Qu’est-ce que la diarisation vocale ?

La diarisation vocale est le processus de détection et d’étiquetage automatiques des différents locuteurs dans un enregistrement audio ou vidéo. Le terme « diarisation » vient de « journal » : créer un enregistrement de qui a parlé et quand.

Lorsque vous transcrivez une conversation, un podcast, une entrevue ou une réunion avec plusieurs personnes, la diarisation répond à la question essentielle : « Qui a dit quoi ? »

Sans diarisation :

Bienvenue au podcast d'aujourd'hui. Merci de m'avoir invité. Commençons par
votre parcours. J'ai commencé dans la technologie il y a 15 ans en travaillant chez...

Avec diarisation :

[Locuteur 1] : Bienvenue au podcast d'aujourd'hui.
[Locuteur 2] : Merci de m'avoir invité.
[Locuteur 1] : Commençons par votre parcours.
[Locuteur 2] : J'ai commencé dans la technologie il y a 15 ans en travaillant chez...

Mieux encore, avec les noms des locuteurs :

[John Smith] : Bienvenue au podcast d'aujourd'hui.
[Sarah Johnson] : Merci de m'avoir invité.
[John Smith] : Commençons par votre parcours.
[Sarah Johnson] : J'ai commencé dans la technologie il y a 15 ans en travaillant chez...

Pourquoi la diarisation vocale est-elle importante ?

L’identification des locuteurs transforme les transcriptions brutes en documents organisés et utilisables :

Principaux avantages :

• Attribution claire : Sachez exactement qui a dit quoi
• Meilleure compréhension : Suivez facilement les conversations
• Citation facile : Extraire les déclarations d’une personne en particulier
• Procès-verbaux de réunion : Attribuer les décisions et les actions à entreprendre
• Analyse des entrevues : Organiser les questions et réponses par locuteur
• Production de podcasts : Créer des notes d’émission avec les étiquettes d’animateur/invité
• Recherche : Analyser les contributions de chaque locuteur

Cas d’utilisation :

• Réunions d’affaires (suivre qui a pris quelle décision)
• Entrevues (séparer l’intervieweur de l’interviewé)
• Podcasts (identification de l’animateur par rapport à l’invité)
• Groupes de discussion (suivi individuel des participants)
• Dépositions juridiques (avocat par rapport au témoin)
• Appels clients (agent par rapport au client)
• Panels de conférences (plusieurs conférenciers sur scène)

Comment fonctionne la diarisation vocale (la science)

ScreenApp utilise une IA avancée pour détecter et séparer les locuteurs :

Étape 1 : Extraction des caractéristiques vocales

L’IA analyse les caractéristiques audio de chaque segment :

• Hauteur : Fréquence fondamentale de la voix
• Ton : Qualité et timbre de la voix
• Cadence : Rythme et allure de la parole
• Énergie : Volume et schémas d’emphase
• Formants : Fréquences de résonance du tractus vocal

Ces caractéristiques créent une « empreinte vocale » unique pour chaque locuteur.

Étape 2 : Regroupement des locuteurs

L’IA regroupe les segments vocaux similaires :

1. Analyse les caractéristiques vocales dans l’ensemble de l’enregistrement
2. Identifie des groupes distincts de voix similaires
3. Attribue à chaque groupe une étiquette de locuteur (Locuteur 1, Locuteur 2, etc.)
4. Les segments sont regroupés par locuteur en fonction de la similitude vocale

Fonctionnement du regroupement :

• L’IA détecte les changements de voix (hauteur, ton, etc. différents)
• Les voix similaires à différents moments sont regroupées
• Chaque groupe devient un locuteur
• Les groupes sont numérotés séquentiellement (Locuteur 1, 2, 3…)

Étape 3 : Attribution des segments

Chaque segment parlé est attribué à un locuteur :

1. L’IA détermine où un locuteur s’arrête et où un autre commence.
2. Chaque segment reçoit une étiquette de locuteur.
3. Des horodatages indiquent quand chaque locuteur parle.
4. La transcription s’affiche organisée par locuteur.

Facteurs de précision :

• Voix claires et distinctes : précision de 90 à 95 %
• Locuteurs ayant une voix similaire : précision de 75 à 85 %
• Chevauchement de la parole : précision de 60 à 75 %
• Bruit de fond : réduit la précision de 10 à 20 %

Étape 4 : Suggestions de noms de locuteurs par l’IA (facultatif)

Pour certains types de contenu, l’IA peut suggérer des noms de locuteurs :

1. Analyse le contexte de la conversation
2. Recherche les présentations des locuteurs (« Bonjour, je suis Jean… »)
3. Détecte les schémas de rôle (intervieweur vs interviewé)
4. Suggère des noms en fonction d’indices contextuels

Vous pouvez accepter les suggestions ou attribuer des noms manuellement.

Instructions pas à pas : Utilisation de la diarisation des locuteurs

Étape 1 : Téléverser un fichier audio/vidéo avec plusieurs locuteurs

1. Accédez à ScreenApp
2. Cliquez sur « Téléverser » ou glissez-déposez votre fichier
3. Vous pouvez également utiliser « Importer à partir d’une URL » pour les enregistrements de réunions.
4. Attendez que le téléversement soit terminé.

Meilleur contenu pour la diarisation :

• ✅ Entrevues (2 locuteurs)
• ✅ Balados (animateur + invité)
• ✅ Réunions (3 à 10 participants)
• ✅ Tables rondes (plusieurs locuteurs)
• ✅ Appels clients (2 locuteurs)
• ⚠️ Grandes conférences (plus de 10 locuteurs : peuvent être complexes)

Exigences relatives aux fichiers :

• Audio clair (bruit de fond minimal)
• Voix distinctes (hauteur/tonalité différents)
• Chevauchement minimal des locuteurs
• Bonne qualité du microphone

Étape 2 : Transcription automatique avec diarisation

Après le téléversement :

1. ScreenApp transcrit automatiquement l’audio.
2. L’état indique « Transcription… », puis « Diarisation… ».
3. L’IA détecte différents locuteurs pendant la transcription.
4. Les étiquettes de locuteurs sont attribuées automatiquement (Locuteur 1, Locuteur 2, etc.).
5. Le traitement est terminé en 1 à 3 minutes pour la plupart des enregistrements.

Ce qui se passe pendant la diarisation :

• Transcription de la parole en texte
• Extraction d’empreintes vocales
• Regroupement et segmentation des locuteurs
• Attribution d’horodatages par locuteur
• Suggestions de noms par l’IA (facultatif)

Temps de traitement :

• Conversation à 2 locuteurs : environ 1 minute par tranche de 10 minutes d’audio
• 3 à 5 locuteurs : environ 1,5 minute par tranche de 10 minutes
• 6 locuteurs et plus : environ 2 minutes par tranche de 10 minutes

Étape 3 : Examiner la transcription avec les étiquettes des intervenants

Une fois le traitement terminé :

1. Cliquez sur votre fichier pour l’ouvrir
2. Accédez à l’onglet Transcription
3. Chaque segment affiche l’étiquette de l’intervenant (Intervenant 1, Intervenant 2, etc.)
4. Les étiquettes des intervenants apparaissent avant chaque segment de dialogue

Format de la transcription :

Intervenant 1 : Bienvenue à tous à la réunion d'aujourd'hui.
Intervenant 2 : Merci de nous recevoir.
Intervenant 1 : Commençons par la mise à jour trimestrielle.
Intervenant 3 : Je peux présenter les chiffres en premier si vous le souhaitez.

Vérification de l’exactitude :

• Vérifiez que des intervenants distincts ont des étiquettes différentes
• Vérifiez que les changements d’intervenant se produisent aux bons horodatages
• Recherchez les segments mal étiquetés (mauvais intervenant)
• Notez si plusieurs intervenants ont été regroupés en un seul

Étape 4 : Attribuer de vrais noms aux intervenants

Remplacez les étiquettes génériques par des noms réels :

1. Dans l’onglet Transcription, recherchez un segment de l’intervenant
2. Cliquez sur l’étiquette de l’intervenant (par exemple, “Intervenant 1”)
3. Un menu déroulant apparaît avec :
   • L’étiquette actuelle de l’intervenant
   • Les noms suggérés par l’IA (si disponibles)
   • Les membres de l’équipe (si l’espace de travail est connecté)
   • La possibilité de saisir un nom personnalisé
4. Sélectionnez ou saisissez le vrai nom de la personne
5. Cliquez pour confirmer

Tous les segments de cet intervenant sont automatiquement mis à jour dans toute la transcription.

Attribution des noms :

Avant :
Intervenant 1 : Commençons par les présentations.
Intervenant 2 : Bonjour, je suis Sarah du service marketing.

Après l'attribution des noms :
John Smith : Commençons par les présentations.
Sarah Johnson : Bonjour, je suis Sarah du service marketing.

Options d’attribution des noms :

• Suggestions de l’IA : Si l’IA a détecté des noms à partir du contexte
• Membres de l’équipe : Sélectionnez parmi les membres de votre espace de travail
• Noms personnalisés : Saisissez n’importe quel nom manuellement
• Effacer l’étiquette : Supprimez le nom personnalisé et revenez à l’Intervenant X

Étape 5 : Modification groupée des intervenants (facultatif)

Si vous devez modifier plusieurs attributions d’intervenants :

1. Certains segments peuvent être mal étiquetés (l’Intervenant 1 devrait être l’Intervenant 2)
2. Cliquez sur un segment mal étiqueté
3. Modifiez l’attribution de l’intervenant
4. ScreenApp permet de modifier des segments individuels

Quand utiliser la modification groupée :

• L’IA a confondu deux intervenants au son similaire
• Plusieurs intervenants ont été fusionnés en une seule étiquette
• Un intervenant a été divisé en plusieurs étiquettes

Flux de travail de modification :

1. Identifiez les schémas de mauvaise étiquetage
2. Cliquez sur le segment avec le mauvais intervenant
3. Réaffectez à l’intervenant correct
4. Répétez l’opération pour les autres segments mal étiquetés

Amélioration de la précision de la détection des intervenants

Avant l’enregistrement

Optimiser la configuration audio :

• Utilisez des microphones de qualité (les microphones externes sont préférables aux microphones intégrés)
• Placez les microphones à 15-30 cm de chaque intervenant
• Réduisez le bruit de fond (fermez les fenêtres, éteignez les ventilateurs)
• Utilisez des microphones séparés pour chaque intervenant si possible
• Testez les niveaux audio avant l’enregistrement

Environnement d’enregistrement :

• Pièce calme avec un écho minimal
• Évitez les surfaces dures (utilisez des meubles rembourrés pour réduire la réverbération)
• Pas de musique superposée ni d’audio de fond
• Minimisez les froissements de papier et la frappe au clavier

Consignes d’élocution :

• Évitez de vous interrompre
• Accordez de brèves pauses entre les intervenants
• Parlez à un volume et un rythme normaux
• Ne chuchotez pas et ne criez pas
• Gardez une distance constante par rapport au microphone

Pendant la Diarisation

Si la précision de la diarisation est faible :

1. Vérifier la qualité audio : Mauvaise qualité audio = mauvaise détection des locuteurs

   • Réenregistrer avec un meilleur microphone si possible
   • Utiliser des outils de réduction du bruit avant de télécharger
   • S’assurer que les niveaux de volume sont adéquats

2. Vérifier le nombre de locuteurs : Trop ou trop peu de locuteurs détectés

   • Si l’IA détecte moins de locuteurs que le nombre réel : Voix trop similaires
   • Si l’IA détecte plus de locuteurs que le nombre réel : La voix d’une personne a trop varié
   • Correction manuelle nécessaire dans ces cas

3. Examiner les changements de locuteur : Les transitions sont-elles précises ?

   • Vérifier où l’IA pense que le locuteur a changé
   • Vérifier que cela correspond aux transitions réelles de locuteur
   • Corriger manuellement si nécessaire

Après la Diarisation

Nettoyage manuel :

• Examiner la transcription entière à la recherche de segments mal étiquetés
• Se concentrer sur les sections où les locuteurs se chevauchent
• Corriger les segments ambigus où le locuteur n’est pas clair
• Vérifier que les noms sont attribués correctement tout au long du document

Contrôle qualité :

1. Échantillonner des segments aléatoires tout au long de la transcription
2. S’assurer que les étiquettes des locuteurs correspondent à l’audio
3. Vérifier que tous les locuteurs ont été identifiés
4. Vérifier qu’aucun locuteur n’a été divisé en plusieurs étiquettes

Défis courants de la Diarisation

Défi 1 : Voix similaires

Problème : Deux locuteurs avec une hauteur/tonalité similaire sont confondus

Exemples de scénarios :

• Deux locuteurs masculins avec des caractéristiques vocales similaires
• Membres de la famille (génétique similaire = voix similaires)
• Locuteurs de la même région (accents similaires)

Solutions :

1. Examiner attentivement la transcription à la recherche de commutations
2. Utiliser des indices contextuels (qui dirait quoi)
3. Réaffecter manuellement les segments mal étiquetés
4. Lors des prochains enregistrements, demander aux locuteurs de s’identifier périodiquement

Précision : Baisse de 90-95 % à 75-85 % pour les voix similaires

Défi 2 : Discours se chevauchant

Problème : Plusieurs personnes parlant en même temps

Exemples de scénarios :

• Diaphonie dans les discussions animées
• Accord simultané (« Oui ! » de plusieurs personnes)
• Interruptions en milieu de phrase

Solutions :

1. L’IA attribue généralement au locuteur le plus fort
2. Les parties qui se chevauchent peuvent être floues dans la transcription
3. Examen manuel nécessaire pour les chevauchements critiques
4. À l’avenir : Établir un ordre de parole ou utiliser des mains levées

Précision : Baisse à 60-75 % pendant les discours qui se chevauchent

Challenge 3: Single Speaker with Variable Voice

Problem: La voix d’une personne change considérablement

Causes:

• Changements émotionnels (calme à excité)
• Changements physiques (debout vs assis)
• La distance du microphone varie
• Rhume ou maladie affectant la voix
• Crier ou chuchoter

Solution:

1. L’IA peut diviser une personne en plusieurs orateurs
2. Examiner et fusionner les étiquettes de locuteurs si nécessaire
3. Réassigner manuellement les segments au locuteur correct

Challenge 4: Background Voices

Problem: Voix ambiantes détectées comme orateurs

Example scenarios:

• Quelqu’un parle en arrière-plan
• Télévision ou radio allumée
• Conversation à proximité
• Voix provenant d’un appel téléphonique sur haut-parleur

Solutions:

1. L’IA peut créer des étiquettes de locuteurs supplémentaires pour les voix de fond
2. Supprimer ou ignorer manuellement ces segments
3. À l’avenir : désactiver les sources audio d’arrière-plan pendant l’enregistrement

Challenge 5: Phone/Video Call Audio

Problem: L’audio compressé des appels réduit la précision

Causes:

• La compression des appels dégrade la qualité de la voix
• Les problèmes de réseau provoquent des artefacts audio
• Écho du haut-parleur du téléphone
• Audio à faible débit binaire

Solutions:

1. Enregistrez localement si possible (pas seulement l’audio de l’appel)
2. Utilisez des outils d’enregistrement d’appels de haute qualité
3. Évitez le haut-parleur lorsque cela est possible
4. Assurez-vous d’une connexion réseau solide
5. Acceptez que la précision puisse être inférieure de 10 à 15 % pour les enregistrements d’appels

Speaker Diarization Use Cases

1. Meeting Documentation

Workflow:

1. Enregistrer la réunion (Zoom, Google Meet, Teams)
2. Télécharger sur ScreenApp pour la transcription + la diarisation
3. Attribuer des noms à chaque participant
4. Exporter la transcription avec les étiquettes de locuteurs
5. Distribuer le procès-verbal de la réunion à l’équipe

Benefits:

• Attribution claire de qui a dit quoi
• Suivre les décisions et les éléments d’action par personne
• Responsabilité des engagements pris
• Facile d’extraire des citations pour les résumés

Example output:

[John Smith - CEO]: Examinons les objectifs du T4.
[Sarah Johnson - CFO]: Les revenus sont en hausse de 15% ce trimestre.
[Mike Chen - CTO]: Nous avons lancé 3 nouvelles fonctionnalités.

2. Transcription d’entretiens

Flux de travail du journaliste/chercheur :

1. Enregistrer l’entretien (en personne ou à distance)
2. Obtenir une transcription diarisée
3. Attribuer des étiquettes d’interviewer et de sujet
4. Extraire des citations avec une attribution appropriée
5. Utiliser pour la rédaction d’articles ou l’analyse de recherche

Avantages :

• Facile à trouver les déclarations d’une personne spécifique
• Attribution précise des citations pour la publication
• Analyser les schémas d’entretien
• Créer des transcriptions au format Q&R

Exemple de format :

[Interviewer] : Qu'est-ce qui vous a inspiré à créer l'entreprise ?
[Sujet] : J'ai vu un manque sur le marché pour...
[Interviewer] : Comment avez-vous financé le développement initial ?
[Sujet] : Nous avons démarré sur nos fonds propres pendant les deux premières années...

3. Production de podcasts

Flux de travail du podcasteur :

1. Enregistrer un épisode de podcast avec des invités
2. Obtenir une transcription diarisée
3. Attribuer des noms d’hôte et d’invités
4. Créer des notes d’émission à partir de la transcription
5. Extraire les points saillants pour les médias sociaux

Avantages :

• Générer automatiquement des notes d’émission avec l’attribution des intervenants
• Créer facilement des résumés d’épisodes
• Extraire des citations d’invités spécifiques
• Créer des archives de podcasts consultables
• Générer des articles de blog à partir d’épisodes

Exemple de notes d’émission de podcast :

[00:00] - John (Animateur) présente le sujet de l'épisode
[02:15] - Sarah (Invitée) partage son parcours
[15:30] - Discussion du sujet principal
[42:00] - Segment de questions-réponses rapides

4. Analyse de groupes de discussion

Flux de travail de l’étude de marché :

1. Enregistrer la session de groupe de discussion
2. Diariser pour séparer les participants
3. Attribuer des identifiants de participant (Participant 1, 2, 3 pour l’anonymat)
4. Analyser les réponses par participant
5. Extraire les thèmes et les schémas

Avantages :

• Suivre les contributions individuelles des participants
• Analyser les participants dominants vs les participants discrets
• Extraire des commentaires spécifiques par personne
• Quantifier les taux de participation
• Identifier le consensus ou le désaccord

5. Analyse des appels du service clientèle

Flux de travail du centre d’appels :

1. Enregistrer les appels du service clientèle
2. Diariser l’agent par rapport au client
3. Analyser les schémas d’appels
4. Extraire les techniques de résolution efficaces
5. Former les agents sur la base des meilleures pratiques

Avantages :

• Séparer automatiquement la parole de l’agent de celle du client
• Analyser les performances de l’agent
• Identifier les préoccupations courantes des clients
• Extraire des citations textuelles de clients
• Surveiller la qualité et la conformité des appels

Exportation de transcriptions étiquetées par locuteur

Télécharger les transcriptions diarisées dans plusieurs formats :

Formats d’exportation avec étiquettes de locuteurs

1. Texte brut (.txt) - Format simple avec les noms des locuteurs

   John Smith: Voici le premier point.
   Sarah Johnson: Je suis d'accord avec cette évaluation.
   

2. Document Word (.docx) - Formaté avec les noms des locuteurs et les horodatages

   • Chaque changement de locuteur sur une nouvelle ligne
   • Horodatages inclus
   • Noms des locuteurs en gras

3. Document PDF (.pdf) - Format professionnel

   • Attribution claire des locuteurs
   • Formaté pour le partage
   • Horodatages optionnels

4. Sous-titres SRT (.srt) - Pour la vidéo avec les noms des locuteurs dans les légendes

   1
   00:00:01,000 --> 00:00:03,500
   [John Smith]: Voici le premier point.
   

Comment exporter

1. Ouvrez votre transcription de diérèse
2. Cliquez sur le bouton “Télécharger”
3. Sélectionnez le format (TXT, DOCX, PDF, SRT)
4. Le fichier est téléchargé avec les noms des locuteurs inclus

Préservation du nom du locuteur :

• Tous les formats incluent les noms de locuteurs attribués
• Étiquettes génériques (Locuteur 1, 2, 3) utilisées si les noms ne sont pas attribués
• Horodatages inclus dans les formats Word, PDF et SRT

Diérisation des locuteurs vs Étiquetage manuel

Comprendre quand la diérisation automatique permet de gagner du temps :

Quand utiliser la diérisation automatique :

• Réunions d’affaires générales
• Podcasts et interviews
• La plupart des applications de recherche
• Création de contenu
• Documentation interne

Quand la révision manuelle est essentielle :

• Dépositions légales
• Consultations médicales
• Négociations commerciales à enjeux élevés
• Recherche publiée
• Enregistrements critiques pour la conformité

Approche hybride (meilleure pratique) :

1. Utilisez la diérisation automatique pour une première passe
2. Examinez manuellement la précision
3. Corrigez les erreurs
4. Vérifiez les segments critiques
5. Exportez la version finale

Fonctionnalités avancées de diérisation

Détection des noms de locuteurs par l’IA

Pour certains contenus, l’IA peut suggérer des noms de locuteurs :

Comment ça marche:

1. L’IA analyse le contexte de la transcription
2. Recherche les auto-présentations (“Bonjour, je suis John…”)
3. Détecte des schémas (hôte vs invité, intervieweur vs sujet)
4. Suggère des noms en fonction du contexte

Quand c’est disponible :

• Interviews avec des présentations formelles
• Podcasts avec structure hôte/invité
• Réunions où les participants se présentent

Accepter les suggestions :

1. Examinez les noms suggérés par l’IA
2. Vérifiez qu’ils correspondent aux bons locuteurs
3. Acceptez ou modifiez selon les besoins
4. L’IA apprend de vos corrections

Intégration des membres de l’équipe

Connectez les intervenants à votre espace de travail :

1. Attribuez les participants à la réunion aux membres de l’équipe
2. Les étiquettes des intervenants renvoient aux profils des utilisateurs
3. Étiquetage automatique des membres de l’équipe dans les transcriptions
4. Suivez les contributions individuelles lors des réunions

Avantages :

• Noms d’intervenants cohérents dans toutes les réunions
• Lien vers l’e-mail/profil
• Analyse par membre de l’équipe
• Recherche par personne

Diarisation multilingue

ScreenApp effectue la diarisation dans plus de 100 langues :

1. Téléchargez de l’audio dans n’importe quelle langue
2. L’IA détecte automatiquement la langue
3. La diarisation fonctionne quelle que soit la langue
4. Les noms des intervenants peuvent être dans n’importe quelle langue

Langues prises en charge : Toutes les langues prises en charge pour la transcription prennent également en charge la diarisation

Confidentialité et données des intervenants

ScreenApp traite les données des intervenants en toute sécurité :

Protection des données :

• Empreintes vocales générées temporairement pour la diarisation
• Non stockées une fois le traitement terminé
• Noms des intervenants contrôlés par vous
• Aucun partage avec des tiers
• Supprimer à tout moment

Pour les enregistrements sensibles :

• Utilisez des étiquettes d’intervenant anonymisées (Participant 1, 2, 3)
• N’attribuez pas de vrais noms si la confidentialité est requise
• Contrôlez qui peut accéder aux transcriptions
• Supprimer une fois l’analyse terminée

Prochaines étapes

Maintenant que vous comprenez la diarisation des intervenants, explorez ces sujets connexes :

• Comment transcrire l’audio en texte - Maîtriser les bases de la transcription
• Meilleures pratiques pour les notes de réunion - Utilisez la diarisation pour de meilleurs documents de réunion
• Comment résumer des vidéos - Extrayez les points clés par intervenant

Essayez la diarisation des intervenants dès aujourd’hui

ScreenApp facilite l’identification des intervenants grâce à la diarisation automatique, aux suggestions de noms basées sur l’IA et à l’attribution facile des intervenants. Transformez les enregistrements multi-intervenants en transcriptions organisées et attribuables.

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