Conversations (normal speech) or professional interactions (e.g., projected speech in the classroom) have been identified as situations with increased risk of exposure to SARS-CoV-2 due to the high production of droplets in the exhaled air. However, it is still unclear to what extent speech properties influence droplets emission during everyday life conversations. Here, we report the experimental protocol of three experiments aiming at measuring the velocity and the direction of the airflow, the number and size of droplets spread during speech interactions in French. We consider different phonetic conditions, potentially leading to a modulation of speech droplets production, such as voice intensity (normal vs. loud voice), articulation manner of phonemes (type of consonants and vowels) and prosody (i.e., the melody of the speech). Findings from these experiments will allow future simulation studies to predict the transport, dispersion and evaporation of droplets emitted under different speech conditions.

La perte d’intelligibilité représente une plainte importante des patients atteints de troubles de la parole. Plusieurs batteries de test d’intelligibilité existent mais leurs limitations résident dans la capacité des auditeurs à restaurer les séquences distordues. Nous proposons un nouveau test fondé sur l’utilisation de pseudo-mots en grande quantité afin de complètement neutraliser les effets perceptifs indésirables. Nous avons appliqué ce test à une population de 39 sujets sains et 78 patients post traitement de cancers de la cavité buccale et de l’oropharynx. Chaque locuteur a produit 52 pseudo-mots tirés aléatoirement. 40 auditeurs ont retranscrit ces productions. Les transcriptions orthographiques ont été phonétisées et comparées aux formes phonétiques attendues. Un algorithme fournit un score de déviation phonologique perçue (PPD) fondée sur le nombre de traits différents entre la forme attendue et celle transcrite. Les résultats montrent qu’il existe un seuil PPD de 0.6 traits/phonème au-dessus duquel, la parole produite est dysfonctionnelle. De plus, le score de PPD est bien corrélé au jugement subjectif de la sévérité obtenue auprès d’experts. Ce test semble donc efficace pour mesurer la performance articulatoire des locuteurs.

La perte d’intelligibilité représente une plainte importante des patients traités pour un cancer de la cavité buccale ou de l’oropharynx. L’évaluation de l’intelligibilité est essentielle dans le parcours de soin, mais les tests existants ne sont pas satisfaisants. Basés sur la perception de listes de mots par des auditeurs entraînés à restaurer des séquences sonores dégradées, ils conduisent souvent à une sousévaluation des déficits. Nous avons proposé une nouvelle tâche d’évaluation de l’intelligibilité, la tâche de décodage acoustico phonétique (DAP), basée sur l’utilisation de pseudo-mots (Astésano et al., 2018; Ghio et al., 2018; Ghio et al., soumis, Lalain et al., sous presse). Dans cette étude, nous évaluons la capacité de la tâche DAP à neutraliser les effets de restauration lexicale et d’expertise auditive clinique. Les résultats montrent que contrairement à une évaluation de l’intelligibilité basée sur des mots, une évaluation basée sur des pseudo-mots permet d’obtenir des scores de Déviation Phonologique Perçue (DPP) stables au cours du temps quel que soit le degré d’expertise des auditeurs, naïfs ou cliniciens.

Atypical speech productions, regardless of their origins (accents, learning, pathology), need to be assessed with regard to “typical” or “expected” productions. Evaluation is necessarily based on comparisons between linguistic forms produced and linguistic forms expected. In the field of speech disorders, the intelligibility of a patient is evaluated in order to measure the functional impact of his/her pathology on his/her oral communication. The usual method is to transcribe orthographic linguistic forms perceived and to assign a global and imprecise rating based on their correctness or incorrect. To obtain a more precise evaluation of the production deviations, we propose a measurement method based on phonological transcriptions. An algorithm computes automatically and finely the distances between the phonological forms produced and expected from cost matrices based on the differences of features between phonemes. A first test of this method among a large population of healthy speakers and patients treated for cancer of the oral and pharyngeal cavities has proved its validity.

This paper investigates random vs. phonetically motivated reduction of linguistic material used in an intelligibility task in speech disordered populations and the subsequent impact on the discrimination classifier quantified by the area under the receiver operating characteristics curve (AUC of ROC). The comparison of obtained accuracy indexes shows that when the sample size is reduced based on a phonetic criterium—here, related to phonotactic complexity—, the classifier has a higher ranking ability than when the linguistic material is arbitrarily reduced. Crucially, downsizing the linguistic sample to about 30% of the original dataset does not diminish the discriminatory performance of the classifier. This result is of significant interest to both clinicians and patients as it validates a tool that is both reliable and efficient.