Transcription française gratuite : testez un outil sur un court extrait

Par l'équipe PotokMis à jour ~2 min de lecture

Pour tester un outil gratuit de transcription en français, prenez un extrait plein de mots qui se prononcent pareil et vérifiez l'orthographe de chacun. Potok cite des taux d'erreur par mot publiés de 5.3 à 6.31 pour large-v3 en français : ce sont des tests d'autres personnes, pas des mesures de votre fichier.

Transcrire un enregistrement

Envoyez votre message vocal, audio ou vidéo à @potok_now_bot sur Telegram et le texte vous revient dans la conversation.

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Fichiers jusqu'à 2 Go · export en TXT, MD, DOCX, PDF, SRT et VTT · étiquettes des intervenants et horodatage · environ 30 langues

L'essentiel

  • Les résultats publiés de large-v3 pour le français vont de 5.3 à 6.31 en taux d'erreur par mot.
  • Ils viennent de tests publiés par d'autres, pas de nous.
  • Le français a beaucoup de mots qui sonnent pareil mais s'écrivent autrement : l'orthographe est donc la meilleure sonde.
  • La transcription reste en français et n'est pas traduite.

À quoi ressemble une transcription

Exemple de phrase en français
[00:00] Intervenant 1: Commençons la réunion. D'abord, nous passerons en revue les résultats de la semaine dernière, puis nous planifierons les prochaines étapes.

Sens en français : Let's start the meeting. First, we'll review last week's results, then plan the next steps.

Rédigée par nos soins pour montrer l'écriture et la mise en page d'une transcription. Ce n'est pas le résultat du moteur de reconnaissance.

Qualité publiée

Qualité pour cette langue
LangueVerdictRésultat publiéRemarques
français (Français)Recommandétaux d'erreur sur les mots 5.3 % (large-v3, FLEURS)
Canary-1B-v2 paper, Whale paper, TheWhisper benchmark
Les tests publiés montrent un faible taux d'erreur pour cette langue.

Ces chiffres proviennent de tests publiés par des tiers, et non de tests réalisés par Potok. Votre propre audio, avec son bruit, ses accents et son microphone, donnera des résultats différents.

Comment faire

  1. Préparez des pièges d'homophones. Lisez un paragraphe où plusieurs mots partagent un son mais diffèrent par l'orthographe ou l'accord.
  2. Ouvrez le bot. Ouvrez @potok_now_bot dans Telegram et envoyez l'extrait en message vocal ou en fichier audio.
  3. Vérifiez les accords. Regardez les marques du pluriel et du féminin, qui sont muettes à l'oral et faciles à perdre.
  4. Vérifiez les accents et les apostrophes. Les accents et les élisions changent les mots. Regardez s'ils sont corrects.
  5. Passez tout le fichier. Jusqu'à 2 GB sont acceptés, avec l'envoi dans la mini-appli. Exportez en TXT, DOCX ou SRT.
Ce que fait Potok
FonctionDétails
Où ça fonctionneBot Telegram @potok_now_bot ; les gros fichiers passent par la mini-application du bot
Taille des fichiersJusqu'à 2 Go
ExportTXT, MD, DOCX, PDF, SRT, VTT
Intervenants et tempsLes étiquettes des intervenants et l'horodatage peuvent être activés
LanguesEnviron 30 langues aux bons résultats publiés ; quelques autres avec des réserves
TraductionLa transcription n'est pas traduite dans une autre langue
DictéeUne application de bureau Potok distincte vous permet de dicter du texte dans n'importe quel programme ; elle reconnaît la parole en russe

Erreurs courantes

Erreurs courantes et comment les corriger
ErreurCe qui se passeSolution
Juger d'après le son quand on lit à voix hauteLes terminaisons muettes font sonner juste un texte faux.Lisez le texte des yeux, ne l'écoutez pas.
Négliger les accentsUn accent manquant transforme un mot en un autre.Cherchez les mots sans accent.
Prendre un seul chiffre pour un verdictLa plage va de 5.3 à 6.31.Citez la plage.
Mêler une voix avec un fort bruit de fondIl cache ce que l'outil fait bien.Testez d'abord un audio propre.

Pour aller plus loin

Consultez la liste complète des langues, les outils et le glossaire.

Questions fréquentes

Quel score pour le français ?

Les résultats de large-v3 vont de 5.3 à 6.31 en taux d'erreur par mot selon les tests publiés.

Pourquoi tester avec des mots qui sonnent pareil ?

Ils révèlent si l'outil utilise le contexte, dont dépend l'orthographe.

Peut-on distinguer plusieurs locuteurs ?

Oui. Les étiquettes de locuteurs peuvent être activées et apparaissent sous forme de numéros.

Quelle est la limite de taille ?

Les fichiers jusqu'à 2 GB sont acceptés, et le bouton d'envoi gère les gros.

Puis-je obtenir un texte en anglais ?

Non. La transcription reste dans la langue de l'enregistrement.

La musique de fond gêne-t-elle la vérification ?

Elle le peut. Une musique sous la voix rend les erreurs plus difficiles à suivre : coupez donc un extrait où l'on parle sur un fond calme.

Sources

Chaque source a été ouverte manuellement à la date indiquée. Les pages évoluent : ouvrez la source si un détail compte pour vous.

  1. FLEURS speech dataset (Google, Hugging Face), Hugging Face · vérifié le
  2. Word error rate (Wikipedia), Wikipedia · vérifié le
  3. Canary-1B-v2 paper, Table 11 (Whisper large-v3 on FLEURS) · vérifié le
  4. Whale paper, Table 5 (Whisper large-v3 on FLEURS) · vérifié le
  5. TheWhisper benchmark (turbo, average over FLEURS, MLS, Common Voice) · vérifié le

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