Pourquoi et comment transformer des variables quantitatives en catégorielles ? Application à l’intonation de la langue française.
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Auteurs : Martine Cadot [France] ; Anne Bonneau [France]Source :
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- Implication statistique, acoustic cues, complex links between variables, courbes mélodiques, discriminant model research, découpage de variables quantitatives, fouille robuste de données, indices acoustiques, intonation, liaisons complexes entre variables, melodic curves, phonetic, phonétique, quantitative versus qualitative variables, recherche de modèle de discrimination, robust data mining, statistical implication.
Abstract
L’interprétation d’une phrase en français dépend non seulement de ses mots, mais aussi de son intonation : interrogative, déclarative, dubitative, etc. Notre but est de construire un modèle statistique permettant de différencier les types intonatifs d’une phrase prononcée par un locuteur à partir des indices acoustiques issus de son enregistrement sonore. Pour étudier le lien entre la variable catégorielle « type de phrase » et les variables quantitatives d’indices acoustiques, il a fallu transformer ces dernières en variables catégorielles. Nous discutons ici des raisons statistiques qui peuvent imposer cette transformation et de la façon d’y procéder en nous plaçant d’un point de vue plus général et théorique avant d’appliquer ce formalisme aux données expérimentales recueillies.
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