IDENTITÉ: Chacun a une voix unique avec ses propres dérives acoustiques

Ces 2 chercheurs de l'UCLA ont exploité les outils acoustiques à leur recherche en linguistique. Leur objectif de départ, identifier des ressemblances ou des traits vocaux communs entre plusieurs individus. Mais le défi est immense car une voix varie en fonction de critères démographiques et socio-professionnels, avec l'état émotionnel, la santé, le contexte de la conversation et de multiples autres facteurs. De précédentes recherches en phonétique, psychologie cognitive et neuropsychologie ont néanmoins suggéré l'existence d'un « prototype » pour chaque locuteur.

Le concept d'un « prototype » de voix unique pour chaque locuteur : à chaque sujet serait associé un modèle acoustique « moyen » et un ensemble d'écarts par rapport à ce modèle. Un modèle défini par un certain nombre de caractéristiques, mais on ignore quelles sont les caractéristiques d'identification les plus importantes ou quelle variabilité de ces caractéristiques peut rendre méconnaissable la voix en question. Des écarts enfin qui peuvent être minimes et se jouer par exemple sur la tonalité d'une seule syllabe qui va transporter néanmoins un grand nombre d'informations. Au-delà de certaines limites « la qualité de la voix va s'égarer », commentent les auteurs, « et commencer à sonner comme celle de quelqu'un d'autre ».

La preuve sur 50 femmes ! Les chercheurs ont analysé numériquement des enregistrements de 50 femmes, de langue maternelle anglaise, qui ont lu 5 phrases 2 fois sur 3 jours différents. L'analyse a porté sur l'ensemble des paramètres acoustiques, dont la fréquence, les intensités harmoniques les unes par rapport aux autres, les niveaux de bruit sous-jacents dans la voix…L'expérience a fourni à chaque caractéristique une moyenne et un écart type permettant d'aboutir à un un éventuel profil vocal unique permettant, sur le papier, d'identifier la voix de quelqu'un en particulier. Les chercheurs poursuivent sur l'identification des caractéristiques rédhibitoires -et sur quel écart- qui pourraient rendre une voix méconnaissable et sur la compréhension de la signification possible de ces écarts. En conclusion, un modèle informatique pourrait reconnaître et cerner chaque individu juste à l'analyse de sa voix.