Le potentiel du Formalisme Multiéchelles Microcanonique (FMM) dans l'identification des frontières de transition du signal de parole a déjà été démontré dans nos travaux antérieurs, en développant une méthode originale de segmentation phonétique. Le FMM repose sur une évaluation précise des exposants de singularité (EdS). Dans ce papier, après avoir décrit en détail un algorithme pour l'estimation précise des EdS dans le cas d'un signal 1D, nous introduisons une nouvelle méthode qui utilise mieux les EdS pour améliorer la précision de la segmentation: d'abord le signal original et une version filtrée sont utilisés pour déterminer un ensemble de frontières candidates; ensuite un test d'hypothèse est effectué sur la distribution des EdS du signal d'origine pour sélectionner les frontières définitives. Nous évaluons la performance de ce nouvel algorithme sur la base TIMIT. Les résultats montrent qu'une amélioration considérable des performances de segmentation est réalisée.