.. Et-typaloc, Taux moyen et écart-type (?) d'erreurs d'alignement selon les décalages DD, DM et DDur calculés sur les différentes populations des corpus VML, p.78

. Degré-de-sévérité, débit de parole et taux moyen d'erreurs (écart-type) d'alignement selon les décalages DD, DM et DDur pour les contôles et les patients de garde de sévérité 1 regroupés par pathologie, p.79

S. Degré-de, débit de parole et durée moyenne des phonèmes issues de l'alignement manuelle (Durée-M) et de l'alignement automatique (Durée-A) pour les contôles et les patients de garde de sévérité 1 regroupés par pathologie, p.79

.. Et-typaloc, Taux moyens d'erreurs d'alignement (écart-type) par catégorie phonétique pour les contôles et les patients de grade de sévérité 1 des corpus VML, p.81

. Degré-de-sévérité, durée moyenne des phonèmes issus de l'alignement manuel (Durée-M) et de l'alignement automatique (Durée-A) et taux moyen (écart-type) d'erreurs d'alignement selon les décalages DD, DM et DDur pour la parole spontanée des contôles et des patients de grade de sévérité 1 du corpus TypALoc. . . . . . . . . . . 83

S. Performances-du, baseline " sur les locuteurs dysarthriques du corpus VML, exprimées en termes de AnRappel et AnPrec, selon les deux stratégies de comparaison utilisées, p.95

.. Performances-de-l-'approche-proposée-et-du-système, baseline " sur les locuteurs contrôles du corpus VML, exprimées en termes de taux d'anomalie (%), p.95

). J. Revis, L'analyse perceptive des dysphonies : approche phonétique de l'évaluation vocale, Thèse de Doctorat, 2004.
DOI : 10.1159/000048593

). D. Robert, La dysarthrie dans la sclérose latérale amyotrophique. Les dysarthries, édition Solal Neurophysiologie et production de la parole, Part III, issue.45, pp.448-455, 2007.

). F. Rudzicz, Comparing speaker-dependent and speaker-adaptive acoustic models for recognizing dysarthric speech, Proceedings of the 9th international ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility , Assets '07, 2007.
DOI : 10.1145/1296843.1296899

URL : http://ftp.cs.toronto.edu/pub/gh/Rudzicz-2007-poster.pdf

). F. Rudzicz, Towards a noisy-channel model of dysarthria in speech recognition, Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies, pp.80-88, 2010.

. Rudzicz, The TORGO database of acoustic and articulatory speech from speakers with dysarthria, Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12), pp.523-541, 2012.
DOI : 10.1044/1092-4388(2008/07-0218)

). E. Schalling, La dysarthrie dans les pathologies cérébelleuses. Les dysarthries, édition Solal Neurophysiologie et production de la parole, Part III, issue.35, pp.349-356, 2007.

. Scholkopf, ). B. Smola, &. A. Scholkopf, and . Smola, Learning with Kernels : Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond, 2001.

. Sevenster, Evaluation and training of second-language learners' pronunciation using phoneme-based HMMs, Proc. STiLL, pp.91-94, 1998.

H. V. Sharma, &. M. Sharma, and . Hasegawa-johnson, State-transition interpolation and map adaptation for hmm-based dysarthric speech recognition, HLT/NAALC Workshop on speech and language processing for assistive technology (SPLAT), 2010.

. Sharma, Universal access : preliminary experiments in dysarthric speech recognition, Proceedings of Interspeech'09, 2009.

. Shriberg, Tabletop Versus Microcomputer-Assisted Speech Management, Journal of Speech and Hearing Disorders, vol.55, issue.4, pp.635-655, 1990.
DOI : 10.1044/jshd.5504.635

). B. Teston, L'étude instrumentale des gestes dans la production de la parole : Importance de l'aérophonométrie. Les Dysarthries, pp.115-117, 2007.

. Teston, A multisensor data acquisition and processing system for speech production investigation, International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS), pp.2251-2254, 1999.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00173731

L. Van and . Sidtis, Dramatic effects of speech task on motor and linguistic planning in severely dysfluent parkinsonian speech, Clinical linguistics & phonetics, vol.26, issue.8, pp.695-711, 2012.

). V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, 1995.

). F. Viallet-et-teston, &. B. Viallet, and . Teston, La dysarthrie dans la maladie de Parkinson. Les dysarthries, édition Solal Neurophysiologie et production de la parole, Part III, issue.37, pp.375-382, 2007.

). A. Viterbi, Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm, IEEE Transactions on Information Theory, vol.13, issue.2, pp.260-269, 1967.
DOI : 10.1109/TIT.1967.1054010

. Woehrling, Linguistically-motivated automatic classification of regional french varieties, Proceedings of Interspeech'09, pp.2183-2186, 2009.

). V. Young and &. A. Mihailidis, Difficulties in Automatic Speech Recognition of Dysarthric Speakers and Implications for Speech-Based Applications Used by the Elderly: A Literature Review, Assistive Technology, vol.14, issue.2, pp.99-112, 2010.
DOI : 10.1080/09638280110044932

). B. Zyski and &. B. Weisiger, Identification of dysarthria types based on perceptual analysis, Journal of Communication Disorders, vol.20, issue.5, pp.367-378, 1987.
DOI : 10.1016/0021-9924(87)90025-6

Ö. Et-devos, ). C. Özsancak, and &. D. Devos, Les ataxies cérébelleuses. Les dysarthries, édition Solal Neurophysiologie et production de la parole, Part III, issue.35, pp.337-348, 2007.

L. I. Conférences-d-'audience-internationale-avec-comité-de-sélection and F. C. Et, « Evaluation of a Phone-Based Anomaly Detection Approach for Dysarthric Speech, 2016.

L. I. and F. C. Et-meunier-c, Automatic Anomaly Detection for Dysarthria across Two Speech Styles: Read vs Spontaneous Speech, 2016.

L. I. and F. C. Et-meunier-c, Automatic speech processing for dysarthria: A study of Inter-pathology variability, 2015.

L. I. Conférences-d-'audience-nationale-avec-comité-de-sélection and F. C. Et, « Détection automatique d'anomalies sur deux styles de parole dysarthrique: parole lue vs spontanée, 2016.