Il y a dix ans en France, 10 % de la population dormait moins de six heures par nuit. Aujourd’hui, 30 % des Français souffrent de ce manque de sommeil. Avec ces chiffres, il convient désormais de parler d’une épidémie de manque de sommeil. Les causes sont multiples : temps de trajet très longs, temps de travail prolongé, travail de nuit, exposition à des écrans qui non seulement accaparent le temps de sommeil, mais retardent également l’endormissement… Autant de situations qui amènent les gens à se sentir chroniquement fatigué, ce qui augmente les risques d’accidents et d’épuisement.

Si chacun pouvait ressentir un manque de sommeil après une nuit trop courte, chacun pourrait constater des changements dans sa propre voix le lendemain de la fête : voix cassée, mots à la place d’autres mots…

Une collaboration entre chercheurs de l’équipe Vigilance, fatigue, sommeil et santé publique (VIFASOM), dirigé par le Professeur D. Léger (Université Paris Cité), avec D. Pressnitzer (CNRS), E. Thoret (CNRS) et Thomas Andrillon (Inserm-Paris Brain Institute), a mené une étude et développé des méthodes d’analyse de la voix pour détecter les marqueurs du manque de sommeil.

Pour leurs recherches, ils ont travaillé avec une cohorte de 22 femmes autorisées à dormir seulement 3 heures par nuit pendant 2 nuits consécutives. Cette privation de sommeil ressemble beaucoup à la carence provoquée par certaines situations de travail de nuit.

Dans une première phase de recherche, E. Thoret et D. Pressnitzer ont tenté de caractériser les différentes dimensions de la voix pouvant être affectées par le manque de sommeil et de quantifier objectivement leurs modifications.

Ils ont ensuite commencé leur étude par une analyse purement acoustique des enregistrements de voix avant et après la privation de sommeil, calculant pour chaque enregistrement les représentations des sons basées sur la fréquence, la modulation de fréquence et la modulation temporelle. Ces différents critères acoustiques sont liés non seulement à la prosodie (mélodie de la phrase, adaptation de la voix, variation du rythme de parole), mais également au timbre de la voix (voix claire). contre voix cassée).

Ces facteurs peuvent à leur tour être liés à des caractéristiques physiologiques, telles que la variation du débit de parole directement liée à la motricité ou le timbre directement lié aux vibrations des cordes vocales.

Après que cette première partie de l’étude ait permis aux chercheurs de confirmer l’hypothèse selon laquelle la prosodie et le timbre sont effectivement affectés par le manque de sommeil, l’équipe a entrepris de comprendre comment ils étaient affectés.

Les méthodes traditionnelles ne permettant pas de mettre en évidence des différences très nettes dans ces changements provoqués par le manque de sommeil, les chercheurs ont utilisé les techniques de apprentissage automatique. Si ces techniques permettent de détecter des relations entre des fragments d’enregistrements réalisés avant et après la privation de sommeil, et les propriétés acoustiques des sons qui permettent de les distinguer, elles n’en demeurent pas moins semblables à des « boîtes noires » que l’on ne contrôle pas.

Les chercheurs ont donc entraîné des intelligences artificielles (IA) à effectuer ces tâches de discrimination avant et après la privation de sommeil pour voir si elles pouvaient détecter les différences dans les enregistrements. Les premières recherches ont montré que l’IA au niveau individuel est capable d’identifier les différences entre les enregistrements vocaux et donc de détecter le manque de sommeil et la variabilité entre les individus. En revanche, les résultats au niveau de la population ne sont pas aussi fiables.

Deuxièmement, l’équipe de chercheurs a poursuivi ses recherches et développé des méthodes pour comprendre comment fonctionnent ces IA et ce qu’elles recherchent exactement dans les enregistrements pour détecter le manque de sommeil. Ils ont également tenté de quantifier ce qui constitue la prosodie et le timbre et vérifié que les algorithmes ne prennent pas en compte d’autres sons ou des sons sans rapport avec la voix. Ces recherches de pointe ont permis d’affiner les résultats de l’étude et de réaliser une cartographie du manque de sommeil dans la voix pour les 22 sujets de l’étude, en identifiant et quantifiant clairement les changements de prosodie et de timbre. En combinant simultanément les sensations de fatigue de chaque personne en manque de sommeil avec l’analyse de sa voix, les chercheurs peuvent désormais évaluer le niveau de fatigue d’une personne grâce à l’analyse de sa voix.

Les résultats de cette étude permettent désormais d’envisager des protocoles de détection du manque de sommeil grâce à l’analyse vocale utilisant l’IA. Cette méthode non invasive et rapide est particulièrement intéressante dans divers secteurs d’activité où une diminution de la vigilance due au manque de sommeil peut avoir de graves conséquences, notamment en matière d’accidents.

Si nous poursuivons cette étude, les marqueurs vocaux pourraient être corrélés à des facteurs physiologiques spécifiques, ouvrant la voie à des « stéthoscopes du sommeil » accessibles et non invasifs. L’équipe de chercheurs applique actuellement le même type de méthodologie au développement d’autres biomarqueurs vocaux pour aider à caractériser l’état physiologique d’une personne et à détecter les troubles de l’attention.

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By medimax

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