Convertisseur Voix en Texte

À Propos du Convertisseur Voix en Texte IA

Cet outil de transcription IA utilise le modèle Whisper d'OpenAI pour convertir la parole en texte avec une grande précision. Contrairement aux services cloud, tout le traitement se fait directement dans votre navigateur en utilisant WebGPU/WebAssembly - vos fichiers audio ne sont jamais téléversés sur aucun serveur, garantissant une confidentialité totale.

Comment fonctionne la transcription dans le navigateur ?

L'outil utilise Transformers.js pour exécuter le modèle Whisper d'OpenAI directement dans votre navigateur. Lors de votre première transcription, le modèle IA est téléchargé et mis en cache dans votre navigateur. Tout le traitement audio et la transcription se font localement sur votre appareil en utilisant votre CPU/GPU, sans envoyer de données à des serveurs externes.

Quelle taille de modèle dois-je choisir ?

Il existe trois options de modèle :
- Tiny (~40Mo) : Le plus rapide à charger et traiter. Idéal pour un audio clair avec peu de bruit de fond.
- Base (~75Mo) : Option équilibrée avec une meilleure précision que Tiny.
- Small (~250Mo) : Meilleure précision, surtout pour l'audio avec des accents ou du bruit de fond. Recommandé pour les transcriptions importantes.

Les modèles plus grands offrent une meilleure précision mais nécessitent plus de temps de téléchargement et de traitement.

Quelles langues sont prises en charge ?

Whisper prend en charge plus de 99 langues dont le français, l'anglais, l'espagnol, l'allemand, le chinois, le japonais, le coréen, l'arabe, l'hindi, le portugais, le russe, le vietnamien et bien d'autres. Vous pouvez sélectionner la langue manuellement pour une meilleure précision, ou laisser l'IA la détecter automatiquement.

Quels formats audio et vidéo sont pris en charge ?

Tous les formats audio courants sont pris en charge : MP3, WAV, M4A, AAC, FLAC, OGG, OPUS et WebA. Les fichiers vidéo sont également pris en charge - la piste audio est automatiquement extraite des formats MP4, WebM, MKV, AVI, MOV et autres formats vidéo.

Quelle est la précision de la transcription ?

Whisper offre une précision de pointe pour la reconnaissance vocale automatique. Les meilleurs résultats sont obtenus pour :
- Des enregistrements clairs avec peu de bruit de fond
- Des locuteurs natifs avec des accents standards
- Un audio avec un seul locuteur

La précision peut varier pour :
- Des accents ou dialectes marqués
- Plusieurs locuteurs qui se chevauchent
- Une qualité audio médiocre ou beaucoup de bruit
- Du jargon technique ou des mots peu courants

Puis-je obtenir des horodatages et des sous-titres ?

Oui ! Activez 'Inclure les horodatages' pour obtenir des segments horodatés parfaits pour créer des sous-titres. Vous pouvez télécharger la transcription sous forme de fichier SRT prêt pour le montage vidéo. Activez 'Horodatages par mot' pour un timing encore plus précis des mots individuels.

Pourquoi le traitement est-il lent sur mon appareil ?

La vitesse de transcription dépend de votre matériel. Les appareils modernes avec support WebGPU (Chrome 113+) seront nettement plus rapides. Pour améliorer les performances :
- Utilisez le navigateur Chrome ou Edge pour l'accélération WebGPU
- Fermez les autres onglets et applications
- Utilisez le modèle Tiny pour un traitement plus rapide
- Les ordinateurs de bureau/portables sont plus rapides que les appareils mobiles
- Les fichiers audio jusqu'à 10 minutes fonctionnent le mieux

Mes données audio sont-elles privées ?

Absolument. Contrairement aux services de transcription cloud, votre audio ne quitte jamais votre appareil. Tout le traitement IA se fait localement dans votre navigateur en utilisant WebGPU ou WebAssembly. Aucun audio n'est téléversé, stocké ou traité sur aucun serveur. Lorsque vous fermez la page, toutes les données sont effacées de la mémoire.

Quelle est la taille et la durée maximale de fichier ?

La taille maximale de fichier est de 100Mo. Pour des performances optimales, nous recommandons des fichiers audio de moins de 10 minutes. Les fichiers plus longs peuvent être traités mais nécessiteront beaucoup plus de temps et de mémoire. Si vous avez de longs enregistrements, envisagez de les diviser en segments plus courts.