La communication d'élèves malentendants intégrés en classe ordinaire au Québec

Depuis le début des années 80, les systèmes d’éducation à travers le monde recommandent l’intégration des élèves malentendants en classe ordinaire. Malgré l’utilisation d’aides auditives et de système MF, les élèves vivent des périodes où l’amplification reçue est insuffisante ou non optimale. Ces périodes sont causées par des facteurs influençant leurs conditions de communication et cela peut nuire à leurs apprentissages. Pourtant, les études sur ces situations vécues par les élèves ont très peu considéré leur point de vue. L’étude présentée vise à 1) de documenter les perceptions des situations de communication en classe mentionnées par des élèves malentendants intégrés, appareillés et ayant un système MF décerné ou rapportées à des professionnels; 2) de comprendre le contexte dans lequel des conditions non optimales de communication surviennent; 3) d’identifier les stratégies compensatoires rapportées par l’élève ou son locuteur ou déployées lors de leur participation aux activités de classe. Cette étude de cas multiples combine des données qualitatives et quantitatives recueillies à partir d’entrevues en profondeur auprès de huit élèves malentendants, de courtes entrevues avec leur enseignant et leur intervenant principal et une session d’observation en classe au cours de laquelle le niveau de bruit a été mesuré et les positions de l’enseignant ont été notées. Les données ont été analysées de manière longitudinale afin de décrire les participants et transversale afin de les comparer. Les résultats montrent que les élèves malentendants parlent de leurs situations de communication en classe, surtout les plus difficiles en associant toutes leurs difficultés au locuteur ou au milieu et non à eux-mêmes. Pour ce qui est du contexte, des niveaux élevés de bruit ont été mesurés et les positions des enseignants montrent qu’ils sont généralement loin de l’enfant malentendant ou qu’ils ne lui font pas face. Par ailleurs, les enseignants mentionnent ne pas avoir assez d’informations pour bien venir en aide à ces élèves. Enfin, les élèves et leurs enseignants utilisent différentes stratégies de communication, mais celles-ci ne sont pas toujours efficaces pour faciliter la communication. Toutes ces constatations mènent à des pistes de solutions visant à améliorer les situations de communication en classe et le contexte dans lequel les élèves apprennent, notamment l’accroissement des connaissances des divers acteurs et de leur collaboration entre eux.

Las intervenciones del sujeto traductor en la Gaceta de Caracas (1808-1822)

La presse coloniale hispano-américaine a joué un rôle significatif dans la propagation d’idées étrangères dans les colonies d’Amérique. Elle est devenue le porte-parole de certaines idéologies, lesquelles se sont renforcées par le biais de la traduction de nouvelles provenant surtout d’Europe et des États-Unis. Notre thèse porte sur les interventions du sujet traducteur dans la Gaceta de Caracas (GdC) du Venezuela. Publié de 1808 à 1822, ce périodique est le plus emblématique de l’époque émancipatrice. Créé pour diffuser des nouvelles et des idées pro-monarchie dans la province vénézuélienne, ce périodique dépasse ses objectifs premiers et témoigne des changements politiques, économiques et sociaux pendant le processus d’indépendance du pays qui, en quatorze ans, connaît successivement des périodes royalistes et des périodes républicaines. Comme les autres périodiques de la Province, la GdC a connu une importante activité traductive par l’emploi de sources étrangères (périodiques publiés en Europe, aux États-Unis et dans les Caraïbes). La traduction dans la GdC fait partie d’un projet politique, raison pour laquelle les traducteurs n’hésitent pas à s’en servir pour communiquer leurs idéaux. La traduction sert toutefois deux projets bien distincts dépendamment de l’étape politique que vit le pays : pendant l’époque royaliste, elle cherche à maintenir le pouvoir de la monarchie espagnole sur la colonie, tandis que durant l’époque patriotique, elle cherche à s’en libérer. Des études précédentes ponctuelles suggèrent que le traducteur de la GdC emploie une stratégie d’appropriation à des fins politiques et intervient délibérément dans le processus de traduction (Bastin, Navarro & Iturriza, 2010; Iturriza, 2011; Navarro, 2008, 2010, 2011). Dans le cadre des études descriptives de la traduction – EDT (Toury, 1995), nous étudions les choix traductionnels des rédacteurs-traducteurs. Plus précisément, nous examinons les raisons, les manifestations et les effets de ces choix afin de déterminer le rôle de la traduction dans le processus indépendantiste au Venezuela.

Traitement vocal et vieillissement normal : apports comportementaux et neurofonctionnels

La voix est tout sauf un stimulus auditif ordinaire. Pour cause, elle prend son importance de manière très précoce chez l’Homme lorsque, dans l’environnement amniotique, le fœtus entend pour la toute première fois la voix de sa mère. C’est en quelque sorte par l’intermédiaire de cette voix que les premiers contacts avec le monde extérieur, mais également avec l’Autre, s’effectuent. Le statut particulier de la voix humaine perdure au fil du développement, devenant plus tard le principal médium véhiculant le langage oral, si significatif pour l’Homme. En parallèle, et de manière tout aussi adaptative, elle permet la transmission d’informations non langagières renseignant sur l’identité, l’état émotionnel mais également le statut social de chaque individu. C’est ainsi que simplement en entendant la voix d’une personne inconnue, il est généralement possible d’en extrapoler son âge, son genre, mais également d’avoir une idée assez précise de l’état émotionnel dans lequel elle se trouve. Les capacités permettant d’extraire de la voix les divers éléments informationnels qu’elle contient ne seraient toutefois pas stables au fil du temps. Ainsi, le vieillissement normal semble associé à des difficultés de traitement des informations vocales de nature langagière, mais également non langagière. De nombreuses études se sont intéressées au déclin des capacités de traitement du discours avec l’âge. Beaucoup moins de travaux ont cependant considéré les conséquences du vieillissement sur le domaine paralinguistique et, lorsque des travaux s’y sont attardés, c’est essentiellement la sphère affective qui a été investiguée. En raison de ce peu d’études, mais également de leur focus portant spécifiquement sur la sphère émotionnelle, il est extrêmement ardu de généraliser les résultats obtenus au traitement vocal général. La présente thèse s’est donc intéressée aux capacités de traitement de la voix dans le vieillissement normal. La première étude de cette thèse (Article 1) avait pour objectif d’évaluer l’impact du vieillissement normal sur les capacités comportementales de traitement paralinguistique vocal non émotionnel. Pour ce faire, une batterie informatisée composée de quatre tâches a été élaborée : la batterie d’évaluation de la perception vocale (Batterie EPV; tâches de catégorisation de genre, de discrimination de sources sonores, adaptative de discrimination et de mémorisation). Cette batterie permettait de comparer les performances d’adultes jeunes et âgés lors du traitement de stimuli vocaux et non vocaux, mais également lors du traitement de divers stimuli vocaux. Cette première étude met en évidence, pour trois des quatre tâches comportementales, des performances inférieures chez les adultes âgés et ce, malgré le contrôle statistique des contributions du déclin auditif et cognitif. Pour les aînés, le traitement de stimuli vocaux, en comparaison au traitement de stimuli non vocaux, n’était toutefois pas systématiquement inférieur à celui des jeunes adultes. Sans que les performances ne puissent être prédites par la mesure cognitive utilisée comme covariable (performances au MoCA), il appert que les demandes cognitives inhérentes aux tâches participent à ces différences intergroupes. Le second article de ce travail visait quant à lui à explorer à l’aide de l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’influence du vieillissement normal sur les réseaux neuronaux sous-tendant le traitement de l’information vocale, une telle investigation n’ayant jamais été effectuée auparavant. Pour ce faire, une tâche d’écoute passive (permettant le contraste de blocs de sons vocaux et non vocaux) ainsi qu’une tâche adaptative de discrimination ont été utilisées. La tâche adaptative, basée sur une type de protocole psycoacoustique « up-down », assurait l’obtention de niveau de performance équivalent entre les deux groupes, une condition nécessaire pour la comparaison de groupe au niveau neurofonctionnel. La comparaison des adultes jeunes et âgés n’a mis en évidence aucune disparité quant au recrutement des aires répondant préférentiellement à la voix : les aires vocales temporales (AVT). Ce résultat suggère que l’âge n’affecte pas la mobilisation des aires spécialisées dans le traitement de la voix. Néanmoins, à l’extérieur des AVT et chez les aînés, le sous recrutement d’une portion du cortex auditif a été observé, en parallèle au recrutement additionnel de régions pariétale, temporale et frontale (Article 2 – Étude 1). Lors de la réalisation d’une tâche adaptative de discrimination, contrairement à ce qui était attendu, les seuils de discrimination des deux groupes d’âges étaient comparables. Pour effectuer la tâche, les participants âgés ont cependant recruté un réseau neuronal plus étendu que celui des jeunes adultes, et pour les aînés, l’activation additionnelle de régions frontale et temporale sous-tendaient la réalisation de la tâche (Article 2 - Étude 2). Les données comportementales présentées dans cette thèse suggèrent que l’effet délétère que semble avoir le vieillissement normal sur les capacités de traitement paralinguistique vocal affectif est également retrouvé lors du traitement d’informations vocales émotionnellement neutres. En parallèle, la mise en place de phénomènes de plasticité cérébrale est objectivée. Ces derniers ne toucheraient cependant pas les réseaux spécialisés dans le traitement de la voix, qui seraient recrutés de manière comparable par les adultes jeunes et âgés. Néanmoins, la tâche d’écoute passive a mis en évidence la présence, chez les aînés, du recrutement sous-optimal d’une portion du cortex auditif (gyrus temporal transverse). En parallèle, et ce pour les deux tâches, des réseaux neuronaux surnuméraires étaient sollicitées par les adultes âgés, permettant potentiellement d’assurer, chez les ainés, le maintien de performances adéquates.

Marcel Pepin, l’homme du contre-pouvoir

Cette recherche sur la pensée de Marcel Pepin présente cet important leader syndical et montre sa contribution comme acteur du système de relations industrielles dans la deuxième moitié du XXe siècle. Inspirée des travaux de Fernand Dumont et de Louis-Marie Tremblay, portant notamment sur les idéologies et la philosophie du syndicalisme québécois, cette recherche permet d’examiner la pensée de Marcel Pepin selon les trois dimensions suivantes : la définition de soi, la définition du milieu et la définition du rapport entre soi et les autres. Une cinquantaine d’indicateurs regroupés à l’intérieur de treize composantes permettent de raffiner cette analyse de contenu. Les documents analysés sont principalement les écrits produits par Marcel Pepin, notamment ses rapports moraux produits alors qu’il préside la CSN, ainsi que les nombreux textes présentés comme conférencier, professeur d’université ou comme président du Mouvement socialiste. Ardent syndicaliste, ses actions visaient une plus grande justice sociale et économique. Homme d’une grande rigueur, il savait lier l’aspect intellectuel de sa pensée à des gestes concrets sur le terrain. Pour lui, le syndicalisme, par le biais de la CSN, était le moyen tout désigné pour apporter de nouvelles idées et des méthodes pour changer le système en place. Appelé à endosser un rôle de leader pendant toute sa carrière, Marcel Pepin a su exercer avec doigté une direction axée sur l’intelligence et le respect afin de créer ce contre-pouvoir essentiel à l’atteinte de ses idéaux. Cette recherche nous permet aussi de voir l’interrelation entre un leader et l’organisation qu’il représente.

Exclamatives en -tu, donc et assez en français québécois : types et sous-types

Nous soutenons dans ce mémoire qu'il existe, en français québécois, deux sous-types de constructions exclamatives. Située dans un cadre théorique qui participe à la fois de la philosophie du langage (la théorie des actes de langage, Austin, 1962; Searle 1969, Searle, 1979; Searle et Vanderveken 1985) et de la linguistique (la théorie des types de phrase, Sadock et Zwicky, 1985; Reis, 1999), notre analyse porte sur un ensemble de constructions exclamatives en apparence synonymes qui impliquent respectivement les morphèmes -tu, donc et assez (1). (1) Elle est-tu/donc/assez belle! Nous démontrons que si ces exclamatives satisfont aux critères d'identification des constructions exclamatives donnés par Zanuttini et Portner (2003) (factivité, évaluativité/implicature scalaire, expressivité/orientation vers le locuteur et incompatibilité avec les paires de question/réponse), les actes de langage exclamatifs servis par les exclamatives en -tu/donc n'ont pas les mêmes conditions de félicité que les actes de langage exclamatifs servis par les exclamatives en assez. En effet, les exclamatives en -tu/donc imposent une contrainte sur leur contexte d'énonciation par rapport à la position épistémique de l'interlocuteur, lequel doit être en mesure de corroborer le jugement exprimé par le locuteur au moyen de l'exclamative. Les exclamatives en assez n'imposent pas de telle contrainte. Nous démontrons que cette distinction pragmatique peut être corrélée avec des distinctions sémantiques et syntaxiques et concluons qu'il existe bien deux sous-types de constructions exclamatives en français québécois. En ce sens, notre recherche ouvre de nouvelles perspectives empiriques et théoriques pour la description et l'analyse de la grammaire des actes de langage exclamatifs.

L’effet de la familiarité sur l’identification des locuteurs : pour un perfectionnement de la parade vocale

La présente étude porte sur les effets de la familiarité dans l’identification d’individus en situation de parade vocale. La parade vocale est une technique inspirée d’une procédure paralégale d’identification visuelle d’individus. Elle consiste en la présentation de plusieurs voix avec des aspects acoustiques similaires définis selon des critères reconnus dans la littérature. L’objectif principal de la présente étude était de déterminer si la familiarité d’une voix dans une parade vocale peut donner un haut taux d’identification correcte (> 99 %) de locuteurs. Cette étude est la première à quantifier le critère de familiarité entre l’identificateur et une personne associée à « une voix-cible » selon quatre paramètres liés aux contacts (communications) entre les individus, soit la récence du contact (à quand remonte la dernière rencontre avec l’individu), la durée et la fréquence moyenne du contact et la période pendant laquelle avaient lieu les contacts. Trois différentes parades vocales ont été élaborées, chacune contenant 10 voix d’hommes incluant une voix-cible pouvant être très familière; ce degré de familiarité a été établi selon un questionnaire. Les participants (identificateurs, n = 44) ont été sélectionnés selon leur niveau de familiarité avec la voix-cible. Toutes les voix étaient celles de locuteurs natifs du franco-québécois et toutes avaient des fréquences fondamentales moyennes similaires à la voix-cible (à un semi-ton près). Aussi, chaque parade vocale contenait des énoncés variant en longueur selon un nombre donné de syllabes (1, 4, 10, 18 syll.). Les résultats démontrent qu’en contrôlant le degré de familiarité et avec un énoncé de 4 syllabes ou plus, on obtient un taux d’identification avec une probabilité exacte d’erreur de p < 1 x 10-12. Ces taux d’identification dépassent ceux obtenus actuellement avec des systèmes automatisés.

Development of a Biometric Personal Authentication System Based on Fingerprint and Speech

Biometrics deals with the physiological and behavioral characteristics of an individual to establish identity. Fingerprint based authentication is the most advanced biometric authentication technology. The minutiae based fingerprint identification method offer reasonable identification rate. The feature minutiae map consists of about 70-100 minutia points and matching accuracy is dropping down while the size of database is growing up. Hence it is inevitable to make the size of the fingerprint feature code to be as smaller as possible so that identification may be much easier. In this research, a novel global singularity based fingerprint representation is proposed. Fingerprint baseline, which is the line between distal and intermediate phalangeal joint line in the fingerprint, is taken as the reference line. A polygon is formed with the singularities and the fingerprint baseline. The feature vectors are the polygonal angle, sides, area, type and the ridge counts in between the singularities. 100% recognition rate is achieved in this method. The method is compared with the conventional minutiae based recognition method in terms of computation time, receiver operator characteristics (ROC) and the feature vector length. Speech is a behavioural biometric modality and can be used for identification of a speaker. In this work, MFCC of text dependant speeches are computed and clustered using k-means algorithm. A backpropagation based Artificial Neural Network is trained to identify the clustered speech code. The performance of the neural network classifier is compared with the VQ based Euclidean minimum classifier. Biometric systems that use a single modality are usually affected by problems like noisy sensor data, non-universality and/or lack of distinctiveness of the biometric trait, unacceptable error rates, and spoof attacks. Multifinger feature level fusion based fingerprint recognition is developed and the performances are measured in terms of the ROC curve. Score level fusion of fingerprint and speech based recognition system is done and 100% accuracy is achieved for a considerable range of matching threshold

Modified Block Adaptive Predictive Coder For Speech Processing

This thesis investigated the potential use of Linear Predictive Coding in speech communication applications. A Modified Block Adaptive Predictive Coder is developed, which reduces the computational burden and complexity without sacrificing the speech quality, as compared to the conventional adaptive predictive coding (APC) system. For this, changes in the evaluation methods have been evolved. This method is as different from the usual APC system in that the difference between the true and the predicted value is not transmitted. This allows the replacement of the high order predictor in the transmitter section of a predictive coding system, by a simple delay unit, which makes the transmitter quite simple. Also, the block length used in the processing of the speech signal is adjusted relative to the pitch period of the signal being processed rather than choosing a constant length as hitherto done by other researchers. The efficiency of the newly proposed coder has been supported with results of computer simulation using real speech data. Three methods for voiced/unvoiced/silent/transition classification have been presented. The first one is based on energy, zerocrossing rate and the periodicity of the waveform. The second method uses normalised correlation coefficient as the main parameter, while the third method utilizes a pitch-dependent correlation factor. The third algorithm which gives the minimum error probability has been chosen in a later chapter to design the modified coder The thesis also presents a comparazive study beh-cm the autocorrelation and the covariance methods used in the evaluaiicn of the predictor parameters. It has been proved that the azztocorrelation method is superior to the covariance method with respect to the filter stabf-it)‘ and also in an SNR sense, though the increase in gain is only small. The Modified Block Adaptive Coder applies a switching from pitch precitzion to spectrum prediction when the speech segment changes from a voiced or transition region to an unvoiced region. The experiments cont;-:ted in coding, transmission and simulation, used speech samples from .\£=_‘ajr2_1a:r1 and English phrases. Proposal for a speaker reecgnifion syste: and a phoneme identification system has also been outlized towards the end of the thesis.

Feature Extraction Methods Based on Linear Predictive Coding and Wavelet Packet Decomposition for Recognizing Spoken Words in Malayalam

Speech signals are one of the most important means of communication among the human beings. In this paper, a comparative study of two feature extraction techniques are carried out for recognizing speaker independent spoken isolated words. First one is a hybrid approach with Linear Predictive Coding (LPC) and Artificial Neural Networks (ANN) and the second method uses a combination of Wavelet Packet Decomposition (WPD) and Artificial Neural Networks. Voice signals are sampled directly from the microphone and then they are processed using these two techniques for extracting the features. Words from Malayalam, one of the four major Dravidian languages of southern India are chosen for recognition. Training, testing and pattern recognition are performed using Artificial Neural Networks. Back propagation method is used to train the ANN. The proposed method is implemented for 50 speakers uttering 20 isolated words each. Both the methods produce good recognition accuracy. But Wavelet Packet Decomposition is found to be more suitable for recognizing speech because of its multi-resolution characteristics and efficient time frequency localizations

PERFORMANCE OF DIFFERENT CLASSIFIERS IN SPEECH RECOGNITION

Speech is the most natural means of communication among human beings and speech processing and recognition are intensive areas of research for the last five decades. Since speech recognition is a pattern recognition problem, classification is an important part of any speech recognition system. In this work, a speech recognition system is developed for recognizing speaker independent spoken digits in Malayalam. Voice signals are sampled directly from the microphone. The proposed method is implemented for 1000 speakers uttering 10 digits each. Since the speech signals are affected by background noise, the signals are tuned by removing the noise from it using wavelet denoising method based on Soft Thresholding. Here, the features from the signals are extracted using Discrete Wavelet Transforms (DWT) because they are well suitable for processing non-stationary signals like speech. This is due to their multi- resolutional, multi-scale analysis characteristics. Speech recognition is a multiclass classification problem. So, the feature vector set obtained are classified using three classifiers namely, Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM) and Naive Bayes classifiers which are capable of handling multiclasses. During classification stage, the input feature vector data is trained using information relating to known patterns and then they are tested using the test data set. The performances of all these classifiers are evaluated based on recognition accuracy. All the three methods produced good recognition accuracy. DWT and ANN produced a recognition accuracy of 89%, SVM and DWT combination produced an accuracy of 86.6% and Naive Bayes and DWT combination produced an accuracy of 83.5%. ANN is found to be better among the three methods.

Speech Recognition of Malayalam Numbers

Digit speech recognition is important in many applications such as automatic data entry, PIN entry, voice dialing telephone, automated banking system, etc. This paper presents speaker independent speech recognition system for Malayalam digits. The system employs Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) as feature for signal processing and Hidden Markov model (HMM) for recognition. The system is trained with 21 male and female voices in the age group of 20 to 40 years and there was 98.5% word recognition accuracy (94.8% sentence recognition accuracy) on a test set of continuous digit recognition task.

Automated Transcription System for Malayalam Language

Malayalam is one of the 22 scheduled languages in India with more than 130 million speakers. This paper presents a report on the development of a speaker independent, continuous transcription system for Malayalam. The system employs Hidden Markov Model (HMM) for acoustic modeling and Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. It is trained with 21 male and female speakers in the age group ranging from 20 to 40 years. The system obtained a word recognition accuracy of 87.4% and a sentence recognition accuracy of 84%, when tested with a set of continuous speech data.

Malayalam Isolated Digit Recognition using HMM and PLP cepstral coefficient

Development of Malayalam speech recognition system is in its infancy stage; although many works have been done in other Indian languages. In this paper we present the first work on speaker independent Malayalam isolated speech recognizer based on PLP (Perceptual Linear Predictive) Cepstral Coefficient and Hidden Markov Model (HMM). The performance of the developed system has been evaluated with different number of states of HMM (Hidden Markov Model). The system is trained with 21 male and female speakers in the age group ranging from 19 to 41 years. The system obtained an accuracy of 99.5% with the unseen data

Connected digit speech recognition system for Malayalam language

A connected digit speech recognition is important in many applications such as automated banking system, catalogue-dialing, automatic data entry, automated banking system, etc. This paper presents an optimum speaker-independent connected digit recognizer forMalayalam language. The system employs Perceptual Linear Predictive (PLP) cepstral coefficient for speech parameterization and continuous density Hidden Markov Model (HMM) in the recognition process. Viterbi algorithm is used for decoding. The training data base has the utterance of 21 speakers from the age group of 20 to 40 years and the sound is recorded in the normal office environment where each speaker is asked to read 20 set of continuous digits. The system obtained an accuracy of 99.5 % with the unseen data.

A Hybrid Architecture for Recognising Speech Signals in Malayalam

Speech is the primary, most prominent and convenient means of communication in audible language. Through speech, people can express their thoughts, feelings or perceptions by the articulation of words. Human speech is a complex signal which is non stationary in nature. It consists of immensely rich information about the words spoken, accent, attitude of the speaker, expression, intention, sex, emotion as well as style. The main objective of Automatic Speech Recognition (ASR) is to identify whatever people speak by means of computer algorithms. This enables people to communicate with a computer in a natural spoken language. Automatic recognition of speech by machines has been one of the most exciting, significant and challenging areas of research in the field of signal processing over the past five to six decades. Despite the developments and intensive research done in this area, the performance of ASR is still lower than that of speech recognition by humans and is yet to achieve a completely reliable performance level. The main objective of this thesis is to develop an efficient speech recognition system for recognising speaker independent isolated words in Malayalam.