD. 

BB DDéétteerrmmiinnaattiioonn  

Le principe est relativement archaïque mais efficace :  

11.. chaque logatome des listes de L. Dodelé subissent une analyse spec‐trale (2ème version), 

22.. on choisit une courbe de pondération qui servira de base, 

33.. les  ISD  et  ceux  trouvés  via  l’analyse  spectrale  sont  exprimés  sous forme de pourcentage de difficulté, 

44.. la courbe de pondération de base est modifiée progressivement afin de trouver un écart le plus faible possible entre les valeurs des ISD et ceux trouvés de manière théorique, 

55.. la courbe obtenue est lissée. Un autre élément est à considérer : les valeurs des ISD furent déterminées 

à 80 % par la difficulté moyenne que représente un logatome et à 20 % par la valeur de son étendue. L’auteur voulait ainsi prendre en compte, dans la valeur de  l’ISD,  le fait qu’un  logatome soit reconnu comme difficile ou facile par une majorité des patients  (difficulté moyenne  représentative de  la  réalité) ou  au contraire  qu’il  existe  des  différences  notables  parmi  les  réponses  des  sujets testés (étendue élevée). 

Dès lors, deux courbes de pondération ont vu le jour (annexe N°28, p. 97):  

• une prenant les valeurs des ISD comme base (courbe rouge), 

• une  autre prenant  les  valeurs  réelles des difficultés moyennes de chaque  logatome  (courbe  bleu)  à  condition  que  l’étendue  ne  dé‐passe par 50 % (limite où l’on considèrera que les données sont en‐core représentatives). 

 Page 65 

Enfin,  la courbe  finale utilisée dans  l’analyse 2ème version est  la moyenne des pondérations précédemment obtenues ; les deux interprétations du résul‐tat sont ainsi représentées tout en permettant un dernier lissage de la courbe. 

On a ensuite comparé les valeurs des écarts moyens absolus entre les deux types d’indice de difficulté (ISD et ceux trouvés par l’analyse spectrale) suivant les différentes courbes de pondérations existantes (voir figure 64). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

La figure ci‐dessus montre les valeurs des écarts absolus moyens entre les ISD et les valeurs que l’on trouve suite à l’analyse spectrale. On remarque que la nouvelle courbe de pondération (« Courbe Finale ») est celle qui possède  le plus petit écart (moins de 20 %) par rapport aux autres pondérations déjà exis‐tantes. Cela signifie que  l’analyse spectrale, associée à  la courbe de pondéra‐tion déterminée d’après  les travaux de L. Dodelé, renvoie des valeurs de diffi‐culté des logatomes égales, à plus ou moins 19 % en moyenne, aux ISD.  

Cette valeur est acceptable sachant que les courbes brutes (« Test, non lis‐sée »)  permettent  de  se  rapprocher  du  résultat  à  plus  ou  moins  10  %  en moyenne. De plus,  les valeurs des  ISD, bien qu’elles soient  la conséquence de nombreux  tests, ne peuvent être exactes comme  le prouve  l’étendue parfois très élevée des données. 

D’autre part, on peut noter que le fait de prendre comme base les valeurs des  ISD  ou  les  difficultés moyennes  (ayant  une  étendue  inférieure  à  50 %) n’intervient que très peu dans les valeurs des écarts. Le fait que l’ISD est consti‐tué à 80 % par  la moyenne de difficulté et à 20 % par  l’étendue ne déforme donc pas  la  réalité  (trouver une  courbe de pondération donnant des  valeurs proches des ISD revient à en trouver une qui aboutit à des valeurs proches des moyennes de difficulté représentatives de la réalité).  

Figure 64 : Ecarts entre les ISD et les valeurs de difficulté théorique

 Page 66 

CC CCoommppaarraaiissoonn  

La nouvelle courbe de pondération reste dans un même ordre de grandeur que celles déjà élaborées (voir figure 65 ci‐dessous); cela garantit une certaine validité du résultat. On remarque un pic sur le 2500 Hz, que l’on retrouve chez tous les auteurs, mais également un autre dans les fréquences plus graves au‐tour de 750 Hz. Ce dernier peut être comparé à celui déterminé dans  l’étude de G.A. Studebaker  [23]. On pouvait alors penser qu’il était causé par  les effets de  la  suppléance mentale  (utilisation  de  phrases  –  voir  paragraphe  « Indice d’articulation ») mais  la  nouvelle  pondération  se  base  sur  des  logatomes  et aboutit malgré tout à un pic sur les basses fréquences ; l’hypothèse de Miller et Nicely ne peut dans ce cas être vérifiée. 

 

 

 

 

 

 

 

DD AApppplliiccaattiioonn  ddee  llaa  ccoouurrbbee  ddee  ppoonnddéérraattiioonn  

Chaque information de l’analyse spectrale est pondérée par une valeur qui lui est propre ; la précision est alors augmentée. C’est une nouveauté par rap‐port au rééquilibrage 1ère version où une seule pondération correspondait à un groupe d’échantillons.  

Dès lors, on obtient des valeurs en « dB pondéré » pour les 1276 échantil‐lons de 11,7 Hz qualifiant un mot (et son article défini). 

EE IInnddiiccee  ddee  ddiiffffiiccuullttéé  

Il est  le  résultat de  la somme énergétique des valeurs en « dB pondéré » précédemment obtenues (formule = 10log (10dBpondéré/10 + 10dBpondéré/10 + … )).  

Cet  indice  était  auparavant  trouvé  en moyennant  ces  valeurs ;  l’erreur commise pouvait être parfois minime (voir annexe N°29, page 97 : peu de dif‐férence entre les extrêmes « faciles ») mais tout de même existante.  

Figure 65 : Nouvelle pondération et comparaisons

 Page 67 

 

Effectivement, comme  le montre  la figure 66 ci‐dessus,  l’élément « le mi‐lieu » devrait être logiquement qualifié de plus difficile que « le melon », chose qui n’est pas le cas lors de l’utilisation de la moyenne pour déterminer l’indice de difficulté. 

VV CCLLAASSSSIIFFIICCAATTIIOONN  AA SSuupppprreessssiioonn  ddee  mmoottss  

Certains mots  furent  supprimés des  listes 2ème version afin d’assurer une meilleure homogénéité du test (voir annexe N°30, page 98). 

11)) MMoottss  ddeevveennuuss  iinnhhaabbiittuueellss  

Les  listes des  J.E. Fournier datent de 1951 ;  il est  logique que cer‐tains mots ne  fassent plus partie du  langage usuel. Cela devient pro‐blématique car un mot n’ayant pas de sens pour un patient peut ne pas être répété.  

Ainsi, 10 mots « femme » et 10 mots « homme » n’ont pas été utili‐sés pour la création des nouvelles listes « 2ème version ». 

22)) MMoottss  ddee  ddiiffffiiccuullttéé  eexxttrrêêmmee  

En conservant  toujours  la parité homme /  femme, 50 mots consi‐dérés comme trop simples (24 mots) ou trop difficiles (26 mots) furent retirés (voir figure 67 ci‐après). 

33)) RRééssuullttaatt  

Au total, seulement 33 listes seront constituées au vu des 70 mots invalidés. 

Figure 66 : Différence entre sommation énergétique et moyenne (mots « difficiles ») 

 Page 68 

 

BB RReeggrroouuppeemmeenntt,,  ttrrii  eett  aaffffiinnaaggee  

11)) PPrriinncciippee  

Il reste  le même que celui utilisé  lors du rééquilibrage 1ère version mis  à  part  le  fait  que  chaque  liste  doit  contenir  systématiquement  5 mots de voix d’homme et 5 mots de voix féminine. 

22)) EEttuuddee  ccoommppaarraattiivvee  oobbjjeeccttiivvee  

Les  listes  2ème  version  et  les  originales  peuvent  être  comparées entre elles comme dans le graphique ci‐dessous (en utilisant la seconde version de  l’analyse spectrale). On  remarque des différences notables de difficulté moyenne entre les listes datant de 1951. 

 

 

 

 

 

 

 

Figure 67 : Effet de la suppression des mots de difficulté extrême

Figure 68 : Etude comparative objective des listes 2ème version 

 Page 69 

CC RRééppaarrttiittiioonn  ddeess  mmoottss  dd’’uunnee  lliissttee  ssuuiivvaanntt  lleeuurrss  ddiiffffiiccuullttééss  

11)) BBuutt  

La  répartition  de  la  difficulté  des mots  à  l’intérieur  d’une même liste joue un rôle très important dans la stabilité des résultats, même si toutes  les  listes ont une difficulté moyenne équivalente  (voir chapitre « Test  d’intelligibilité  de  J.E.  Fournier »). Malgré  cela,  ce  critère  n’est presque jamais pris en compte dans les différentes listes de mots dont on peut disposer actuellement. 

C’est pourquoi  les  listes 2ème version  seront  sélectionnées et clas‐sées en conséquence. 

22)) EEttuuddee  ddeess  lliisstteess  22èèmmee  vveerrssiioonn  

Les 33 nouvelles listes ont donc été analysées et comparées à celles élaborées en 1951. Deux points ont été retenus pour les trier: 

• L’écart de difficulté entre le mot le plus difficile et le mot le plus simple (amplitude de difficulté), 

• L’écart  minimum  de  difficulté  présent  entre  deux  mots d’une même liste. 

Le  premier  critère  parait  évident  lorsque  l’on  évoque  l’exemple d’une liste où les mots ont tous des difficultés proches de la moyenne. Dans ce cas, un patient ne pouvant pas répondre au‐delà d’une difficul‐té moyenne peut présenter un résultat de 10 bonnes réponses. Au con‐traire, avec une liste composée de mots de difficultés correctement ré‐parties,  le résultat se rapprocherait de 5 bonnes réponses ; ce dernier serait  alors  plus  représentatif  de  la  réalité. D’autre  part,  si  ces  deux types de  listes se retrouvaient à  la suite au cours du test,  les résultats obtenus seraient difficilement comparables. 

 

 

 

 

 

 

 

 Figure 69 : Répartition des mots des listes originales suivant leur difficulté 

 Page 70 

Le  deuxième  point  recoupe  quelque  peu  le  premier  et  permet d’éviter que deux mots d’une liste aient la même difficulté. Dans le cas contraire,  le résultat obtenu à ce niveau serait trop favorable par rap‐port à la réalité. 

33)) CCoommppaarraaiissoonnss  

Les  figures  69  et  70  représentent  les  différents mots  de  chaque liste (axe des abscisses) suivant leur difficulté (axe des ordonnées) ; on retrouve une représentation comparable à celle utilisée par l’équipe de J.P. Egan (voir figures 4 et 5). Les listes sont classées par ordre croissant suivant leur amplitude de difficulté. 

Lorsque l’on examine la répartition des listes originales (figure 69), on  note  rapidement  l’extrême  variabilité  de  l’amplitude  de  difficulté (passant couramment du simple au double et pouvant être définie par une majorité de mots « difficiles » ou au contraire « faciles »). De plus, on constate que toutes ces listes possèdent au moins deux mots de dif‐ficulté  très proche  (moins de 2 % d’écart ; 0.6 % en moyenne) et que plus de la moitié d’entre elles en possèdent deux de même difficulté. 

Les  listes  2ème  version  paraissent  beaucoup  plus  équilibrées  que leurs prédécesseurs  (voir  figure 70  ci‐dessous) ;  l’amplitude est  relati‐vement constante et  l’écart entre  les mots est en moyenne près de 6 fois plus élevé qu’auparavant.  

La répartition plutôt satisfaisante des nouvelles listes provient de la manière  dont  elles  ont  été  assemblées  (choix  des  groupes  de mots de difficulté « symétrique » – voir paragraphe « Classification »). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figure 70 : Répartition des mots des listes 2ème version suivant leur difficulté 

 Page 71 

44)) CCoonnssééqquueenncceess  

Au vu de ces  résultats,  trois groupes de  listes  furent déterminées afin d’effectuer un tri supplémentaire : 

• Listes  de  test  (20):  elles  présentent  des  amplitudes  cons‐tantes  ainsi  que  les  écarts  de  difficulté  entre  les mots  les plus élevés  (voir annexe N°31, page 98) ; elles doivent être utilisées  pour  le  test  d’audiométrie  vocale  (avec  ou  sans bruit), 

• Listes  d’entrainement  (3) :  elles  ont  des  amplitudes  relati‐vement élevées mais constantes tandis que les écarts de dif‐ficulté  restent correctes ;  il est possible de  les utiliser pour initier les patients au test (voir annexe N°32, page 98), 

• Listes supplémentaires (10) : leurs amplitudes varient et cer‐taines d’entre elles possèdent des mots de difficulté assez proche ;  elles  sont  néanmoins  largement  plus  équilibrées que  les anciennes  listes et peuvent être utilisées  lorsque  le patient est trop  familiarisé avec celles réservées au test ou celles dédiées à l’entrainement (voir annexe N°33, page 99). 

 

VVII RREESSUUMMEE  

Voici les principales étapes du rééquilibrage 2ème version : 

• Création d’un  fichier  sonore optimisé pour  chaque mot  (réduction du bruit de fond, des parasites et modification de ton), 

• Equilibrage en  intensité  suivant  le niveau  total RMS  (chaque mot con‐tient  la même quantité d’énergie mais répartie de façon différente sui‐vant les fréquences), 

• Détermination d’un spectre à long terme pour chaque élément (analyse plus précise que dans la 1ère version), 

• Application d’une nouvelle pondération basée sur  les travaux de L. Do‐delé, 

• Suppression des mots de difficulté extrême et devenus inhabituels, 

• Tri manuel pour former des listes de même difficulté moyenne, 

• Classification  suivant  le  type  de  répartition  en  difficulté  des  mots  à l’intérieur d’une liste. 

 Page 72 

VVIIII CCRREEAATTIIOONN  DDUU  NNOOUUVVEEAAUU  SSUUPPPPOORRTT  VVOOCCAALL  AA NNoouuvveeaauuttééss  

L’ordre des mots constituant une  liste est déter‐miné  suivant  leurs  difficultés  et  leurs  natures  (voix masculine ou féminine) ; en première position on re‐trouve  le  mot  « homme »  le  plus  simple,  le  mot « femme »  le plus difficile en deuxième,  le 2ème mot « homme » le plus facile en troisième position et ainsi de  suite  (voir  figure  71).  Le premier mot d’une  liste surprend  généralement  la  personne  testée ;  c’est pourquoi  il  peut  être  intéressant  que  ce  dernier  ne soit  pas  difficile.  De  plus,  on  peut  espérer  que l’alternance de mots simples et de mots difficiles soit un moyen de ne pas décourager  trop  rapidement  le sujet  (nous  pouvons  constater  ce  problème  lorsque les mots difficiles sont regroupés dans une même par‐tie d’une liste). 

 

D’autre  part,  les  listes  sont  accompagnées  de  différents  bruits  de  fond, d’exemples  sonores,  d’une  piste  d’étalonnage  et  de  l’onde  vocale  globale (O.V.G.). Elles sont numérotées de 1 à 33 pour les pistes « normales » et de 41 à 73 pour les pistes « bruit » (O.V.G. sur la voie gauche avec un rapport signal sur bruit nul et listes sur le canal de droite – voir annexes N°34, 35 et 36, pages 99‐101). 

 

Enfin, trois versions proposant différentes vitesses d’élocution sont main‐tenant disponibles (lent = 6 phonèmes par seconde ; normal = 8 phonèmes par seconde ; rapide = 10 phonèmes par seconde – voir paragraphe « facteur tem‐porel »). 

 

BB VVeerrssiioonn  WWeebb  

Ce  site  permet  d’avoir  accès  aux  listes  d’audiométrie  vocale  Bourquin  / Fournier (2ème version) simplement et rapidement, dans tous les lieux équipés d'un ordinateur connecté à internet (voir annexe N°37, page 102). 

 

Une  fois  le  système  étalonné,  les  valeurs  d’intensité  sont  valables mais tout de même moins précises qu'avec un matériel professionnel (les dBA sont proches des dBHTL). Neuf niveaux d’émission  (pour  le bruit et  les  listes) sont 

Figure 71 : Répartition des mots de la liste 12 

 Page 73 

disponibles  (40,  45,  50,  55,  60,  65, 70,  75  et  80  dBA).  Dès  lors,  il  est possible  d’effectuer  des  tests  dans une  ambiance  bruyante  (Onde  Vo‐cale Globale ou Bruit Blanc) en  fai‐sant varier le rapport signal sur bruit par pas de 5 dB.  

Les  listes  (de  test,  d’entraine‐ment  ou  supplémentaires)  peuvent 

être transmises sur l’oreille droite, gauche ou en binaural. On peut également choisir parmi trois les vitesses d’élocution précédemment évoquées. 

Le  site,  accessible  sur  http://listesbourquinfournier.neuf.fr,  est  constitué de plus de 2800 pages et plus de 13000 liens hypertextes (faire correspondre à chaque  liste  une  intensité,  un  type  de  stimulation  et  une  vitesse) ;  l’annexe N°38 (p. 103) informe sur les différents éléments le composant. Enfin, il est op‐timisé pour une résolution de 1024 par 768 pixels,  le navigateur Microsoft  In‐ternet Explorer 7 et le système d’exploitation Microsoft Windows Vista. 

Figure 72 : Accueil du site internet

 Page 74 

CONCLUSION Ce mémoire aboutit à plusieurs choses : 

• Les modifications  apportées  aux  listes « 1ère  version » ont  contribué  à améliorer  la constance et  la  fiabilité des  résultats obtenus  lors du  test d’audiométrie vocale. Pour autant,  la démarche empruntée ne permet pas de savoir si un changement particulier est à  l’origine ou non de ce résultat, 

• Les  listes  « 2ème  version »  sont  théoriquement  mieux  équilibrées qu’auparavant,  au  vu  des  nombreuses  améliorations  apportées, mais doivent être testées sur des patients afin de confirmer cette hypothèse. D’autre part, elles ont permis de  remettre à  jour des « listes de Four‐nier » vieillissantes, 

• L’analyse spectrale, de mots ou de phonèmes par exemple, ouvre peut être une nouvelle voie dans  la création de  listes d’audiométrie vocale. Effectivement, ce procédé relativement récent n’a encore été que très peu utilisé ;  il serait à mon avis  intéressant d’essayer d’exploiter toutes les possibilités que peut offrir cette méthode, 

• L’utilisation de  voix différentes pour  l’énonciation des éléments d’une même  liste  (notamment  l’alternance  homme  /  femme)  est  une  nou‐veauté qui permet, à mon sens, d’améliorer  la représentativité du test tout en garantissant la régularité des résultats, 

• L’étude clinique a mis en évidence une corrélation entre l’importance de la  perte  dans  les  fréquences  aiguës  des  patients  et  l’accentuation  du nombre de faute pour des mots de voix féminine. 

 

Pour conclure, ce mémoire a permis d’explorer certains choix dans  la création de  listes  de mots  signifiants  tout  en  essayant  de  rééquilibrer  les  listes  d’audio‐métrie vocale de J.E. Fournier.  

1 (Fournier, 1951) 1 (Benchmark Group) 1 (Adam, 2006) 1 (Rose, S., 2000/2001) 1 (Collège national d'audioprothèse, 1997) 1 (Virole, 1999) 1 (Dodelé, 2000) 1 (Egan, 1944) 1 (Ducourneau) 1 (Wikipédia, Echelle diatonique / Ton, 2007) 1 (Marty Aurélien, 2004) 1 (Wikipédia, Courbes isosoniques, 2007) 1 (Nelson Acoustical Engineering, Inc., 2004) 1 (Audiologyinfo, 1996) 1 (Killion, 1990) 1 (Parizet, 1992) 1 (J.C. Steinberg, 1947) 1 (Black, 1959) 1 (Kryter, 1962) 1 (Studebaker, Pavlovic, & Sherbecoe, 1987) 1 (Pavlovic, 1987) 1 (Miller & Nicely, 1955)  24 (Education Utdallas) 

1 (Cornu, 1999) 

 

 

                                                      1 (Fournier, 1951) 2 (Benchmark Group) 3 (Adam, 2006) 4 (Rose, S., 2000/2001) 5 (Collège national d'audioprothèse, 1997) 6 (Virole, 1999) 7 (Dodelé, 2000) 8 (Marty Aurélien, 2004) 9 (Wikipédia, Courbes isosoniques, 2007) 10 (Nelson Acoustical Engineering, Inc., 2004) 

 Page 75 

BIBLIOGRAPHIE  

[1]  Fournier J.E., Audiométrie vocale, les épreuves d'intelligibilité et leurs application au diagnostic, à l'expertise et à la correction prothétique des surdités, Paris VI, édition Maloine, 1951, p. 15‐18, 22‐24, 27, 31‐35, 51‐55. 

[2]  Site internet, Capsule outil: La voix et l'appareil de phonation, http://lecerveau.mcgill.ca/flash/capsules/outil_bleu21.html, édition Benchmark Group, 4 rue Diderot 92156 Suresnes FRANCE, consulté le 21/05/2007. 

[3]  Adam A., Le test syllabique égalise ou non égalise en intensité : étude comparative dans le silence et dans le bruit, mémoire présenté en vue de l’obtention du Diplôme d’Etat d’Audioprothésiste, Paris VII: Conservatoire national des arts et métiers, 2006. 

[4]  Rose S., Expérimentation de l’audiométrie instrumentale comparée, thèse présentée en vue du doctorat de psychologie, Université Paris X, Nanterre, 2000/2001. 

[5]  Collège national d'audioprothèse, Précis d'audioprothèse: Le bilan d’orientation prothétique, vol. 1, Les éditions du Collège National, 1997. 

[6]  Virole B., Phonétique Acoustique Appliquée en Audioprothèse, http://perso.orange.fr/virole/DA/pho.pdf, mars 1999, p. 1. 

[7]  Dodelé L., L’audiométrie vocale en présence de bruit et le test AVfB, Les Cahiers de l'Audition, vol. 13, n° 5 et 6, septembre‐décembre 2000. 

[8]  Lorenzi C., Gilbert G., Carn H., Garnier S. et Moore Brian C. J., Speech perception problems of the hearing impaired reflect inability to use temporal fine structure, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 103, n°49, 5 décembre 2006, p. 18866‐18869. 

[9]  Egan J.P., Articulation Testing Methods II, Université de Harvard: Psycho Acoustic Laboratory, Washinton DC, 1944. 

[10]  Ducourneau J., Traitement du signal: Utilisation du logiciel SpectraPlus, cours du Diplôme d’Etat d’Audioprothèse 1ère et 3ème année, Nancy. 

[11]  Lewy S., Acoustique industrielle et aéroacoustique, édition Hermes Sciences Publicat., collection d’acoustique, 21 janvier 2001. 

[12]  Site internet, Wikipédia, Echelle diatonique / Ton, consulté le 24 avril 2007, http://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89chelle_diatonique, 22 avril 2007. 

[13]  Marty Aurélien, Beller Grégory, Langage et langues, Talkapillar: outil d'analyse de corpus oraux, Paris: IRCAM: Institut de Recherche et de Coordination Acoustique / Musique, mai 2004. 

 Page 76 

 

 

 

[14]  Site internet, Wikipédia, Courbes isosoniques, consulté le 25 avril 2007,http://fr.wikipedia.org/wiki/Courbes_isosoniques, 16 mars 2007. 

 

[15]  Site internet, Nelson Acoustical Engineering, Inc., Instruction in Noise Control, Vibration Control and Acoustics, consulté le 15 mars 2007, http://www.nelsonacoustical.com/Instruction.htm, 5 octobre 2004.  

 

[16]  Gelis C., Biophysique de l'environnement sonore, édition Ellipses Marketing, collection Technosup, 21 octobre 2002. 

 

[17]  Site internet, Audiologyinfo, Articulation Index Tutorial, consulté le 1 février 2007, http://www.audiologyinfo.com/ai/aitut3.htm, 1996. 

 

[18]  H. Gustav Muller et Mead C. Killion, An easy method for calculating the articultaion index, The hearing journal, vol. 43, n°9, septembre 1990. 

 

[19]  Parizet E., The influence of speech importance function upon articulation index computation in cars, Noise control engineering journal, vol. 38, n°2, 28 avril 1992, p. 73‐75. 

 

[20]  Steinberg J.C. et French N.R., Factors Governing the Intelligibility of Speech Sounds, Journal of the Acoustical Society of America, n°19, 1947, p. 90‐119. 

 

[21]  Black J.W., Equally contributing frequency bands in intelligibility testing, J. Speech Hear. Res., n°2, 1959, p. 81‐83. 

 

[22]  Kryter K.D., Methods for the calculation and use of the articulation index, Journal of the Acoustical Society of America, n°34, 1962, p. 1689‐1697. 

 

[23]  Studebaker G.A., Pavlovic C.V. et Sherbecoe R.L., A frequency importance fonction for continuous discourse, Journal of the Acoustical Society of America, n°81, 1987, p. 1130‐1138. 

 

[24]  Pavlovic C.V., Derivation of primary parameters and procedures for use in speech prediction, Journal of the Acoustical Society of America, n°82, 1987, p. 413‐422. 

 

[25]  Miller G.A. et Nicely P.E., An analysis of perceptual confusions among some english consonants, Journal of the Acoustical Society of America, n°27, 1955, p. 338‐352. 

 

[26]  Cornu F., Influence de la hauteur de la voix sur les tests d'intelligibilité de Fournier, mémoire présenté en vue de l’obtention du Diplôme d’Etat d’Audioprothésiste, Fougères, 1999. 

 

[27]  Site internet, Education Utdallas, Defining The Auditory Area, consulté le 15 mai 2007, http://www.utdallas.edu/~thib/theories/aud_area.htm. 

 Page 77 

TABLE DES ILLUSTRATIONS  

Figure 1 : Appareil phonatoire ........................................................................................................ 2 

Figure 2 : Représentation graphique du test d’AVB pour un normo‐entendant ............................ 8 

Figure 3 : Graphique du test Check‐Up Entendre ........................................................................... 9 

Figure 4 : Répartition de la difficulté dans des listes de 10 mots (listes 1 et 2)............................ 11 

Figure 5 : Répartition de la difficulté dans des listes de 10 mots (listes 3 et 4)............................ 12 

Figure 6 : Listes originales a) ......................................................................................................... 13 

Figure 7 : Listes originales b) ......................................................................................................... 13 

Figure 8 : Listes originales c) ......................................................................................................... 14 

Figure 9 : Listes originales d) ......................................................................................................... 14 

Figure 10 : Listes originales e) ....................................................................................................... 14 

Figure 11 : Listes originales f) ........................................................................................................ 14 

Figure 12 : Listes originales g) ....................................................................................................... 14 

Figure 13 : Listes originales h) ....................................................................................................... 14 

Figure 14 : Représentions graphiques de surdités typiques avec le test de J.E. Fournier ............ 17 

Figure 15 : Caractéristiques d’une courbe d’intelligibilité ............................................................ 18 

Figure 16 : Représentation graphique d’une fonction temporelle ............................................... 20 

Figure 17 : Représentation graphique d’une fonction spectrale .................................................. 21 

Figure 18 : Sonagramme du mot «  le flocon », représentation « temps‐fréquence » ................ 21 

Figure 19 : Exemple d’analyse spectrale avec plusieurs largeurs de bande ................................. 22 

Figure 20 : Schématisation du principe d’échantillonnage ........................................................... 23 

Figure 21 : Exemple de représentation temps‐fréquence du mot « le flocon » ........................... 24 

Figure 22 : Représentation temporelle et spectrale de la fenêtre de Hanning ............................ 25 

Figure 23 : Logiciel Adobe Audition .............................................................................................. 26 

Figure 24 : Conséquences d’une amplification ............................................................................. 28 

Figure 25 : Effet de l’antiparasite .................................................................................................. 28 

Figure 26 : Influence du réducteur de bruit sur le signal utile ...................................................... 29 

Figure 27 : Effet du modificateur de ton ....................................................................................... 29 

Figure 28 : Evolution du débit de la parole dans une phrase ....................................................... 32 

Figure 29 : Courbes isosoniques ................................................................................................... 33 

Figure 30 : Courbes de pondération A, B, et C .............................................................................. 33 

Figure 31 : Influence des pondérations A/B/C face à la pondération de Pavlovic........................ 34 

Figure 32 : Effet de masque .......................................................................................................... 34 

Figure 33 : Graphique de la méthode Mueller et Killion (1990) ................................................... 35 

Figure 34 : Graphique de la première méthode de Pavlovic (1991) ............................................. 36 

Figure 35 : Graphique de la deuxième méthode de Pavlovic (1991) ............................................ 36 

 Page 78 

Figure 36 : Pondération de French et Steinberg ........................................................................... 37 

Figure 37 : Pondérations de Black ................................................................................................. 37 

Figure 38 : Pondération de Kryter ................................................................................................. 38 

Figure 39 : Pondération de Studebaker ........................................................................................ 38 

Figure 40 : Pondération de Pavlovic ............................................................................................. 38 

Figure 41 : Fréquences caractéristiques des pondérations .......................................................... 39 

Figure 42 : Effet de la modification de ton ................................................................................... 42 

Figure 43 : Effet de l’amplification de 0,4 dB après la modification de ton ................................. 43 

Figure 44 : Spectres à long terme de « le poumon » et « le fossé » ............................................. 43 

Figure 45 : Courbe de pondération Pavlovic / Phonak ................................................................. 44 

Figure 46 : Première étape du tri  (classement par difficulté) ...................................................... 46 

Figure 47 : Deuxième étape du tri  (regroupement des extrêmes) .............................................. 47 

Figure 48 : Troisième étape du tri (échanges de groupes) ........................................................... 47 

Figure 49 : Quatrième étape (formation des listes à partir des assemblages) ............................. 47 

Figure 50 : Dernière étape du tri (échanges de mots) .................................................................. 48 

Figure 51 : Graphique comparatif des listes 1ère version .............................................................. 49 

Figure 52 : Ages des différents sujets testés ................................................................................. 51 

Figure 53 : Audiogramme moyen des patients ............................................................................. 51 

Figure 54 : Intensités d’émission utilisées lors des tests .............................................................. 52 

Figure 55 : Tableau de comparaison du nombre d’erreur ............................................................ 54 

Figure 56 : Ecarts types du nombre de faute obtenus avec les deux versions des listes ............. 55 

Figure 57 : Erreur commise en moyenne (mot) ............................................................................ 56 

Figure 58 : Validité des résultats  « originaux » ............................................................................ 56 

Figure 59 : Validité des résultats « 1ère version » .......................................................................... 57 

Figure 60 : Audiogrammes types pour chaque modèle d’indice .................................................. 57 

Figure 61 : Exemple de deux mots ayant la même « puissance RMS totale ».............................. 62 

Figure 62 : Exemple de deux mots ayant des pics d’amplitude égaux ......................................... 62 

Figure 63 : Effet de l’équilibrage en intensité (RMS) .................................................................... 63 

Figure 64 : Ecarts entre les ISD et les valeurs de difficulté théorique .......................................... 65 

Figure 65 : Nouvelle pondération et comparaisons ...................................................................... 66 

Figure 66 : Différence entre sommation énergétique et moyenne (mots « difficiles ») .............. 67 

Figure 67 : Effet de la suppression des mots de difficulté extrême ............................................. 68 

Figure 68 : Etude comparative objective des listes 2ème version .................................................. 68 

Figure 69 : Répartition des mots des listes originales suivant leur difficulté ............................... 69 

Figure 70 : Répartition des mots des listes 2ème version suivant leur difficulté ............................ 70 

Figure 71 : Répartition des mots de la liste 12 ............................................................................. 72 

Figure 72 : Accueil du site internet ............................................................................................... 73 

 

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ANNEXES  Annexe 1 : Liste de mots dissyllabiques de J.E. Fournier, classés par ordre alphabétique .......................... 80 

Annexe 2 : Tableau des fréquences des différentes bandes (octave et tiers d’octave) ............................... 81 

Annexe 3 : Nombre de phonèmes des mots des listes deuxième version ................................................... 82 

Annexe 4 : Tableau des valeurs des courbes de pondérations .................................................................... 83 

Annexe 5 : Pourcentage de l’intelligibilité des mots en fonction de l’indice d’articulation ......................... 83 

Annexe 6 : Graphique des valeurs moyennes des pondérations ................................................................. 84 

Annexe 7 : Graphique des écarts types des valeurs des pondérations (%) .................................................. 84 

Annexe 8 : Courbe de pondération de source Phonak (Pavlovic) ................................................................ 84 

Annexe 9 : Tableau de valeurs de l’analyse spectrale 1ère version ............................................................... 85 

Annexe 10 : Spectres à long terme de deux mots de difficulté extrême ..................................................... 85 

Annexe 11 : Spectres à long terme de deux mots de même difficulté ......................................................... 85 

Annexe 12 : Effet des échanges de groupes entre les assemblages ............................................................ 86 

Annexe 13 : Effet des échanges de mots entre les listes .............................................................................. 86 

Annexe 14 : Contenu du CD audio utilisé pour l’étude clinique ................................................................... 87 

Annexe 15 : Contenu du CD audio du « rééquilibrage 1ère version » ........................................................... 88 

Annexe 16 : CD audio du « rééquilibrage 1ère version » ............................................................................... 89 

Annexe 17 : Audiogrammes tonals des différentes personnes testées ....................................................... 90 

Annexe 18 : Tableau des résultats de l’étude clinique pour les listes originales (1951) .............................. 91 

Annexe 19 : Tableau des résultats de l’étude clinique pour les nouvelles listes 1ère version ....................... 91 

Annexe 20 : Premier tableau d’analyse des résultats de l’étude clinique .................................................... 92 

Annexe 21 : Deuxième tableau de l’analyse des résultats ........................................................................... 93 

Annexe 22 : Tableau de synthèse des résultats « perte auditive / type de voix » ....................................... 93 

Annexe 23 : Erreur commise due aux différences inter‐liste ....................................................................... 94 

Annexe 24 : Evolution du pourcentage des données dites « valables » ...................................................... 94 

Annexe 25 : Audiogramme vocal et ses plages d’incertitude ....................................................................... 95 

Annexe 26 : Egalisation en intensité, spectre temporel (haut : RMS, bas : pics) ......................................... 95 

Annexe 27 : Modification en intensité réalisée sur chaque mot (en dB) ..................................................... 96 

Annexe 28 : Courbes de pondérations basées sur l’étude clinique de L. Dodelé ......................................... 97 

Annexe 29 : Différence entre sommation énergétique et moyenne ........................................................... 97 

Annexe 30 : Mots supprimés ........................................................................................................................ 98 

Annexe 31 : Répartition des mots dans les listes d’entrainement suivant leur difficulté ............................ 98 

Annexe 32 : Répartition des mots dans les listes de test suivant leur difficulté .......................................... 98 

Annexe 33 : Répartition des mots dans les listes supplémentaires suivant leur difficulté .......................... 99 

Annexe 34 : CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (vitesse NORMALE) ......................................... 99 

Annexe 35 : Contenu du CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (paysage) ................................... 100 

Annexe 36 : Contenu du CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (portrait) .................................... 101 

Annexe 37 : CD statistique de J.P. Dupret, « RMS / PIC  », site internet et mémoire ................................ 102 

Annexe 38 : Fonctionnement du site web .................................................................................................. 103 

 Page 80 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 1 : Liste de mots dissyllabiques de J.E. Fournier, classés par ordre alphabétique [1]

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Numéro de bande 

FRÉQUENCE CENTRALE (HZ)  LIMITES DE BANDE (HZ) 

Octave  Tiers d'octave  Inférieure  Supérieure 

14  25 22 28

15  31.5 31.5 28 35

16  40 35 44

17  50 44 57

18  63 63 57 71

19  80 71 88

20  100 88 113

21  125 125 113 141

22  160 141 176

23  200 176 225

24  250 250 225 283

25  315 283 353

26  400 353 440

27  500 500 440 565

28  630 565 707

29  800 707 880

30  1000 1000 880 1130

31  1250 1130 1414

32  1600 1414 1760

33  2000 2000 1760 2250

34  2500 2250 2825

35  3150 2825 3530

36  4000 4000 3530 4400

37  5000 4400 5650

38  6300 5650 7070

39  8000 8000 7070 8800

40  10000 8800 11300

41  12500 11300 14140

42  16000 16000 14140 17600

43  20000 17600 22500

Annexe 2 : Tableau des fréquences des différentes bandes (octave et tiers d’octave) [10]

 Page 82 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Annexe 3 : Nombre de phonèmes des mots des listes deuxième version

 Page 83 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe5 4 : Pourcentage de l’intelligibilité des mots en fonction de l’indice d’articulation [27] 

Annexe4 5 : Tableau des valeurs des courbes de pondérations

 Page 84 

 

 

  Annexe 8 : Courbe de pondération de source Phonak (Pavlovic) 

Annexe 6 : Graphique des valeurs moyennes des pondérations 

Annexe 7 : Graphique des écarts types des valeurs des pondérations (%) 

 Page 85 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe10 9 : Tableau de valeurs de l’analyse spectrale 1ère version (exemple de quelques mots)

Annexe9 10 : Spectres à long terme de deux mots de difficulté extrême 

Annexe11 11 : Spectres à long terme de deux mots de même difficulté 

 Page 86 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 12 : Effet des échanges de groupes entre les assemblages 

Annexe 13 : Effet des échanges de mots entre les listes

 Page 87 

 

 

 

 

Annexe 14 : Contenu du CD audio utilisé pour l’étude clinique

 Page 88 

 

Annexe 15 : Contenu du CD audio du « rééquilibrage 1ère version »

 Page 89 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 16 : CD audio du « rééquilibrage 1ère version »

 

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Annexe 17 : Audiogrammes tonals des différentes personnes testées

 Page 91 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 18 : Tableau des résultats de l’étude clinique pour les listes originales (1951) 

Annexe 19 : Tableau des résultats de l’étude clinique pour les nouvelles listes 1ère version 

 Page 92 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 20 : Premier tableau d’analyse des résultats de l’étude clinique

 Page 93 

 

 

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 21 : Deuxième tableau de l’analyse des résultats

Annexe 22 : Tableau de synthèse des résultats « perte auditive / type de voix »

 Page 94 

 

 

 

Annexe 24 : Evolution du pourcentage des données dites « valables » 

 

 

 

 

 

 

Annexe 23 : Erreur commise due aux différences inter‐liste

 Page 95 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Annexe 25 : Audiogramme vocal et ses plages d’incertitude 

Zone des audiogrammes vocaux possibles (listes originales) 

Zone des audiogrammes vocaux possibles (listes 1ère version) 

Courbe de l’audiogramme vocal notée par le testeur 

Annexe 26 : Egalisation en intensité, spectre temporel (haut : RMS, bas : pics) 

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Annexe 27 : Modification en intensité réalisée sur chaque mot (en dB) 

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Annexe 28 : Courbes de pondérations basées sur l’étude clinique de L. Dodelé 

Annexe 29 : Différence entre sommation énergétique et moyenne

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Annexe 3031 : Mots supprimés

Annexe 3132 : Répartition des mots dans les listes de test suivant leur difficulté 

Annexe 3230 : Répartition des mots dans les listes d’entrainement suivant leur difficulté 

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                 Annexe 34 : CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (vitesse NORMALE) 

 

Annexe 33 : Répartition des mots dans les listes supplémentaires suivant leur difficulté

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Annexe 35 : Contenu du CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (paysage) 

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Annexe 36 : Contenu du CD d’audiométrie vocale Bourquin / Fournier (portrait) 

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Annexe 37 : CD contenant l’analyse statistique de J.P. Dupret, l’exemple « RMS / PIC  », le site internet et le mémoire (PDF) 

 

 

 

 

 

 

 

 Page 103 

 

 

 

 

 

 

 

Avancement de la lecture (liste sélectionnée) 

Choix du type de liste (ou étalonnage) 

Listes sélectionnées (de test, stimulation  à gauche à 70 dBA)

Marqueurs Choix du type de stimulation et menu d’aide Choix du type, de 

l’intensité et du côté du bruit (OVG, 60 dBA, OG)

Choix de la vitesse d’élocution (normale) 

Choix de l’intensité d’émission des listes (70 dBA) 

Annexe 38 : Fonctionnement du site web

 

VISA  

 

 

 

Visa du maître de mémoire  

 

 

 

 

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