[News] Peu importe leur vitesse d’élocution, les langues transmettent l’information à des débits similaires

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[News] Peu importe leur vitesse d’élocution, les langues transmettent l’information à des débits similaires

Message par Adrien » 07/09/2019 - 8:00:08


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Ce n’est pas parce qu’il est parlé avec un débit rapide que l’espagnol est une langue plus « efficace » que le vietnamien, qui semble plus lent à l’oreille. Des chercheurs du CNRS et de l’université Lumière Lyon 2 (laboratoire Dynamique du langage) ont montré que, quelle que soit leur vitesse d’élocution, les langues humaines sont aussi efficaces pour transmettre de l’information.

Pour parvenir à ce résultat, ils ont comparé 17 langues en enregistrant pour chacune d’entre elles 10 locuteurs lisant à voix haute, dans leur langue, 15 courts textes rapportant des situations de la vie quotidienne. Pour chaque langue, ils ont ainsi pu mesurer à la fois la vitesse d’élocution (en nombre de syllabes par seconde), et une densité moyenne d’information portée par les syllabes (si une syllabe peut être déduite facilement de la précédente, on considère qu’elle apporte peu d’informations).

Résultat: un débit de parole plus important s’accompagne d’une densité d’information plus faible, comme en espagnol par exemple, et un débit de parole plus faible va de pair avec une densité d’information plus élevée, comme cela est souvent le cas pour les langues asiatiques pourvues d’un système de tons (chinois, vietnamien...). Au final, en multipliant vitesse de parole et densité d’information, toutes les langues, en dépit de leur diversité, ont un débit d’information similaire, qui correspond à environ 39 bits par seconde. Cette étude met ainsi en évidence un débit d’information potentiellement optimal pour le traitement de la parole par le cerveau humain.

Cette étude est publiée le 4 septembre 2019 dans la revue Science Advances.

Bibliographie

Different languages, similar encoding efficiency: comparable information rates across the human communicative niche, Christophe Coupé, Yoon Mi Oh, Dan Dediu, François Pellegrino. Science Advances, 4 septembre 2019. DOI:10.1126/sciadv.aaw2594 https://advances.sciencemag.org/content/5/9/eaaw2594

Source: CNRS

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