A l'écoute de sa voix en rééducation vocale - Florence Parmentier ...
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1.2.2.2 Langue étrangères et acc<strong>en</strong>t, prosodie<br />
Marie-Anna Laukkan<strong>en</strong> et ses collègues not<strong>en</strong>t que « le spectrographe et les analyseurs <strong>de</strong> spectres<br />
[…] ont été principalem<strong>en</strong>t utilisés dans l’<strong>en</strong>traînem<strong>en</strong>t <strong>de</strong> l’articulation » 30 31 (Laukkan<strong>en</strong> et al., 2004,<br />
p. 67b) En France, la possibilité <strong>de</strong> travail <strong>de</strong> la prononciation par un système <strong>de</strong> spectrogramme <strong>en</strong><br />
temps réel est égalem<strong>en</strong>t noté par Caza<strong>de</strong>. (Caza<strong>de</strong>, 2000, p. 20)<br />
A titre d’exemple, l’article <strong>de</strong> Pamela Pearson et ses collègues décrit l’utili<strong>sa</strong>tion du spectrogramme<br />
dans un protocole d’appr<strong>en</strong>tis<strong>sa</strong>ge par <strong>de</strong>s Vietnami<strong>en</strong>s <strong>de</strong>s débuts et fin <strong>de</strong> syllabes <strong>en</strong> anglais. Ils<br />
observ<strong>en</strong>t une amélioration <strong>de</strong> la prononciation ainsi que <strong>de</strong>s réactions positives à l’utili<strong>sa</strong>tion <strong>de</strong><br />
cette technique, autant <strong>de</strong> la part <strong>de</strong>s professeurs que <strong>de</strong> la part <strong>de</strong>s élèves. Lors <strong>de</strong> 6 séances <strong>de</strong> 30<br />
minutes, les élèves étai<strong>en</strong>t <strong>en</strong>traînés à reconnaître les compo<strong>sa</strong>ntes d’un spectrogramme d’un mot<br />
monosyllabique <strong>en</strong> Anglais, puis <strong>de</strong>vai<strong>en</strong>t reproduire au mieux ce mot à l’ai<strong>de</strong> d’un spectrogramme<br />
<strong>en</strong> temps réel. (Pearson, Pickering, & Da Silva, 2011, p. 172)<br />
Une utili<strong>sa</strong>tion <strong>de</strong>s modules graphiques du logiciel SpeechViewer II pour la <strong>rééducation</strong> <strong>de</strong> la<br />
prosodie est suggérée dans le mémoire d’Anne Bouquay et Pascale Beauch<strong>en</strong>e : « les modules<br />
graphiques <strong>en</strong>veloppe et fréqu<strong>en</strong>ce d’une part, signal et spectrogramme d’autre part, permett<strong>en</strong>t<br />
[…] d’apprécier les variations <strong>de</strong> fréqu<strong>en</strong>ce et d’amplitu<strong>de</strong> » (Beauch<strong>en</strong>e & Bouquay, 1994, p. 114)<br />
Garyth Nair explicite égalem<strong>en</strong>t comm<strong>en</strong>t on peut se servir du spectrogramme pour produire les<br />
voyelles non acc<strong>en</strong>tuées. (Nair, 1999, pp. 119–122).<br />
1.2.2.3 Surdité<br />
Pour Garyth Nair, la visuali<strong>sa</strong>tion <strong>de</strong>s voyelles sur le spectrogramme est une ai<strong>de</strong> précieuse pour<br />
l’appr<strong>en</strong>tis<strong>sa</strong>ge <strong>de</strong> la production <strong>de</strong>s voyelles, parce que leurs formants sont clairem<strong>en</strong>t visibles sur<br />
le spectre ou sur le spectrogramme. Cette constatation pour les chanteurs est transpo<strong>sa</strong>ble dans le<br />
cas <strong>de</strong>s surdités. Cep<strong>en</strong>dant, c’est le spectre <strong>en</strong> temps réel (visuali<strong>sa</strong>tion <strong>de</strong>s int<strong>en</strong>sités <strong>de</strong>s<br />
différ<strong>en</strong>tes fréqu<strong>en</strong>ces) qui est le plus efficace, et non le spectrogramme (visuali<strong>sa</strong>tion <strong>de</strong>s<br />
int<strong>en</strong>sités <strong>de</strong>s différ<strong>en</strong>tes fréqu<strong>en</strong>ces, <strong>en</strong> fonction du temps). Il repr<strong>en</strong>d l’idée <strong>de</strong> Donad Miller <strong>en</strong><br />
recommandant la production <strong>de</strong>s formants à partir du registre fry afin <strong>de</strong> visualiser plus nettem<strong>en</strong>t<br />
les formants vocaliques. (D. Miller & Schutte, 1999a, pp. 194, 208; Nair, 1999, pp. 98–99). La même<br />
chose est possible pour les consonnes, notamm<strong>en</strong>t pour les consonnes fricatives, par la visuali<strong>sa</strong>tion<br />
d’un modèle et la reproduction <strong>de</strong>s hauteurs <strong>de</strong>s compo<strong>sa</strong>ntes spectrales du bruit. (Nair, 1999, pp.<br />
164–165)<br />
Pour M. Maulet, « la visuali<strong>sa</strong>tion immédiate <strong>de</strong> son articulation offre au pati<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s points <strong>de</strong><br />
repères très efficaces qui vont lui permettre d'améliorer rapi<strong>de</strong>m<strong>en</strong>t ses réali<strong>sa</strong>tions » (Maulet, 1997,<br />
p. 84).<br />
30 “sound spectrograph and spectrum analyzers […] have mainly be<strong>en</strong> used in articulation training”<br />
31 Neri A., Cucchiarini C., Strik H. & Boves L. (2002) The pedagogy–technology interface in computer assisted pronunciation<br />
training. Computer Assisted Language Learning 15, 441–467. [[est-ce un spectrogramme ?]]<br />
Hirata Y. (2004) Computer assisted pronunciation training for native English speakers learning Japanese pitch and duration<br />
contrasts. Computer Assisted Language Learning 17, 357–376. [[même question]]<br />
Spectrogramme <strong>en</strong> <strong>rééducation</strong> <strong>vocale</strong> Page 17