Diarisation des locuteurs Notta vs Identification 2025 🎤⚡

🔬 Comment fonctionne l’ID de locuteur

Explication générale de la technologie d’identification des locuteurs La technologie d’identification des locuteurs (souvent appelée « speaker diarization » ou « speaker identification » en anglais) permet à un système informatique de reconnaître, distinguer ou attribuer des segments audio à différentes personnes qui parlent. On distingue généralement trois notions proches mais différentes : 1. **Détection de changement de locuteur (speaker change detection)** Le système détecte les moments où la personne qui parle change. Le flux audio est découpé en segments continus, chacun correspondant à un même locuteur, sans forcément savoir qui est cette personne. 2. **Segmentation et regroupement par locuteur (speaker diarization)** L’objectif est de répondre à la question : « Qui parle quand ? » - L’audio est découpé en courts segments. - Des caractéristiques de la voix (empreinte vocale) sont extraites pour chaque segment. - Les segments qui se ressemblent sont regroupés pour former des “clusters” (locuteur A, B, C, etc.). - Le système produit une chronologie : de 0:00 à 0:10 locuteur A, de 0:10 à 0:18 locuteur B, etc. En général, ces locuteurs sont anonymes (Speaker 1, Speaker 2…) si aucune information d’identité n’est fournie. 3. **Identification / vérification de locuteur (speaker identification / verification)** Ici, on veut reconnaître *qui* parle, pas seulement distinguer les voix. - **Vérification** : confirmer si une voix correspond à une personne donnée (“Est-ce bien Marie ?”). - **Identification** : parmi un ensemble de personnes connues, déterminer laquelle parle (“Est-ce Marie, Paul ou Ali ?”). Pour cela, le système compare l’empreinte vocale extraite à des modèles vocaux enregistrés dans une base (enrôlement préalable). --- ### Comment ça fonctionne techniquement (vue simplifiée) 1. **Prétraitement du signal audio** - Conversion en un format uniforme (taux d’échantillonnage, mono, etc.). - Réduction du bruit et normalisation du volume. 2. **Extraction de caractéristiques (features)** Le système transforme le son en une représentation numérique de la voix : - Historiquement : MFCC (coefficients cepstraux en fréquences de Mel), PLP, etc. - Aujourd’hui : *embeddings* de locuteur dérivés de réseaux neuronaux profonds (x-vectors, d-vectors…). Cette représentation agit comme une empreinte vocale compacte. 3. **Segmentation** - L’algorithme détecte les parties contenant de la parole (Voice Activity Detection). - Il identifie ensuite les points probables de changement de locuteur pour découper l’audio en segments. 4. **Regroupement (clustering)** - Les segments sont regroupés automatiquement selon la similarité de leurs empreintes vocales. - Différentes méthodes sont utilisées : clustering hiérarchique, k-means, modèles bayésiens, etc. - Résultat : un ensemble de “locuteurs” anonymes, chacun associé à plusieurs segments. 5. **Attribution d’identité (si disponible)** - Si le système dispose d’empreintes vocales connues (par exemple : enregistrements de référence des participants), il peut associer chaque cluster à une personne précise. - Sinon, il se contente d’étiquettes génériques (Speaker 1, Speaker 2…). --- ### Utilisations courantes - **Transcription de réunions, visioconférences, appels :** Attribuer les phrases à la bonne personne pour simplifier la lecture, la recherche et la prise de notes dans des outils comme Zoom, Notion, Fireflies, Otter.ai, etc. - **Centres d’appel / service client :** Distinguer l’agent du client, analyser automatiquement les échanges, faire de la qualité ou de la formation. - **Sécurité et biométrie vocale :** Authentifier ou vérifier l’identité d’un utilisateur par la voix (banques, services téléphoniques, domotique). - **Médias et archivage :** Indexer de grandes quantités d’enregistrements (radio, TV, podcasts) en fonction des intervenants. --- ### Défis et limites - **Bruit de fond et chevauchement de voix :** Quand plusieurs personnes parlent en même temps ou dans un environnement bruyant, l’algorithme se trompe plus facilement. - **Variabilité de la voix :** Maladie, fatigue, émotions, changements de micro ou de distance peuvent altérer l’empreinte vocale. - **Langue, accent et style de parole :** Certains accents, vitesses de parole ou types de voix (chuchotement, cris) sont plus difficiles à traiter. - **Vie privée et sécurité :** La reconnaissance et l’identification de la voix soulèvent des questions de consentement, d’usage et de stockage des empreintes vocales. --- ### Tendance actuelle Les systèmes modernes s’appuient largement sur l’apprentissage profond (deep learning) et profitent de grandes bases de données audio multilingues. Ils sont souvent combinés aux systèmes de reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour produire des transcriptions horodatées avec attribution des locuteurs, de plus en plus fiables même dans des conditions complexes. En résumé, la technologie d’identification des locuteurs cherche à répondre à deux questions complémentaires : - « Qui parle quand ? » (diarisation) - « Qui est cette personne ? » (identification / vérification) à partir de l’analyse automatique de la voix.